Repository of Reproducible Computations

Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author

*Unverified author*

R Software Module

rwasp_decompose.wasp

Title produced by software

Classical Decomposition

Date of computation

Sun, 30 Dec 2012 05:11:20 -0500

Cite this page as follows

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2012/Dec/30/t13568623493xgwp18dzsriu2h.htm/, Retrieved Tue, 28 Nov 2023 22:23:21 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=204927, Retrieved Tue, 28 Nov 2023 22:23:21 +0000

QR Codes:

Paste this QR Code to cite your computation.

Original text written by user:

IsPrivate?

No (this computation is public)

User-defined keywords

Estimated Impact

100

Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)

-       [Classical Decomposition] [] [2012-12-30 10:11:20] [6e9dcd0648fbf01fc48a73ddbea19f30] [Current]

Feedback Forum

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

Summary of computational transaction
Raw Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	4 seconds
R Server	'George Udny Yule' @ yule.wessa.net

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Summary of computational transaction \tabularnewline
Raw Input & view raw input (R code)  \tabularnewline
Raw Output & view raw output of R engine  \tabularnewline
Computing time & 4 seconds \tabularnewline
R Server & 'George Udny Yule' @ yule.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=204927&T=0

[TABLE]
[ROW][C]Summary of computational transaction[/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Input[/C][C]view raw input (R code) [/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Output[/C][C]view raw output of R engine [/C][/ROW]
[ROW][C]Computing time[/C][C]4 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'George Udny Yule' @ yule.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=204927&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=204927&T=0

As an alternative you can also use a QR Code:

The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

Summary of computational transaction
Raw Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	4 seconds
R Server	'George Udny Yule' @ yule.wessa.net

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	98.01	NA	NA	-0.78829861111111	NA
2	99.2	NA	NA	-1.30504861111111	NA
3	100.7	NA	NA	1.60878472222223	NA
4	106.41	NA	NA	2.79795138888889	NA
5	107.51	NA	NA	2.84428472222222	NA
6	107.1	NA	NA	1.68803472222222	NA
7	99.75	98.6752013888889	104.187083333333	-5.51188194444444	1.07479861111113
8	98.96	98.0382013888889	104.734166666667	-6.69596527777778	0.921798611111114
9	107.26	107.288784722222	105.30125	1.98753472222222	-0.0287847222221984
10	107.11	107.513951388889	105.6325	1.88145138888889	-0.403951388888885
11	107.2	106.809951388889	105.66	1.14995138888888	0.390048611111126
12	107.65	105.999868055556	105.656666666667	0.343201388888887	1.65013194444445
13	104.78	104.865034722222	105.653333333333	-0.78829861111111	-0.0850347222222183
14	105.56	104.373284722222	105.678333333333	-1.30504861111111	1.18671527777779
15	107.95	107.310868055556	105.702083333333	1.60878472222223	0.639131944444458
16	107.11	108.503368055556	105.705416666667	2.79795138888889	-1.39336805555556
17	107.47	108.807618055556	105.963333333333	2.84428472222222	-1.33761805555557
18	107.06	108.147618055556	106.459583333333	1.68803472222222	-1.08761805555555
19	99.71	101.429784722222	106.941666666667	-5.51188194444444	-1.71978472222222
20	99.6	100.726951388889	107.422916666667	-6.69596527777778	-1.12695138888888
21	107.19	109.968784722222	107.98125	1.98753472222222	-2.77878472222221
22	107.26	110.644368055556	108.762916666667	1.88145138888889	-3.38436805555556
23	113.24	110.836201388889	109.68625	1.14995138888888	2.4037986111111
24	113.52	110.920701388889	110.5775	0.343201388888887	2.59929861111112
25	110.48	110.662534722222	111.450833333333	-0.78829861111111	-0.182534722222201
26	111.41	110.983701388889	112.28875	-1.30504861111111	0.426298611111108
27	115.5	114.764618055556	113.155833333333	1.60878472222223	0.735381944444455
28	118.32	116.881284722222	114.083333333333	2.79795138888889	1.43871527777779
29	118.42	117.506784722222	114.6625	2.84428472222222	0.913215277777795
30	117.5	116.494284722222	114.80625	1.68803472222222	1.00571527777778
31	110.23	109.441034722222	114.952916666667	-5.51188194444444	0.788965277777763
32	109.19	108.500701388889	115.196666666667	-6.69596527777778	0.689298611111099
33	118.41	117.352118055556	115.364583333333	1.98753472222222	1.05788194444443
34	118.3	117.513951388889	115.6325	1.88145138888889	0.786048611111113
35	116.1	117.227034722222	116.077083333333	1.14995138888888	-1.12703472222221
36	114.11	116.888618055556	116.545416666667	0.343201388888887	-2.77861805555554
37	113.41	116.244201388889	117.0325	-0.78829861111111	-2.83420138888887
38	114.33	116.209118055556	117.514166666667	-1.30504861111111	-1.87911805555555
39	116.61	119.570868055556	117.962083333333	1.60878472222223	-2.96086805555557
40	123.64	121.185868055556	118.387916666667	2.79795138888889	2.45413194444444
41	123.77	121.381368055556	118.537083333333	2.84428472222222	2.38863194444441
42	123.39	120.162618055556	118.474583333333	1.68803472222222	3.22738194444445
43	116.03	113.008118055556	118.52	-5.51188194444444	3.02188194444444
44	114.95	111.798201388889	118.494166666667	-6.69596527777778	3.15179861111112
45	123.4	120.362534722222	118.375	1.98753472222222	3.03746527777778
46	123.53	119.839368055556	117.957916666667	1.88145138888889	3.69063194444443
47	114.45	118.437034722222	117.287083333333	1.14995138888888	-3.98703472222221
48	114.26	116.975701388889	116.6325	0.343201388888887	-2.71570138888889
49	114.35	115.037951388889	115.82625	-0.78829861111111	-0.687951388888877
50	112.77	113.581618055556	114.886666666667	-1.30504861111111	-0.811618055555542
51	115.31	115.645451388889	114.036666666667	1.60878472222223	-0.335451388888885
52	114.93	116.110868055556	113.312916666667	2.79795138888889	-1.18086805555552
53	116.38	115.916368055556	113.072083333333	2.84428472222222	0.463631944444458
54	115.07	114.903868055556	113.215833333333	1.68803472222222	0.166131944444444
55	105	107.812701388889	113.324583333333	-5.51188194444444	-2.81270138888888
56	103.43	106.712784722222	113.40875	-6.69596527777778	-3.28278472222222
57	114.52	115.454618055556	113.467083333333	1.98753472222222	-0.934618055555561
58	115.04	115.375201388889	113.49375	1.88145138888889	-0.335201388888891
59	117.16	114.486618055556	113.336666666667	1.14995138888888	2.67338194444443
60	115	113.401951388889	113.05875	0.343201388888887	1.5980486111111
61	116.22	112.077118055556	112.865416666667	-0.78829861111111	4.14288194444444
62	112.92	111.489118055556	112.794166666667	-1.30504861111111	1.43088194444445
63	116.56	114.285034722222	112.67625	1.60878472222223	2.27496527777778
64	114.32	115.285451388889	112.4875	2.79795138888889	-0.965451388888894
65	113.22	115.294701388889	112.450416666667	2.84428472222222	-2.07470138888888
66	111.56	114.518451388889	112.830416666667	1.68803472222222	-2.9584513888889
67	103.87	NA	NA	-5.51188194444444	NA
68	102.85	NA	NA	-6.69596527777778	NA
69	112.27	NA	NA	1.98753472222222	NA
70	112.76	NA	NA	1.88145138888889	NA
71	118.55	NA	NA	1.14995138888888	NA
72	122.73	NA	NA	0.343201388888887	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 98.01 & NA & NA & -0.78829861111111 & NA \tabularnewline
2 & 99.2 & NA & NA & -1.30504861111111 & NA \tabularnewline
3 & 100.7 & NA & NA & 1.60878472222223 & NA \tabularnewline
4 & 106.41 & NA & NA & 2.79795138888889 & NA \tabularnewline
5 & 107.51 & NA & NA & 2.84428472222222 & NA \tabularnewline
6 & 107.1 & NA & NA & 1.68803472222222 & NA \tabularnewline
7 & 99.75 & 98.6752013888889 & 104.187083333333 & -5.51188194444444 & 1.07479861111113 \tabularnewline
8 & 98.96 & 98.0382013888889 & 104.734166666667 & -6.69596527777778 & 0.921798611111114 \tabularnewline
9 & 107.26 & 107.288784722222 & 105.30125 & 1.98753472222222 & -0.0287847222221984 \tabularnewline
10 & 107.11 & 107.513951388889 & 105.6325 & 1.88145138888889 & -0.403951388888885 \tabularnewline
11 & 107.2 & 106.809951388889 & 105.66 & 1.14995138888888 & 0.390048611111126 \tabularnewline
12 & 107.65 & 105.999868055556 & 105.656666666667 & 0.343201388888887 & 1.65013194444445 \tabularnewline
13 & 104.78 & 104.865034722222 & 105.653333333333 & -0.78829861111111 & -0.0850347222222183 \tabularnewline
14 & 105.56 & 104.373284722222 & 105.678333333333 & -1.30504861111111 & 1.18671527777779 \tabularnewline
15 & 107.95 & 107.310868055556 & 105.702083333333 & 1.60878472222223 & 0.639131944444458 \tabularnewline
16 & 107.11 & 108.503368055556 & 105.705416666667 & 2.79795138888889 & -1.39336805555556 \tabularnewline
17 & 107.47 & 108.807618055556 & 105.963333333333 & 2.84428472222222 & -1.33761805555557 \tabularnewline
18 & 107.06 & 108.147618055556 & 106.459583333333 & 1.68803472222222 & -1.08761805555555 \tabularnewline
19 & 99.71 & 101.429784722222 & 106.941666666667 & -5.51188194444444 & -1.71978472222222 \tabularnewline
20 & 99.6 & 100.726951388889 & 107.422916666667 & -6.69596527777778 & -1.12695138888888 \tabularnewline
21 & 107.19 & 109.968784722222 & 107.98125 & 1.98753472222222 & -2.77878472222221 \tabularnewline
22 & 107.26 & 110.644368055556 & 108.762916666667 & 1.88145138888889 & -3.38436805555556 \tabularnewline
23 & 113.24 & 110.836201388889 & 109.68625 & 1.14995138888888 & 2.4037986111111 \tabularnewline
24 & 113.52 & 110.920701388889 & 110.5775 & 0.343201388888887 & 2.59929861111112 \tabularnewline
25 & 110.48 & 110.662534722222 & 111.450833333333 & -0.78829861111111 & -0.182534722222201 \tabularnewline
26 & 111.41 & 110.983701388889 & 112.28875 & -1.30504861111111 & 0.426298611111108 \tabularnewline
27 & 115.5 & 114.764618055556 & 113.155833333333 & 1.60878472222223 & 0.735381944444455 \tabularnewline
28 & 118.32 & 116.881284722222 & 114.083333333333 & 2.79795138888889 & 1.43871527777779 \tabularnewline
29 & 118.42 & 117.506784722222 & 114.6625 & 2.84428472222222 & 0.913215277777795 \tabularnewline
30 & 117.5 & 116.494284722222 & 114.80625 & 1.68803472222222 & 1.00571527777778 \tabularnewline
31 & 110.23 & 109.441034722222 & 114.952916666667 & -5.51188194444444 & 0.788965277777763 \tabularnewline
32 & 109.19 & 108.500701388889 & 115.196666666667 & -6.69596527777778 & 0.689298611111099 \tabularnewline
33 & 118.41 & 117.352118055556 & 115.364583333333 & 1.98753472222222 & 1.05788194444443 \tabularnewline
34 & 118.3 & 117.513951388889 & 115.6325 & 1.88145138888889 & 0.786048611111113 \tabularnewline
35 & 116.1 & 117.227034722222 & 116.077083333333 & 1.14995138888888 & -1.12703472222221 \tabularnewline
36 & 114.11 & 116.888618055556 & 116.545416666667 & 0.343201388888887 & -2.77861805555554 \tabularnewline
37 & 113.41 & 116.244201388889 & 117.0325 & -0.78829861111111 & -2.83420138888887 \tabularnewline
38 & 114.33 & 116.209118055556 & 117.514166666667 & -1.30504861111111 & -1.87911805555555 \tabularnewline
39 & 116.61 & 119.570868055556 & 117.962083333333 & 1.60878472222223 & -2.96086805555557 \tabularnewline
40 & 123.64 & 121.185868055556 & 118.387916666667 & 2.79795138888889 & 2.45413194444444 \tabularnewline
41 & 123.77 & 121.381368055556 & 118.537083333333 & 2.84428472222222 & 2.38863194444441 \tabularnewline
42 & 123.39 & 120.162618055556 & 118.474583333333 & 1.68803472222222 & 3.22738194444445 \tabularnewline
43 & 116.03 & 113.008118055556 & 118.52 & -5.51188194444444 & 3.02188194444444 \tabularnewline
44 & 114.95 & 111.798201388889 & 118.494166666667 & -6.69596527777778 & 3.15179861111112 \tabularnewline
45 & 123.4 & 120.362534722222 & 118.375 & 1.98753472222222 & 3.03746527777778 \tabularnewline
46 & 123.53 & 119.839368055556 & 117.957916666667 & 1.88145138888889 & 3.69063194444443 \tabularnewline
47 & 114.45 & 118.437034722222 & 117.287083333333 & 1.14995138888888 & -3.98703472222221 \tabularnewline
48 & 114.26 & 116.975701388889 & 116.6325 & 0.343201388888887 & -2.71570138888889 \tabularnewline
49 & 114.35 & 115.037951388889 & 115.82625 & -0.78829861111111 & -0.687951388888877 \tabularnewline
50 & 112.77 & 113.581618055556 & 114.886666666667 & -1.30504861111111 & -0.811618055555542 \tabularnewline
51 & 115.31 & 115.645451388889 & 114.036666666667 & 1.60878472222223 & -0.335451388888885 \tabularnewline
52 & 114.93 & 116.110868055556 & 113.312916666667 & 2.79795138888889 & -1.18086805555552 \tabularnewline
53 & 116.38 & 115.916368055556 & 113.072083333333 & 2.84428472222222 & 0.463631944444458 \tabularnewline
54 & 115.07 & 114.903868055556 & 113.215833333333 & 1.68803472222222 & 0.166131944444444 \tabularnewline
55 & 105 & 107.812701388889 & 113.324583333333 & -5.51188194444444 & -2.81270138888888 \tabularnewline
56 & 103.43 & 106.712784722222 & 113.40875 & -6.69596527777778 & -3.28278472222222 \tabularnewline
57 & 114.52 & 115.454618055556 & 113.467083333333 & 1.98753472222222 & -0.934618055555561 \tabularnewline
58 & 115.04 & 115.375201388889 & 113.49375 & 1.88145138888889 & -0.335201388888891 \tabularnewline
59 & 117.16 & 114.486618055556 & 113.336666666667 & 1.14995138888888 & 2.67338194444443 \tabularnewline
60 & 115 & 113.401951388889 & 113.05875 & 0.343201388888887 & 1.5980486111111 \tabularnewline
61 & 116.22 & 112.077118055556 & 112.865416666667 & -0.78829861111111 & 4.14288194444444 \tabularnewline
62 & 112.92 & 111.489118055556 & 112.794166666667 & -1.30504861111111 & 1.43088194444445 \tabularnewline
63 & 116.56 & 114.285034722222 & 112.67625 & 1.60878472222223 & 2.27496527777778 \tabularnewline
64 & 114.32 & 115.285451388889 & 112.4875 & 2.79795138888889 & -0.965451388888894 \tabularnewline
65 & 113.22 & 115.294701388889 & 112.450416666667 & 2.84428472222222 & -2.07470138888888 \tabularnewline
66 & 111.56 & 114.518451388889 & 112.830416666667 & 1.68803472222222 & -2.9584513888889 \tabularnewline
67 & 103.87 & NA & NA & -5.51188194444444 & NA \tabularnewline
68 & 102.85 & NA & NA & -6.69596527777778 & NA \tabularnewline
69 & 112.27 & NA & NA & 1.98753472222222 & NA \tabularnewline
70 & 112.76 & NA & NA & 1.88145138888889 & NA \tabularnewline
71 & 118.55 & NA & NA & 1.14995138888888 & NA \tabularnewline
72 & 122.73 & NA & NA & 0.343201388888887 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=204927&T=1

[TABLE]
[ROW][C]Classical Decomposition by Moving Averages[/C][/ROW]
[ROW][C]t[/C][C]Observations[/C][C]Fit[/C][C]Trend[/C][C]Seasonal[/C][C]Random[/C][/ROW]
[ROW][C]1[/C][C]98.01[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.78829861111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]99.2[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1.30504861111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]100.7[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.60878472222223[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]106.41[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]2.79795138888889[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]107.51[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]2.84428472222222[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]107.1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.68803472222222[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]99.75[/C][C]98.6752013888889[/C][C]104.187083333333[/C][C]-5.51188194444444[/C][C]1.07479861111113[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]98.96[/C][C]98.0382013888889[/C][C]104.734166666667[/C][C]-6.69596527777778[/C][C]0.921798611111114[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]107.26[/C][C]107.288784722222[/C][C]105.30125[/C][C]1.98753472222222[/C][C]-0.0287847222221984[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]107.11[/C][C]107.513951388889[/C][C]105.6325[/C][C]1.88145138888889[/C][C]-0.403951388888885[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]107.2[/C][C]106.809951388889[/C][C]105.66[/C][C]1.14995138888888[/C][C]0.390048611111126[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]107.65[/C][C]105.999868055556[/C][C]105.656666666667[/C][C]0.343201388888887[/C][C]1.65013194444445[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]104.78[/C][C]104.865034722222[/C][C]105.653333333333[/C][C]-0.78829861111111[/C][C]-0.0850347222222183[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]105.56[/C][C]104.373284722222[/C][C]105.678333333333[/C][C]-1.30504861111111[/C][C]1.18671527777779[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]107.95[/C][C]107.310868055556[/C][C]105.702083333333[/C][C]1.60878472222223[/C][C]0.639131944444458[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]107.11[/C][C]108.503368055556[/C][C]105.705416666667[/C][C]2.79795138888889[/C][C]-1.39336805555556[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]107.47[/C][C]108.807618055556[/C][C]105.963333333333[/C][C]2.84428472222222[/C][C]-1.33761805555557[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]107.06[/C][C]108.147618055556[/C][C]106.459583333333[/C][C]1.68803472222222[/C][C]-1.08761805555555[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]99.71[/C][C]101.429784722222[/C][C]106.941666666667[/C][C]-5.51188194444444[/C][C]-1.71978472222222[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]99.6[/C][C]100.726951388889[/C][C]107.422916666667[/C][C]-6.69596527777778[/C][C]-1.12695138888888[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]107.19[/C][C]109.968784722222[/C][C]107.98125[/C][C]1.98753472222222[/C][C]-2.77878472222221[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]107.26[/C][C]110.644368055556[/C][C]108.762916666667[/C][C]1.88145138888889[/C][C]-3.38436805555556[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]113.24[/C][C]110.836201388889[/C][C]109.68625[/C][C]1.14995138888888[/C][C]2.4037986111111[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]113.52[/C][C]110.920701388889[/C][C]110.5775[/C][C]0.343201388888887[/C][C]2.59929861111112[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]110.48[/C][C]110.662534722222[/C][C]111.450833333333[/C][C]-0.78829861111111[/C][C]-0.182534722222201[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]111.41[/C][C]110.983701388889[/C][C]112.28875[/C][C]-1.30504861111111[/C][C]0.426298611111108[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]115.5[/C][C]114.764618055556[/C][C]113.155833333333[/C][C]1.60878472222223[/C][C]0.735381944444455[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]118.32[/C][C]116.881284722222[/C][C]114.083333333333[/C][C]2.79795138888889[/C][C]1.43871527777779[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]118.42[/C][C]117.506784722222[/C][C]114.6625[/C][C]2.84428472222222[/C][C]0.913215277777795[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]117.5[/C][C]116.494284722222[/C][C]114.80625[/C][C]1.68803472222222[/C][C]1.00571527777778[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]110.23[/C][C]109.441034722222[/C][C]114.952916666667[/C][C]-5.51188194444444[/C][C]0.788965277777763[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]109.19[/C][C]108.500701388889[/C][C]115.196666666667[/C][C]-6.69596527777778[/C][C]0.689298611111099[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]118.41[/C][C]117.352118055556[/C][C]115.364583333333[/C][C]1.98753472222222[/C][C]1.05788194444443[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]118.3[/C][C]117.513951388889[/C][C]115.6325[/C][C]1.88145138888889[/C][C]0.786048611111113[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]116.1[/C][C]117.227034722222[/C][C]116.077083333333[/C][C]1.14995138888888[/C][C]-1.12703472222221[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]114.11[/C][C]116.888618055556[/C][C]116.545416666667[/C][C]0.343201388888887[/C][C]-2.77861805555554[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]113.41[/C][C]116.244201388889[/C][C]117.0325[/C][C]-0.78829861111111[/C][C]-2.83420138888887[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]114.33[/C][C]116.209118055556[/C][C]117.514166666667[/C][C]-1.30504861111111[/C][C]-1.87911805555555[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]116.61[/C][C]119.570868055556[/C][C]117.962083333333[/C][C]1.60878472222223[/C][C]-2.96086805555557[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]123.64[/C][C]121.185868055556[/C][C]118.387916666667[/C][C]2.79795138888889[/C][C]2.45413194444444[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]123.77[/C][C]121.381368055556[/C][C]118.537083333333[/C][C]2.84428472222222[/C][C]2.38863194444441[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]123.39[/C][C]120.162618055556[/C][C]118.474583333333[/C][C]1.68803472222222[/C][C]3.22738194444445[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]116.03[/C][C]113.008118055556[/C][C]118.52[/C][C]-5.51188194444444[/C][C]3.02188194444444[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]114.95[/C][C]111.798201388889[/C][C]118.494166666667[/C][C]-6.69596527777778[/C][C]3.15179861111112[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]123.4[/C][C]120.362534722222[/C][C]118.375[/C][C]1.98753472222222[/C][C]3.03746527777778[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]123.53[/C][C]119.839368055556[/C][C]117.957916666667[/C][C]1.88145138888889[/C][C]3.69063194444443[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]114.45[/C][C]118.437034722222[/C][C]117.287083333333[/C][C]1.14995138888888[/C][C]-3.98703472222221[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]114.26[/C][C]116.975701388889[/C][C]116.6325[/C][C]0.343201388888887[/C][C]-2.71570138888889[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]114.35[/C][C]115.037951388889[/C][C]115.82625[/C][C]-0.78829861111111[/C][C]-0.687951388888877[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]112.77[/C][C]113.581618055556[/C][C]114.886666666667[/C][C]-1.30504861111111[/C][C]-0.811618055555542[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]115.31[/C][C]115.645451388889[/C][C]114.036666666667[/C][C]1.60878472222223[/C][C]-0.335451388888885[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]114.93[/C][C]116.110868055556[/C][C]113.312916666667[/C][C]2.79795138888889[/C][C]-1.18086805555552[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]116.38[/C][C]115.916368055556[/C][C]113.072083333333[/C][C]2.84428472222222[/C][C]0.463631944444458[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]115.07[/C][C]114.903868055556[/C][C]113.215833333333[/C][C]1.68803472222222[/C][C]0.166131944444444[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]105[/C][C]107.812701388889[/C][C]113.324583333333[/C][C]-5.51188194444444[/C][C]-2.81270138888888[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]103.43[/C][C]106.712784722222[/C][C]113.40875[/C][C]-6.69596527777778[/C][C]-3.28278472222222[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]114.52[/C][C]115.454618055556[/C][C]113.467083333333[/C][C]1.98753472222222[/C][C]-0.934618055555561[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]115.04[/C][C]115.375201388889[/C][C]113.49375[/C][C]1.88145138888889[/C][C]-0.335201388888891[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]117.16[/C][C]114.486618055556[/C][C]113.336666666667[/C][C]1.14995138888888[/C][C]2.67338194444443[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]115[/C][C]113.401951388889[/C][C]113.05875[/C][C]0.343201388888887[/C][C]1.5980486111111[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]116.22[/C][C]112.077118055556[/C][C]112.865416666667[/C][C]-0.78829861111111[/C][C]4.14288194444444[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]112.92[/C][C]111.489118055556[/C][C]112.794166666667[/C][C]-1.30504861111111[/C][C]1.43088194444445[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]116.56[/C][C]114.285034722222[/C][C]112.67625[/C][C]1.60878472222223[/C][C]2.27496527777778[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]114.32[/C][C]115.285451388889[/C][C]112.4875[/C][C]2.79795138888889[/C][C]-0.965451388888894[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]113.22[/C][C]115.294701388889[/C][C]112.450416666667[/C][C]2.84428472222222[/C][C]-2.07470138888888[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]111.56[/C][C]114.518451388889[/C][C]112.830416666667[/C][C]1.68803472222222[/C][C]-2.9584513888889[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]103.87[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-5.51188194444444[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]102.85[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-6.69596527777778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]112.27[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.98753472222222[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]112.76[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.88145138888889[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]118.55[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.14995138888888[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]122.73[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.343201388888887[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=204927&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=204927&T=1

As an alternative you can also use a QR Code:

The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	98.01	NA	NA	-0.78829861111111	NA
2	99.2	NA	NA	-1.30504861111111	NA
3	100.7	NA	NA	1.60878472222223	NA
4	106.41	NA	NA	2.79795138888889	NA
5	107.51	NA	NA	2.84428472222222	NA
6	107.1	NA	NA	1.68803472222222	NA
7	99.75	98.6752013888889	104.187083333333	-5.51188194444444	1.07479861111113
8	98.96	98.0382013888889	104.734166666667	-6.69596527777778	0.921798611111114
9	107.26	107.288784722222	105.30125	1.98753472222222	-0.0287847222221984
10	107.11	107.513951388889	105.6325	1.88145138888889	-0.403951388888885
11	107.2	106.809951388889	105.66	1.14995138888888	0.390048611111126
12	107.65	105.999868055556	105.656666666667	0.343201388888887	1.65013194444445
13	104.78	104.865034722222	105.653333333333	-0.78829861111111	-0.0850347222222183
14	105.56	104.373284722222	105.678333333333	-1.30504861111111	1.18671527777779
15	107.95	107.310868055556	105.702083333333	1.60878472222223	0.639131944444458
16	107.11	108.503368055556	105.705416666667	2.79795138888889	-1.39336805555556
17	107.47	108.807618055556	105.963333333333	2.84428472222222	-1.33761805555557
18	107.06	108.147618055556	106.459583333333	1.68803472222222	-1.08761805555555
19	99.71	101.429784722222	106.941666666667	-5.51188194444444	-1.71978472222222
20	99.6	100.726951388889	107.422916666667	-6.69596527777778	-1.12695138888888
21	107.19	109.968784722222	107.98125	1.98753472222222	-2.77878472222221
22	107.26	110.644368055556	108.762916666667	1.88145138888889	-3.38436805555556
23	113.24	110.836201388889	109.68625	1.14995138888888	2.4037986111111
24	113.52	110.920701388889	110.5775	0.343201388888887	2.59929861111112
25	110.48	110.662534722222	111.450833333333	-0.78829861111111	-0.182534722222201
26	111.41	110.983701388889	112.28875	-1.30504861111111	0.426298611111108
27	115.5	114.764618055556	113.155833333333	1.60878472222223	0.735381944444455
28	118.32	116.881284722222	114.083333333333	2.79795138888889	1.43871527777779
29	118.42	117.506784722222	114.6625	2.84428472222222	0.913215277777795
30	117.5	116.494284722222	114.80625	1.68803472222222	1.00571527777778
31	110.23	109.441034722222	114.952916666667	-5.51188194444444	0.788965277777763
32	109.19	108.500701388889	115.196666666667	-6.69596527777778	0.689298611111099
33	118.41	117.352118055556	115.364583333333	1.98753472222222	1.05788194444443
34	118.3	117.513951388889	115.6325	1.88145138888889	0.786048611111113
35	116.1	117.227034722222	116.077083333333	1.14995138888888	-1.12703472222221
36	114.11	116.888618055556	116.545416666667	0.343201388888887	-2.77861805555554
37	113.41	116.244201388889	117.0325	-0.78829861111111	-2.83420138888887
38	114.33	116.209118055556	117.514166666667	-1.30504861111111	-1.87911805555555
39	116.61	119.570868055556	117.962083333333	1.60878472222223	-2.96086805555557
40	123.64	121.185868055556	118.387916666667	2.79795138888889	2.45413194444444
41	123.77	121.381368055556	118.537083333333	2.84428472222222	2.38863194444441
42	123.39	120.162618055556	118.474583333333	1.68803472222222	3.22738194444445
43	116.03	113.008118055556	118.52	-5.51188194444444	3.02188194444444
44	114.95	111.798201388889	118.494166666667	-6.69596527777778	3.15179861111112
45	123.4	120.362534722222	118.375	1.98753472222222	3.03746527777778
46	123.53	119.839368055556	117.957916666667	1.88145138888889	3.69063194444443
47	114.45	118.437034722222	117.287083333333	1.14995138888888	-3.98703472222221
48	114.26	116.975701388889	116.6325	0.343201388888887	-2.71570138888889
49	114.35	115.037951388889	115.82625	-0.78829861111111	-0.687951388888877
50	112.77	113.581618055556	114.886666666667	-1.30504861111111	-0.811618055555542
51	115.31	115.645451388889	114.036666666667	1.60878472222223	-0.335451388888885
52	114.93	116.110868055556	113.312916666667	2.79795138888889	-1.18086805555552
53	116.38	115.916368055556	113.072083333333	2.84428472222222	0.463631944444458
54	115.07	114.903868055556	113.215833333333	1.68803472222222	0.166131944444444
55	105	107.812701388889	113.324583333333	-5.51188194444444	-2.81270138888888
56	103.43	106.712784722222	113.40875	-6.69596527777778	-3.28278472222222
57	114.52	115.454618055556	113.467083333333	1.98753472222222	-0.934618055555561
58	115.04	115.375201388889	113.49375	1.88145138888889	-0.335201388888891
59	117.16	114.486618055556	113.336666666667	1.14995138888888	2.67338194444443
60	115	113.401951388889	113.05875	0.343201388888887	1.5980486111111
61	116.22	112.077118055556	112.865416666667	-0.78829861111111	4.14288194444444
62	112.92	111.489118055556	112.794166666667	-1.30504861111111	1.43088194444445
63	116.56	114.285034722222	112.67625	1.60878472222223	2.27496527777778
64	114.32	115.285451388889	112.4875	2.79795138888889	-0.965451388888894
65	113.22	115.294701388889	112.450416666667	2.84428472222222	-2.07470138888888
66	111.56	114.518451388889	112.830416666667	1.68803472222222	-2.9584513888889
67	103.87	NA	NA	-5.51188194444444	NA
68	102.85	NA	NA	-6.69596527777778	NA
69	112.27	NA	NA	1.98753472222222	NA
70	112.76	NA	NA	1.88145138888889	NA
71	118.55	NA	NA	1.14995138888888	NA
72	122.73	NA	NA	0.343201388888887	NA

Figure 1

PNG link

Postscript link

PDF link

Figure 2

PNG link

Postscript link

PDF link

Figure 3

PNG link

Postscript link

PDF link

Figure 4

PNG link

Postscript link

PDF link

Parameters (Session):

par1 = additive ; par2 = 12 ;

Parameters (R input):

par1 = additive ; par2 = 12 ;

R code (references can be found in the software module):

par2 <- as.numeric(par2)
x <- ts(x,freq=par2)
m <- decompose(x,type=par1)
m$figure
bitmap(file='test1.png')
plot(m)
dev.off()
mylagmax <- length(x)/2
bitmap(file='test2.png')
op <- par(mfrow = c(2,2))
acf(as.numeric(x),lag.max = mylagmax,main='Observed')
acf(as.numeric(m$trend),na.action=na.pass,lag.max = mylagmax,main='Trend')
acf(as.numeric(m$seasonal),na.action=na.pass,lag.max = mylagmax,main='Seasonal')
acf(as.numeric(m$random),na.action=na.pass,lag.max = mylagmax,main='Random')
par(op)
dev.off()
bitmap(file='test3.png')
op <- par(mfrow = c(2,2))
spectrum(as.numeric(x),main='Observed')
spectrum(as.numeric(m$trend[!is.na(m$trend)]),main='Trend')
spectrum(as.numeric(m$seasonal[!is.na(m$seasonal)]),main='Seasonal')
spectrum(as.numeric(m$random[!is.na(m$random)]),main='Random')
par(op)
dev.off()
bitmap(file='test4.png')
op <- par(mfrow = c(2,2))
cpgram(as.numeric(x),main='Observed')
cpgram(as.numeric(m$trend[!is.na(m$trend)]),main='Trend')
cpgram(as.numeric(m$seasonal[!is.na(m$seasonal)]),main='Seasonal')
cpgram(as.numeric(m$random[!is.na(m$random)]),main='Random')
par(op)
dev.off()
load(file='createtable')
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Classical Decomposition by Moving Averages',6,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'t',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Observations',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Fit',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Trend',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Seasonal',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Random',header=TRUE)
a<-table.row.end(a)
for (i in 1:length(m$trend)) {
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,i,header=TRUE)
a<-table.element(a,x[i])
if (par1 == 'additive') a<-table.element(a,m$trend[i]+m$seasonal[i]) else a<-table.element(a,m$trend[i]*m$seasonal[i])
a<-table.element(a,m$trend[i])
a<-table.element(a,m$seasonal[i])
a<-table.element(a,m$random[i])
a<-table.row.end(a)
}
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable.tab')

Free Statistics

Description of Statistical Computation

Tree of Dependent Computations

Dataset

Tables (Output of Computation)

Figures (Output of Computation)

Input Parameters & R Code