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

Wed, 02 May 2012 07:12:03 -0400

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/May/02/t13359571504rwmxjpliopc1j4.htm/, Retrieved Tue, 07 May 2024 16:24:08 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=165905, Retrieved Tue, 07 May 2024 16:24:08 +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

KDGP2W92

Estimated Impact

124

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

-       [Classical Decomposition] [Additief model Ge...] [2012-05-02 11:12:03] [08ac479f43b71ff391b5d339ed1ce3ff] [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	2 seconds
R Server	'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.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 & 2 seconds \tabularnewline
R Server & 'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=165905&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]2 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=165905&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=165905&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	2 seconds
R Server	'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.wessa.net

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	73.97	NA	NA	-0.916171875000001	NA
2	73.97	NA	NA	-1.29096354166666	NA
3	73.97	NA	NA	-0.951380208333327	NA
4	73.97	NA	NA	0.233828125000001	NA
5	73.97	NA	NA	1.24018229166667	NA
6	73.97	NA	NA	1.05486979166667	NA
7	73.96	75.217578125	74.6691666666666	0.548411458333336	-1.25757812499998
8	74.44	75.2542447916667	74.8258333333333	0.428411458333328	-0.814244791666653
9	75.43	75.414765625	75.07	0.344765625	0.0152343750000341
10	75.77	75.6896614583333	75.5733333333333	0.116328124999994	0.0803385416666771
11	75.82	76.1173697916666	76.3629166666666	-0.245546875000003	-0.297369791666654
12	75.85	76.7151822916667	77.2779166666667	-0.562734374999999	-0.865182291666656
13	75.85	77.298828125	78.215	-0.916171875000001	-1.44882812499999
14	75.85	77.8652864583333	79.15625	-1.29096354166666	-2.01528645833334
15	77.95	79.0977864583333	80.0491666666667	-0.951380208333327	-1.14778645833331
16	82.07	81.1234114583333	80.8895833333333	0.233828125000001	0.946588541666685
17	84.82	82.957265625	81.7170833333333	1.24018229166667	1.86273437500002
18	85.08	83.5965364583333	82.5416666666666	1.05486979166667	1.48346354166669
19	85.34	83.9134114583333	83.365	0.548411458333336	1.42658854166667
20	85.65	84.6167447916667	84.1883333333333	0.428411458333328	1.03325520833334
21	85.65	85.2693489583333	84.9245833333333	0.344765625	0.380651041666681
22	85.72	85.542578125	85.42625	0.116328124999994	0.177421875000007
23	85.73	85.473203125	85.71875	-0.245546875000003	0.25679687500002
24	85.73	85.3851822916667	85.9479166666667	-0.562734374999999	0.344817708333352
25	85.73	85.2509114583333	86.1670833333333	-0.916171875000001	0.479088541666684
26	85.73	85.076953125	86.3679166666666	-1.29096354166666	0.653046875000015
27	85.74	85.608203125	86.5595833333333	-0.951380208333327	0.13179687500002
28	86.32	86.985078125	86.75125	0.233828125000001	-0.665078125000008
29	87.59	88.1818489583333	86.9416666666667	1.24018229166667	-0.59184895833333
30	87.81	88.1865364583333	87.1316666666667	1.05486979166667	-0.37653645833332
31	87.87	87.870078125	87.3216666666667	0.548411458333336	-7.81249999874944e-05
32	87.94	87.940078125	87.5116666666667	0.428411458333328	-7.81250000017053e-05
33	87.96	88.0701822916667	87.7254166666667	0.344765625	-0.110182291666661
34	88.01	88.090078125	87.97375	0.116328124999994	-0.0800781249999858
35	88.01	87.9427864583333	88.1883333333333	-0.245546875000003	0.0672135416666606
36	88.01	87.7905989583333	88.3533333333333	-0.562734374999999	0.219401041666671
37	88.01	87.6009114583333	88.5170833333333	-0.916171875000001	0.409088541666677
38	88.01	87.3911197916667	88.6820833333333	-1.29096354166666	0.618880208333337
39	88.59	87.8927864583333	88.8441666666667	-0.951380208333327	0.69721354166667
40	89.43	89.2379947916667	89.0041666666667	0.233828125000001	0.192005208333342
41	89.63	90.4005989583333	89.1604166666667	1.24018229166667	-0.770598958333338
42	89.73	90.378203125	89.3233333333333	1.05486979166667	-0.648203124999981
43	89.88	90.047578125	89.4991666666667	0.548411458333336	-0.167578124999991
44	89.89	90.107578125	89.6791666666667	0.428411458333328	-0.217578124999989
45	89.9	90.1843489583333	89.8395833333333	0.344765625	-0.284348958333325
46	89.91	90.086328125	89.97	0.116328124999994	-0.176328124999998
47	89.86	89.8852864583333	90.1308333333333	-0.245546875000003	-0.0252864583333263
48	90.07	89.7676822916666	90.3304166666666	-0.562734374999999	0.302317708333362
49	90.17	89.6079947916667	90.5241666666667	-0.916171875000001	0.562005208333346
50	90.17	89.4252864583333	90.71625	-1.29096354166666	0.74471354166667
51	90.28	89.9598697916666	90.91125	-0.951380208333327	0.320130208333353
52	90.87	91.3421614583333	91.1083333333333	0.233828125000001	-0.472161458333318
53	92.05	92.5489322916667	91.30875	1.24018229166667	-0.498932291666662
54	92.1	92.5573697916667	91.5025	1.05486979166667	-0.457369791666665
55	92.16	NA	NA	0.548411458333336	NA
56	92.22	NA	NA	0.428411458333328	NA
57	92.25	NA	NA	0.344765625	NA
58	92.29	NA	NA	0.116328124999994	NA
59	92.29	NA	NA	-0.245546875000003	NA
60	92.29	NA	NA	-0.562734374999999	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 73.97 & NA & NA & -0.916171875000001 & NA \tabularnewline
2 & 73.97 & NA & NA & -1.29096354166666 & NA \tabularnewline
3 & 73.97 & NA & NA & -0.951380208333327 & NA \tabularnewline
4 & 73.97 & NA & NA & 0.233828125000001 & NA \tabularnewline
5 & 73.97 & NA & NA & 1.24018229166667 & NA \tabularnewline
6 & 73.97 & NA & NA & 1.05486979166667 & NA \tabularnewline
7 & 73.96 & 75.217578125 & 74.6691666666666 & 0.548411458333336 & -1.25757812499998 \tabularnewline
8 & 74.44 & 75.2542447916667 & 74.8258333333333 & 0.428411458333328 & -0.814244791666653 \tabularnewline
9 & 75.43 & 75.414765625 & 75.07 & 0.344765625 & 0.0152343750000341 \tabularnewline
10 & 75.77 & 75.6896614583333 & 75.5733333333333 & 0.116328124999994 & 0.0803385416666771 \tabularnewline
11 & 75.82 & 76.1173697916666 & 76.3629166666666 & -0.245546875000003 & -0.297369791666654 \tabularnewline
12 & 75.85 & 76.7151822916667 & 77.2779166666667 & -0.562734374999999 & -0.865182291666656 \tabularnewline
13 & 75.85 & 77.298828125 & 78.215 & -0.916171875000001 & -1.44882812499999 \tabularnewline
14 & 75.85 & 77.8652864583333 & 79.15625 & -1.29096354166666 & -2.01528645833334 \tabularnewline
15 & 77.95 & 79.0977864583333 & 80.0491666666667 & -0.951380208333327 & -1.14778645833331 \tabularnewline
16 & 82.07 & 81.1234114583333 & 80.8895833333333 & 0.233828125000001 & 0.946588541666685 \tabularnewline
17 & 84.82 & 82.957265625 & 81.7170833333333 & 1.24018229166667 & 1.86273437500002 \tabularnewline
18 & 85.08 & 83.5965364583333 & 82.5416666666666 & 1.05486979166667 & 1.48346354166669 \tabularnewline
19 & 85.34 & 83.9134114583333 & 83.365 & 0.548411458333336 & 1.42658854166667 \tabularnewline
20 & 85.65 & 84.6167447916667 & 84.1883333333333 & 0.428411458333328 & 1.03325520833334 \tabularnewline
21 & 85.65 & 85.2693489583333 & 84.9245833333333 & 0.344765625 & 0.380651041666681 \tabularnewline
22 & 85.72 & 85.542578125 & 85.42625 & 0.116328124999994 & 0.177421875000007 \tabularnewline
23 & 85.73 & 85.473203125 & 85.71875 & -0.245546875000003 & 0.25679687500002 \tabularnewline
24 & 85.73 & 85.3851822916667 & 85.9479166666667 & -0.562734374999999 & 0.344817708333352 \tabularnewline
25 & 85.73 & 85.2509114583333 & 86.1670833333333 & -0.916171875000001 & 0.479088541666684 \tabularnewline
26 & 85.73 & 85.076953125 & 86.3679166666666 & -1.29096354166666 & 0.653046875000015 \tabularnewline
27 & 85.74 & 85.608203125 & 86.5595833333333 & -0.951380208333327 & 0.13179687500002 \tabularnewline
28 & 86.32 & 86.985078125 & 86.75125 & 0.233828125000001 & -0.665078125000008 \tabularnewline
29 & 87.59 & 88.1818489583333 & 86.9416666666667 & 1.24018229166667 & -0.59184895833333 \tabularnewline
30 & 87.81 & 88.1865364583333 & 87.1316666666667 & 1.05486979166667 & -0.37653645833332 \tabularnewline
31 & 87.87 & 87.870078125 & 87.3216666666667 & 0.548411458333336 & -7.81249999874944e-05 \tabularnewline
32 & 87.94 & 87.940078125 & 87.5116666666667 & 0.428411458333328 & -7.81250000017053e-05 \tabularnewline
33 & 87.96 & 88.0701822916667 & 87.7254166666667 & 0.344765625 & -0.110182291666661 \tabularnewline
34 & 88.01 & 88.090078125 & 87.97375 & 0.116328124999994 & -0.0800781249999858 \tabularnewline
35 & 88.01 & 87.9427864583333 & 88.1883333333333 & -0.245546875000003 & 0.0672135416666606 \tabularnewline
36 & 88.01 & 87.7905989583333 & 88.3533333333333 & -0.562734374999999 & 0.219401041666671 \tabularnewline
37 & 88.01 & 87.6009114583333 & 88.5170833333333 & -0.916171875000001 & 0.409088541666677 \tabularnewline
38 & 88.01 & 87.3911197916667 & 88.6820833333333 & -1.29096354166666 & 0.618880208333337 \tabularnewline
39 & 88.59 & 87.8927864583333 & 88.8441666666667 & -0.951380208333327 & 0.69721354166667 \tabularnewline
40 & 89.43 & 89.2379947916667 & 89.0041666666667 & 0.233828125000001 & 0.192005208333342 \tabularnewline
41 & 89.63 & 90.4005989583333 & 89.1604166666667 & 1.24018229166667 & -0.770598958333338 \tabularnewline
42 & 89.73 & 90.378203125 & 89.3233333333333 & 1.05486979166667 & -0.648203124999981 \tabularnewline
43 & 89.88 & 90.047578125 & 89.4991666666667 & 0.548411458333336 & -0.167578124999991 \tabularnewline
44 & 89.89 & 90.107578125 & 89.6791666666667 & 0.428411458333328 & -0.217578124999989 \tabularnewline
45 & 89.9 & 90.1843489583333 & 89.8395833333333 & 0.344765625 & -0.284348958333325 \tabularnewline
46 & 89.91 & 90.086328125 & 89.97 & 0.116328124999994 & -0.176328124999998 \tabularnewline
47 & 89.86 & 89.8852864583333 & 90.1308333333333 & -0.245546875000003 & -0.0252864583333263 \tabularnewline
48 & 90.07 & 89.7676822916666 & 90.3304166666666 & -0.562734374999999 & 0.302317708333362 \tabularnewline
49 & 90.17 & 89.6079947916667 & 90.5241666666667 & -0.916171875000001 & 0.562005208333346 \tabularnewline
50 & 90.17 & 89.4252864583333 & 90.71625 & -1.29096354166666 & 0.74471354166667 \tabularnewline
51 & 90.28 & 89.9598697916666 & 90.91125 & -0.951380208333327 & 0.320130208333353 \tabularnewline
52 & 90.87 & 91.3421614583333 & 91.1083333333333 & 0.233828125000001 & -0.472161458333318 \tabularnewline
53 & 92.05 & 92.5489322916667 & 91.30875 & 1.24018229166667 & -0.498932291666662 \tabularnewline
54 & 92.1 & 92.5573697916667 & 91.5025 & 1.05486979166667 & -0.457369791666665 \tabularnewline
55 & 92.16 & NA & NA & 0.548411458333336 & NA \tabularnewline
56 & 92.22 & NA & NA & 0.428411458333328 & NA \tabularnewline
57 & 92.25 & NA & NA & 0.344765625 & NA \tabularnewline
58 & 92.29 & NA & NA & 0.116328124999994 & NA \tabularnewline
59 & 92.29 & NA & NA & -0.245546875000003 & NA \tabularnewline
60 & 92.29 & NA & NA & -0.562734374999999 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=165905&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]73.97[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.916171875000001[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]73.97[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1.29096354166666[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]73.97[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.951380208333327[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]73.97[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.233828125000001[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]73.97[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.24018229166667[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]73.97[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.05486979166667[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]73.96[/C][C]75.217578125[/C][C]74.6691666666666[/C][C]0.548411458333336[/C][C]-1.25757812499998[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]74.44[/C][C]75.2542447916667[/C][C]74.8258333333333[/C][C]0.428411458333328[/C][C]-0.814244791666653[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]75.43[/C][C]75.414765625[/C][C]75.07[/C][C]0.344765625[/C][C]0.0152343750000341[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]75.77[/C][C]75.6896614583333[/C][C]75.5733333333333[/C][C]0.116328124999994[/C][C]0.0803385416666771[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]75.82[/C][C]76.1173697916666[/C][C]76.3629166666666[/C][C]-0.245546875000003[/C][C]-0.297369791666654[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]75.85[/C][C]76.7151822916667[/C][C]77.2779166666667[/C][C]-0.562734374999999[/C][C]-0.865182291666656[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]75.85[/C][C]77.298828125[/C][C]78.215[/C][C]-0.916171875000001[/C][C]-1.44882812499999[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]75.85[/C][C]77.8652864583333[/C][C]79.15625[/C][C]-1.29096354166666[/C][C]-2.01528645833334[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]77.95[/C][C]79.0977864583333[/C][C]80.0491666666667[/C][C]-0.951380208333327[/C][C]-1.14778645833331[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]82.07[/C][C]81.1234114583333[/C][C]80.8895833333333[/C][C]0.233828125000001[/C][C]0.946588541666685[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]84.82[/C][C]82.957265625[/C][C]81.7170833333333[/C][C]1.24018229166667[/C][C]1.86273437500002[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]85.08[/C][C]83.5965364583333[/C][C]82.5416666666666[/C][C]1.05486979166667[/C][C]1.48346354166669[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]85.34[/C][C]83.9134114583333[/C][C]83.365[/C][C]0.548411458333336[/C][C]1.42658854166667[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]85.65[/C][C]84.6167447916667[/C][C]84.1883333333333[/C][C]0.428411458333328[/C][C]1.03325520833334[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]85.65[/C][C]85.2693489583333[/C][C]84.9245833333333[/C][C]0.344765625[/C][C]0.380651041666681[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]85.72[/C][C]85.542578125[/C][C]85.42625[/C][C]0.116328124999994[/C][C]0.177421875000007[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]85.73[/C][C]85.473203125[/C][C]85.71875[/C][C]-0.245546875000003[/C][C]0.25679687500002[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]85.73[/C][C]85.3851822916667[/C][C]85.9479166666667[/C][C]-0.562734374999999[/C][C]0.344817708333352[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]85.73[/C][C]85.2509114583333[/C][C]86.1670833333333[/C][C]-0.916171875000001[/C][C]0.479088541666684[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]85.73[/C][C]85.076953125[/C][C]86.3679166666666[/C][C]-1.29096354166666[/C][C]0.653046875000015[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]85.74[/C][C]85.608203125[/C][C]86.5595833333333[/C][C]-0.951380208333327[/C][C]0.13179687500002[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]86.32[/C][C]86.985078125[/C][C]86.75125[/C][C]0.233828125000001[/C][C]-0.665078125000008[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]87.59[/C][C]88.1818489583333[/C][C]86.9416666666667[/C][C]1.24018229166667[/C][C]-0.59184895833333[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]87.81[/C][C]88.1865364583333[/C][C]87.1316666666667[/C][C]1.05486979166667[/C][C]-0.37653645833332[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]87.87[/C][C]87.870078125[/C][C]87.3216666666667[/C][C]0.548411458333336[/C][C]-7.81249999874944e-05[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]87.94[/C][C]87.940078125[/C][C]87.5116666666667[/C][C]0.428411458333328[/C][C]-7.81250000017053e-05[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]87.96[/C][C]88.0701822916667[/C][C]87.7254166666667[/C][C]0.344765625[/C][C]-0.110182291666661[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]88.01[/C][C]88.090078125[/C][C]87.97375[/C][C]0.116328124999994[/C][C]-0.0800781249999858[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]88.01[/C][C]87.9427864583333[/C][C]88.1883333333333[/C][C]-0.245546875000003[/C][C]0.0672135416666606[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]88.01[/C][C]87.7905989583333[/C][C]88.3533333333333[/C][C]-0.562734374999999[/C][C]0.219401041666671[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]88.01[/C][C]87.6009114583333[/C][C]88.5170833333333[/C][C]-0.916171875000001[/C][C]0.409088541666677[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]88.01[/C][C]87.3911197916667[/C][C]88.6820833333333[/C][C]-1.29096354166666[/C][C]0.618880208333337[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]88.59[/C][C]87.8927864583333[/C][C]88.8441666666667[/C][C]-0.951380208333327[/C][C]0.69721354166667[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]89.43[/C][C]89.2379947916667[/C][C]89.0041666666667[/C][C]0.233828125000001[/C][C]0.192005208333342[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]89.63[/C][C]90.4005989583333[/C][C]89.1604166666667[/C][C]1.24018229166667[/C][C]-0.770598958333338[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]89.73[/C][C]90.378203125[/C][C]89.3233333333333[/C][C]1.05486979166667[/C][C]-0.648203124999981[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]89.88[/C][C]90.047578125[/C][C]89.4991666666667[/C][C]0.548411458333336[/C][C]-0.167578124999991[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]89.89[/C][C]90.107578125[/C][C]89.6791666666667[/C][C]0.428411458333328[/C][C]-0.217578124999989[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]89.9[/C][C]90.1843489583333[/C][C]89.8395833333333[/C][C]0.344765625[/C][C]-0.284348958333325[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]89.91[/C][C]90.086328125[/C][C]89.97[/C][C]0.116328124999994[/C][C]-0.176328124999998[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]89.86[/C][C]89.8852864583333[/C][C]90.1308333333333[/C][C]-0.245546875000003[/C][C]-0.0252864583333263[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]90.07[/C][C]89.7676822916666[/C][C]90.3304166666666[/C][C]-0.562734374999999[/C][C]0.302317708333362[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]90.17[/C][C]89.6079947916667[/C][C]90.5241666666667[/C][C]-0.916171875000001[/C][C]0.562005208333346[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]90.17[/C][C]89.4252864583333[/C][C]90.71625[/C][C]-1.29096354166666[/C][C]0.74471354166667[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]90.28[/C][C]89.9598697916666[/C][C]90.91125[/C][C]-0.951380208333327[/C][C]0.320130208333353[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]90.87[/C][C]91.3421614583333[/C][C]91.1083333333333[/C][C]0.233828125000001[/C][C]-0.472161458333318[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]92.05[/C][C]92.5489322916667[/C][C]91.30875[/C][C]1.24018229166667[/C][C]-0.498932291666662[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]92.1[/C][C]92.5573697916667[/C][C]91.5025[/C][C]1.05486979166667[/C][C]-0.457369791666665[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]92.16[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.548411458333336[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]92.22[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.428411458333328[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]92.25[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.344765625[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]92.29[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.116328124999994[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]92.29[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.245546875000003[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]92.29[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.562734374999999[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=165905&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=165905&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	73.97	NA	NA	-0.916171875000001	NA
2	73.97	NA	NA	-1.29096354166666	NA
3	73.97	NA	NA	-0.951380208333327	NA
4	73.97	NA	NA	0.233828125000001	NA
5	73.97	NA	NA	1.24018229166667	NA
6	73.97	NA	NA	1.05486979166667	NA
7	73.96	75.217578125	74.6691666666666	0.548411458333336	-1.25757812499998
8	74.44	75.2542447916667	74.8258333333333	0.428411458333328	-0.814244791666653
9	75.43	75.414765625	75.07	0.344765625	0.0152343750000341
10	75.77	75.6896614583333	75.5733333333333	0.116328124999994	0.0803385416666771
11	75.82	76.1173697916666	76.3629166666666	-0.245546875000003	-0.297369791666654
12	75.85	76.7151822916667	77.2779166666667	-0.562734374999999	-0.865182291666656
13	75.85	77.298828125	78.215	-0.916171875000001	-1.44882812499999
14	75.85	77.8652864583333	79.15625	-1.29096354166666	-2.01528645833334
15	77.95	79.0977864583333	80.0491666666667	-0.951380208333327	-1.14778645833331
16	82.07	81.1234114583333	80.8895833333333	0.233828125000001	0.946588541666685
17	84.82	82.957265625	81.7170833333333	1.24018229166667	1.86273437500002
18	85.08	83.5965364583333	82.5416666666666	1.05486979166667	1.48346354166669
19	85.34	83.9134114583333	83.365	0.548411458333336	1.42658854166667
20	85.65	84.6167447916667	84.1883333333333	0.428411458333328	1.03325520833334
21	85.65	85.2693489583333	84.9245833333333	0.344765625	0.380651041666681
22	85.72	85.542578125	85.42625	0.116328124999994	0.177421875000007
23	85.73	85.473203125	85.71875	-0.245546875000003	0.25679687500002
24	85.73	85.3851822916667	85.9479166666667	-0.562734374999999	0.344817708333352
25	85.73	85.2509114583333	86.1670833333333	-0.916171875000001	0.479088541666684
26	85.73	85.076953125	86.3679166666666	-1.29096354166666	0.653046875000015
27	85.74	85.608203125	86.5595833333333	-0.951380208333327	0.13179687500002
28	86.32	86.985078125	86.75125	0.233828125000001	-0.665078125000008
29	87.59	88.1818489583333	86.9416666666667	1.24018229166667	-0.59184895833333
30	87.81	88.1865364583333	87.1316666666667	1.05486979166667	-0.37653645833332
31	87.87	87.870078125	87.3216666666667	0.548411458333336	-7.81249999874944e-05
32	87.94	87.940078125	87.5116666666667	0.428411458333328	-7.81250000017053e-05
33	87.96	88.0701822916667	87.7254166666667	0.344765625	-0.110182291666661
34	88.01	88.090078125	87.97375	0.116328124999994	-0.0800781249999858
35	88.01	87.9427864583333	88.1883333333333	-0.245546875000003	0.0672135416666606
36	88.01	87.7905989583333	88.3533333333333	-0.562734374999999	0.219401041666671
37	88.01	87.6009114583333	88.5170833333333	-0.916171875000001	0.409088541666677
38	88.01	87.3911197916667	88.6820833333333	-1.29096354166666	0.618880208333337
39	88.59	87.8927864583333	88.8441666666667	-0.951380208333327	0.69721354166667
40	89.43	89.2379947916667	89.0041666666667	0.233828125000001	0.192005208333342
41	89.63	90.4005989583333	89.1604166666667	1.24018229166667	-0.770598958333338
42	89.73	90.378203125	89.3233333333333	1.05486979166667	-0.648203124999981
43	89.88	90.047578125	89.4991666666667	0.548411458333336	-0.167578124999991
44	89.89	90.107578125	89.6791666666667	0.428411458333328	-0.217578124999989
45	89.9	90.1843489583333	89.8395833333333	0.344765625	-0.284348958333325
46	89.91	90.086328125	89.97	0.116328124999994	-0.176328124999998
47	89.86	89.8852864583333	90.1308333333333	-0.245546875000003	-0.0252864583333263
48	90.07	89.7676822916666	90.3304166666666	-0.562734374999999	0.302317708333362
49	90.17	89.6079947916667	90.5241666666667	-0.916171875000001	0.562005208333346
50	90.17	89.4252864583333	90.71625	-1.29096354166666	0.74471354166667
51	90.28	89.9598697916666	90.91125	-0.951380208333327	0.320130208333353
52	90.87	91.3421614583333	91.1083333333333	0.233828125000001	-0.472161458333318
53	92.05	92.5489322916667	91.30875	1.24018229166667	-0.498932291666662
54	92.1	92.5573697916667	91.5025	1.05486979166667	-0.457369791666665
55	92.16	NA	NA	0.548411458333336	NA
56	92.22	NA	NA	0.428411458333328	NA
57	92.25	NA	NA	0.344765625	NA
58	92.29	NA	NA	0.116328124999994	NA
59	92.29	NA	NA	-0.245546875000003	NA
60	92.29	NA	NA	-0.562734374999999	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