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

Thu, 03 May 2012 06:21:19 -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/03/t1336040565wg9505ki7ih4zk8.htm/, Retrieved Thu, 02 May 2024 00:18:43 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=166173, Retrieved Thu, 02 May 2024 00:18:43 +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

110

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

-       [Classical Decomposition] [] [2012-05-03 10:21:19] [d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e] [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	'Gwilym Jenkins' @ jenkins.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 & 'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=166173&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]'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=166173&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=166173&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	'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	65	NA	NA	1.99401041666666	NA
2	65.3	NA	NA	2.54921874999999	NA
3	62.9	NA	NA	-0.733072916666665	NA
4	63.5	NA	NA	-2.78411458333333	NA
5	62.1	NA	NA	-2.49348958333333	NA
6	59.3	NA	NA	-0.420572916666675	NA
7	61.6	63.8221354166667	62.3666666666667	1.45546875	-2.22213541666665
8	61.5	63.9763020833333	62.2541666666666	1.72213541666668	-2.47630208333332
9	60.1	63.09296875	62.1833333333333	0.909635416666668	-2.99296874999999
10	59.5	61.0138020833333	62.125	-1.11119791666667	-1.51380208333332
11	62.7	60.64609375	62.0875	-1.44140625	2.05390625000001
12	65.5	62.6825520833333	62.3291666666667	0.353385416666661	2.81744791666668
13	63.8	64.75234375	62.7583333333333	1.99401041666666	-0.952343750000004
14	63.8	65.6575520833333	63.1083333333333	2.54921874999999	-1.85755208333333
15	62.7	62.8294270833333	63.5625	-0.733072916666665	-0.129427083333333
16	62.3	61.4700520833333	64.2541666666667	-2.78411458333333	0.829947916666669
17	62.4	62.3940104166667	64.8875	-2.49348958333333	0.00598958333334565
18	64.8	64.9627604166667	65.3833333333333	-0.420572916666675	-0.162760416666657
19	66.4	67.55546875	66.1	1.45546875	-1.15546875
20	65.1	69.14296875	67.4208333333333	1.72213541666668	-4.04296875
21	67.4	70.0721354166667	69.1625	0.909635416666668	-2.67213541666666
22	68.8	69.6388020833333	70.75	-1.11119791666667	-0.83880208333332
23	68.6	70.6919270833333	72.1333333333333	-1.44140625	-2.09192708333333
24	71.5	73.9158854166667	73.5625	0.353385416666661	-2.41588541666665
25	75	77.08984375	75.0958333333333	1.99401041666666	-2.08984375
26	84.3	79.2408854166667	76.6916666666667	2.54921874999999	5.05911458333334
27	84	77.3252604166667	78.0583333333333	-0.733072916666665	6.67473958333333
28	79.1	75.88671875	78.6708333333333	-2.78411458333333	3.21328125000001
29	78.8	76.21484375	78.7083333333333	-2.49348958333333	2.58515625
30	82.7	78.1294270833333	78.55	-0.420572916666675	4.57057291666668
31	85.3	79.7513020833333	78.2958333333333	1.45546875	5.54869791666665
32	84.5	79.4388020833333	77.7166666666667	1.72213541666668	5.06119791666667
33	80.8	77.6388020833333	76.7291666666667	0.909635416666668	3.16119791666665
34	70.1	74.8888020833333	76	-1.11119791666667	-4.78880208333334
35	68.2	74.4127604166667	75.8541666666667	-1.44140625	-6.21276041666665
36	68.1	76.1825520833333	75.8291666666667	0.353385416666661	-8.08255208333333
37	72.3	77.5731770833333	75.5791666666667	1.99401041666666	-5.27317708333332
38	73.1	78.08671875	75.5375	2.54921874999999	-4.98671874999999
39	71.5	75.2794270833333	76.0125	-0.733072916666665	-3.77942708333332
40	74.1	74.5450520833333	77.3291666666667	-2.78411458333333	-0.445052083333337
41	80.3	76.8231770833333	79.3166666666667	-2.49348958333333	3.47682291666666
42	80.6	81.1169270833333	81.5375	-0.420572916666675	-0.516927083333343
43	81.4	85.35546875	83.9	1.45546875	-3.95546874999999
44	87.4	87.7263020833333	86.0041666666666	1.72213541666668	-0.326302083333317
45	89.3	88.58046875	87.6708333333333	0.909635416666668	0.719531250000003
46	93.2	87.84296875	88.9541666666667	-1.11119791666667	5.35703125000001
47	92.8	88.33359375	89.775	-1.44140625	4.46640625000001
48	96.8	90.9033854166667	90.55	0.353385416666661	5.89661458333335
49	100.3	93.7690104166667	91.775	1.99401041666666	6.53098958333334
50	95.6	95.59921875	93.05	2.54921874999999	0.000781250000002842
51	89	93.5502604166666	94.2833333333333	-0.733072916666665	-4.55026041666665
52	87.4	92.7825520833333	95.5666666666667	-2.78411458333333	-5.38255208333332
53	86.7	94.55234375	97.0458333333333	-2.49348958333333	-7.85234374999999
54	92.8	98.4752604166667	98.8958333333333	-0.420572916666675	-5.67526041666667
55	98.6	NA	NA	1.45546875	NA
56	100.8	NA	NA	1.72213541666668	NA
57	105.5	NA	NA	0.909635416666668	NA
58	107.8	NA	NA	-1.11119791666667	NA
59	113.7	NA	NA	-1.44140625	NA
60	120.3	NA	NA	0.353385416666661	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 65 & NA & NA & 1.99401041666666 & NA \tabularnewline
2 & 65.3 & NA & NA & 2.54921874999999 & NA \tabularnewline
3 & 62.9 & NA & NA & -0.733072916666665 & NA \tabularnewline
4 & 63.5 & NA & NA & -2.78411458333333 & NA \tabularnewline
5 & 62.1 & NA & NA & -2.49348958333333 & NA \tabularnewline
6 & 59.3 & NA & NA & -0.420572916666675 & NA \tabularnewline
7 & 61.6 & 63.8221354166667 & 62.3666666666667 & 1.45546875 & -2.22213541666665 \tabularnewline
8 & 61.5 & 63.9763020833333 & 62.2541666666666 & 1.72213541666668 & -2.47630208333332 \tabularnewline
9 & 60.1 & 63.09296875 & 62.1833333333333 & 0.909635416666668 & -2.99296874999999 \tabularnewline
10 & 59.5 & 61.0138020833333 & 62.125 & -1.11119791666667 & -1.51380208333332 \tabularnewline
11 & 62.7 & 60.64609375 & 62.0875 & -1.44140625 & 2.05390625000001 \tabularnewline
12 & 65.5 & 62.6825520833333 & 62.3291666666667 & 0.353385416666661 & 2.81744791666668 \tabularnewline
13 & 63.8 & 64.75234375 & 62.7583333333333 & 1.99401041666666 & -0.952343750000004 \tabularnewline
14 & 63.8 & 65.6575520833333 & 63.1083333333333 & 2.54921874999999 & -1.85755208333333 \tabularnewline
15 & 62.7 & 62.8294270833333 & 63.5625 & -0.733072916666665 & -0.129427083333333 \tabularnewline
16 & 62.3 & 61.4700520833333 & 64.2541666666667 & -2.78411458333333 & 0.829947916666669 \tabularnewline
17 & 62.4 & 62.3940104166667 & 64.8875 & -2.49348958333333 & 0.00598958333334565 \tabularnewline
18 & 64.8 & 64.9627604166667 & 65.3833333333333 & -0.420572916666675 & -0.162760416666657 \tabularnewline
19 & 66.4 & 67.55546875 & 66.1 & 1.45546875 & -1.15546875 \tabularnewline
20 & 65.1 & 69.14296875 & 67.4208333333333 & 1.72213541666668 & -4.04296875 \tabularnewline
21 & 67.4 & 70.0721354166667 & 69.1625 & 0.909635416666668 & -2.67213541666666 \tabularnewline
22 & 68.8 & 69.6388020833333 & 70.75 & -1.11119791666667 & -0.83880208333332 \tabularnewline
23 & 68.6 & 70.6919270833333 & 72.1333333333333 & -1.44140625 & -2.09192708333333 \tabularnewline
24 & 71.5 & 73.9158854166667 & 73.5625 & 0.353385416666661 & -2.41588541666665 \tabularnewline
25 & 75 & 77.08984375 & 75.0958333333333 & 1.99401041666666 & -2.08984375 \tabularnewline
26 & 84.3 & 79.2408854166667 & 76.6916666666667 & 2.54921874999999 & 5.05911458333334 \tabularnewline
27 & 84 & 77.3252604166667 & 78.0583333333333 & -0.733072916666665 & 6.67473958333333 \tabularnewline
28 & 79.1 & 75.88671875 & 78.6708333333333 & -2.78411458333333 & 3.21328125000001 \tabularnewline
29 & 78.8 & 76.21484375 & 78.7083333333333 & -2.49348958333333 & 2.58515625 \tabularnewline
30 & 82.7 & 78.1294270833333 & 78.55 & -0.420572916666675 & 4.57057291666668 \tabularnewline
31 & 85.3 & 79.7513020833333 & 78.2958333333333 & 1.45546875 & 5.54869791666665 \tabularnewline
32 & 84.5 & 79.4388020833333 & 77.7166666666667 & 1.72213541666668 & 5.06119791666667 \tabularnewline
33 & 80.8 & 77.6388020833333 & 76.7291666666667 & 0.909635416666668 & 3.16119791666665 \tabularnewline
34 & 70.1 & 74.8888020833333 & 76 & -1.11119791666667 & -4.78880208333334 \tabularnewline
35 & 68.2 & 74.4127604166667 & 75.8541666666667 & -1.44140625 & -6.21276041666665 \tabularnewline
36 & 68.1 & 76.1825520833333 & 75.8291666666667 & 0.353385416666661 & -8.08255208333333 \tabularnewline
37 & 72.3 & 77.5731770833333 & 75.5791666666667 & 1.99401041666666 & -5.27317708333332 \tabularnewline
38 & 73.1 & 78.08671875 & 75.5375 & 2.54921874999999 & -4.98671874999999 \tabularnewline
39 & 71.5 & 75.2794270833333 & 76.0125 & -0.733072916666665 & -3.77942708333332 \tabularnewline
40 & 74.1 & 74.5450520833333 & 77.3291666666667 & -2.78411458333333 & -0.445052083333337 \tabularnewline
41 & 80.3 & 76.8231770833333 & 79.3166666666667 & -2.49348958333333 & 3.47682291666666 \tabularnewline
42 & 80.6 & 81.1169270833333 & 81.5375 & -0.420572916666675 & -0.516927083333343 \tabularnewline
43 & 81.4 & 85.35546875 & 83.9 & 1.45546875 & -3.95546874999999 \tabularnewline
44 & 87.4 & 87.7263020833333 & 86.0041666666666 & 1.72213541666668 & -0.326302083333317 \tabularnewline
45 & 89.3 & 88.58046875 & 87.6708333333333 & 0.909635416666668 & 0.719531250000003 \tabularnewline
46 & 93.2 & 87.84296875 & 88.9541666666667 & -1.11119791666667 & 5.35703125000001 \tabularnewline
47 & 92.8 & 88.33359375 & 89.775 & -1.44140625 & 4.46640625000001 \tabularnewline
48 & 96.8 & 90.9033854166667 & 90.55 & 0.353385416666661 & 5.89661458333335 \tabularnewline
49 & 100.3 & 93.7690104166667 & 91.775 & 1.99401041666666 & 6.53098958333334 \tabularnewline
50 & 95.6 & 95.59921875 & 93.05 & 2.54921874999999 & 0.000781250000002842 \tabularnewline
51 & 89 & 93.5502604166666 & 94.2833333333333 & -0.733072916666665 & -4.55026041666665 \tabularnewline
52 & 87.4 & 92.7825520833333 & 95.5666666666667 & -2.78411458333333 & -5.38255208333332 \tabularnewline
53 & 86.7 & 94.55234375 & 97.0458333333333 & -2.49348958333333 & -7.85234374999999 \tabularnewline
54 & 92.8 & 98.4752604166667 & 98.8958333333333 & -0.420572916666675 & -5.67526041666667 \tabularnewline
55 & 98.6 & NA & NA & 1.45546875 & NA \tabularnewline
56 & 100.8 & NA & NA & 1.72213541666668 & NA \tabularnewline
57 & 105.5 & NA & NA & 0.909635416666668 & NA \tabularnewline
58 & 107.8 & NA & NA & -1.11119791666667 & NA \tabularnewline
59 & 113.7 & NA & NA & -1.44140625 & NA \tabularnewline
60 & 120.3 & NA & NA & 0.353385416666661 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=166173&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]65[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.99401041666666[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]65.3[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]2.54921874999999[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]62.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.733072916666665[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]63.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-2.78411458333333[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]62.1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-2.49348958333333[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]59.3[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.420572916666675[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]61.6[/C][C]63.8221354166667[/C][C]62.3666666666667[/C][C]1.45546875[/C][C]-2.22213541666665[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]61.5[/C][C]63.9763020833333[/C][C]62.2541666666666[/C][C]1.72213541666668[/C][C]-2.47630208333332[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]60.1[/C][C]63.09296875[/C][C]62.1833333333333[/C][C]0.909635416666668[/C][C]-2.99296874999999[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]59.5[/C][C]61.0138020833333[/C][C]62.125[/C][C]-1.11119791666667[/C][C]-1.51380208333332[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]62.7[/C][C]60.64609375[/C][C]62.0875[/C][C]-1.44140625[/C][C]2.05390625000001[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]65.5[/C][C]62.6825520833333[/C][C]62.3291666666667[/C][C]0.353385416666661[/C][C]2.81744791666668[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]63.8[/C][C]64.75234375[/C][C]62.7583333333333[/C][C]1.99401041666666[/C][C]-0.952343750000004[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]63.8[/C][C]65.6575520833333[/C][C]63.1083333333333[/C][C]2.54921874999999[/C][C]-1.85755208333333[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]62.7[/C][C]62.8294270833333[/C][C]63.5625[/C][C]-0.733072916666665[/C][C]-0.129427083333333[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]62.3[/C][C]61.4700520833333[/C][C]64.2541666666667[/C][C]-2.78411458333333[/C][C]0.829947916666669[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]62.4[/C][C]62.3940104166667[/C][C]64.8875[/C][C]-2.49348958333333[/C][C]0.00598958333334565[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]64.8[/C][C]64.9627604166667[/C][C]65.3833333333333[/C][C]-0.420572916666675[/C][C]-0.162760416666657[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]66.4[/C][C]67.55546875[/C][C]66.1[/C][C]1.45546875[/C][C]-1.15546875[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]65.1[/C][C]69.14296875[/C][C]67.4208333333333[/C][C]1.72213541666668[/C][C]-4.04296875[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]67.4[/C][C]70.0721354166667[/C][C]69.1625[/C][C]0.909635416666668[/C][C]-2.67213541666666[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]68.8[/C][C]69.6388020833333[/C][C]70.75[/C][C]-1.11119791666667[/C][C]-0.83880208333332[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]68.6[/C][C]70.6919270833333[/C][C]72.1333333333333[/C][C]-1.44140625[/C][C]-2.09192708333333[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]71.5[/C][C]73.9158854166667[/C][C]73.5625[/C][C]0.353385416666661[/C][C]-2.41588541666665[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]75[/C][C]77.08984375[/C][C]75.0958333333333[/C][C]1.99401041666666[/C][C]-2.08984375[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]84.3[/C][C]79.2408854166667[/C][C]76.6916666666667[/C][C]2.54921874999999[/C][C]5.05911458333334[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]84[/C][C]77.3252604166667[/C][C]78.0583333333333[/C][C]-0.733072916666665[/C][C]6.67473958333333[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]79.1[/C][C]75.88671875[/C][C]78.6708333333333[/C][C]-2.78411458333333[/C][C]3.21328125000001[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]78.8[/C][C]76.21484375[/C][C]78.7083333333333[/C][C]-2.49348958333333[/C][C]2.58515625[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]82.7[/C][C]78.1294270833333[/C][C]78.55[/C][C]-0.420572916666675[/C][C]4.57057291666668[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]85.3[/C][C]79.7513020833333[/C][C]78.2958333333333[/C][C]1.45546875[/C][C]5.54869791666665[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]84.5[/C][C]79.4388020833333[/C][C]77.7166666666667[/C][C]1.72213541666668[/C][C]5.06119791666667[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]80.8[/C][C]77.6388020833333[/C][C]76.7291666666667[/C][C]0.909635416666668[/C][C]3.16119791666665[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]70.1[/C][C]74.8888020833333[/C][C]76[/C][C]-1.11119791666667[/C][C]-4.78880208333334[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]68.2[/C][C]74.4127604166667[/C][C]75.8541666666667[/C][C]-1.44140625[/C][C]-6.21276041666665[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]68.1[/C][C]76.1825520833333[/C][C]75.8291666666667[/C][C]0.353385416666661[/C][C]-8.08255208333333[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]72.3[/C][C]77.5731770833333[/C][C]75.5791666666667[/C][C]1.99401041666666[/C][C]-5.27317708333332[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]73.1[/C][C]78.08671875[/C][C]75.5375[/C][C]2.54921874999999[/C][C]-4.98671874999999[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]71.5[/C][C]75.2794270833333[/C][C]76.0125[/C][C]-0.733072916666665[/C][C]-3.77942708333332[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]74.1[/C][C]74.5450520833333[/C][C]77.3291666666667[/C][C]-2.78411458333333[/C][C]-0.445052083333337[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]80.3[/C][C]76.8231770833333[/C][C]79.3166666666667[/C][C]-2.49348958333333[/C][C]3.47682291666666[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]80.6[/C][C]81.1169270833333[/C][C]81.5375[/C][C]-0.420572916666675[/C][C]-0.516927083333343[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]81.4[/C][C]85.35546875[/C][C]83.9[/C][C]1.45546875[/C][C]-3.95546874999999[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]87.4[/C][C]87.7263020833333[/C][C]86.0041666666666[/C][C]1.72213541666668[/C][C]-0.326302083333317[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]89.3[/C][C]88.58046875[/C][C]87.6708333333333[/C][C]0.909635416666668[/C][C]0.719531250000003[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]93.2[/C][C]87.84296875[/C][C]88.9541666666667[/C][C]-1.11119791666667[/C][C]5.35703125000001[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]92.8[/C][C]88.33359375[/C][C]89.775[/C][C]-1.44140625[/C][C]4.46640625000001[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]96.8[/C][C]90.9033854166667[/C][C]90.55[/C][C]0.353385416666661[/C][C]5.89661458333335[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]100.3[/C][C]93.7690104166667[/C][C]91.775[/C][C]1.99401041666666[/C][C]6.53098958333334[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]95.6[/C][C]95.59921875[/C][C]93.05[/C][C]2.54921874999999[/C][C]0.000781250000002842[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]89[/C][C]93.5502604166666[/C][C]94.2833333333333[/C][C]-0.733072916666665[/C][C]-4.55026041666665[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]87.4[/C][C]92.7825520833333[/C][C]95.5666666666667[/C][C]-2.78411458333333[/C][C]-5.38255208333332[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]86.7[/C][C]94.55234375[/C][C]97.0458333333333[/C][C]-2.49348958333333[/C][C]-7.85234374999999[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]92.8[/C][C]98.4752604166667[/C][C]98.8958333333333[/C][C]-0.420572916666675[/C][C]-5.67526041666667[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]98.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.45546875[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]100.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.72213541666668[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]105.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.909635416666668[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]107.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1.11119791666667[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]113.7[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1.44140625[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]120.3[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.353385416666661[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=166173&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=166173&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	65	NA	NA	1.99401041666666	NA
2	65.3	NA	NA	2.54921874999999	NA
3	62.9	NA	NA	-0.733072916666665	NA
4	63.5	NA	NA	-2.78411458333333	NA
5	62.1	NA	NA	-2.49348958333333	NA
6	59.3	NA	NA	-0.420572916666675	NA
7	61.6	63.8221354166667	62.3666666666667	1.45546875	-2.22213541666665
8	61.5	63.9763020833333	62.2541666666666	1.72213541666668	-2.47630208333332
9	60.1	63.09296875	62.1833333333333	0.909635416666668	-2.99296874999999
10	59.5	61.0138020833333	62.125	-1.11119791666667	-1.51380208333332
11	62.7	60.64609375	62.0875	-1.44140625	2.05390625000001
12	65.5	62.6825520833333	62.3291666666667	0.353385416666661	2.81744791666668
13	63.8	64.75234375	62.7583333333333	1.99401041666666	-0.952343750000004
14	63.8	65.6575520833333	63.1083333333333	2.54921874999999	-1.85755208333333
15	62.7	62.8294270833333	63.5625	-0.733072916666665	-0.129427083333333
16	62.3	61.4700520833333	64.2541666666667	-2.78411458333333	0.829947916666669
17	62.4	62.3940104166667	64.8875	-2.49348958333333	0.00598958333334565
18	64.8	64.9627604166667	65.3833333333333	-0.420572916666675	-0.162760416666657
19	66.4	67.55546875	66.1	1.45546875	-1.15546875
20	65.1	69.14296875	67.4208333333333	1.72213541666668	-4.04296875
21	67.4	70.0721354166667	69.1625	0.909635416666668	-2.67213541666666
22	68.8	69.6388020833333	70.75	-1.11119791666667	-0.83880208333332
23	68.6	70.6919270833333	72.1333333333333	-1.44140625	-2.09192708333333
24	71.5	73.9158854166667	73.5625	0.353385416666661	-2.41588541666665
25	75	77.08984375	75.0958333333333	1.99401041666666	-2.08984375
26	84.3	79.2408854166667	76.6916666666667	2.54921874999999	5.05911458333334
27	84	77.3252604166667	78.0583333333333	-0.733072916666665	6.67473958333333
28	79.1	75.88671875	78.6708333333333	-2.78411458333333	3.21328125000001
29	78.8	76.21484375	78.7083333333333	-2.49348958333333	2.58515625
30	82.7	78.1294270833333	78.55	-0.420572916666675	4.57057291666668
31	85.3	79.7513020833333	78.2958333333333	1.45546875	5.54869791666665
32	84.5	79.4388020833333	77.7166666666667	1.72213541666668	5.06119791666667
33	80.8	77.6388020833333	76.7291666666667	0.909635416666668	3.16119791666665
34	70.1	74.8888020833333	76	-1.11119791666667	-4.78880208333334
35	68.2	74.4127604166667	75.8541666666667	-1.44140625	-6.21276041666665
36	68.1	76.1825520833333	75.8291666666667	0.353385416666661	-8.08255208333333
37	72.3	77.5731770833333	75.5791666666667	1.99401041666666	-5.27317708333332
38	73.1	78.08671875	75.5375	2.54921874999999	-4.98671874999999
39	71.5	75.2794270833333	76.0125	-0.733072916666665	-3.77942708333332
40	74.1	74.5450520833333	77.3291666666667	-2.78411458333333	-0.445052083333337
41	80.3	76.8231770833333	79.3166666666667	-2.49348958333333	3.47682291666666
42	80.6	81.1169270833333	81.5375	-0.420572916666675	-0.516927083333343
43	81.4	85.35546875	83.9	1.45546875	-3.95546874999999
44	87.4	87.7263020833333	86.0041666666666	1.72213541666668	-0.326302083333317
45	89.3	88.58046875	87.6708333333333	0.909635416666668	0.719531250000003
46	93.2	87.84296875	88.9541666666667	-1.11119791666667	5.35703125000001
47	92.8	88.33359375	89.775	-1.44140625	4.46640625000001
48	96.8	90.9033854166667	90.55	0.353385416666661	5.89661458333335
49	100.3	93.7690104166667	91.775	1.99401041666666	6.53098958333334
50	95.6	95.59921875	93.05	2.54921874999999	0.000781250000002842
51	89	93.5502604166666	94.2833333333333	-0.733072916666665	-4.55026041666665
52	87.4	92.7825520833333	95.5666666666667	-2.78411458333333	-5.38255208333332
53	86.7	94.55234375	97.0458333333333	-2.49348958333333	-7.85234374999999
54	92.8	98.4752604166667	98.8958333333333	-0.420572916666675	-5.67526041666667
55	98.6	NA	NA	1.45546875	NA
56	100.8	NA	NA	1.72213541666668	NA
57	105.5	NA	NA	0.909635416666668	NA
58	107.8	NA	NA	-1.11119791666667	NA
59	113.7	NA	NA	-1.44140625	NA
60	120.3	NA	NA	0.353385416666661	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