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 10:25:24 -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/t1336055177zlfkqcb1eixa4rz.htm/, Retrieved Thu, 02 May 2024 02:57:28 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=166180, Retrieved Thu, 02 May 2024 02:57:28 +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

111

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

-       [Classical Decomposition] [] [2012-05-03 14:25:24] [649f27debd29df6d3b5186bbc318d779] [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	'Gertrude Mary Cox' @ cox.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 & 'Gertrude Mary Cox' @ cox.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=166180&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]'Gertrude Mary Cox' @ cox.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=166180&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=166180&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	'Gertrude Mary Cox' @ cox.wessa.net

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	66.6	NA	NA	-8.92092013888889	NA
2	71.7	NA	NA	-8.46883680555556	NA
3	75.4	NA	NA	-0.675086805555558	NA
4	80.9	NA	NA	5.50199652777778	NA
5	80.7	NA	NA	7.13324652777778	NA
6	85	NA	NA	11.7665798611111	NA
7	91.5	101.156163194444	90.5541666666666	10.6019965277778	-9.65616319444443
8	87.7	99.5999131944444	94.4791666666666	5.12074652777778	-11.8999131944444
9	95.3	98.9592881944444	98.675	0.284288194444451	-3.65928819444443
10	102.4	98.5072048611111	103.220833333333	-4.71362847222222	3.89279513888891
11	114.2	102.030121527778	108.629166666667	-6.59904513888889	12.1698784722222
12	111.7	104.068663194444	115.1	-11.0313368055556	7.63133680555556
13	113.7	112.770746527778	121.691666666667	-8.92092013888889	0.929253472222229
14	118.8	118.847829861111	127.316666666667	-8.46883680555556	-0.0478298611111114
15	129	130.383246527778	131.058333333333	-0.675086805555558	-1.38324652777777
16	136.4	137.439496527778	131.9375	5.50199652777778	-1.03949652777777
17	155	136.733246527778	129.6	7.13324652777778	18.2667534722222
18	166	137.079079861111	125.3125	11.7665798611111	28.9209201388889
19	168.7	131.118663194444	120.516666666667	10.6019965277778	37.5813368055556
20	145.5	120.554079861111	115.433333333333	5.12074652777778	24.9459201388889
21	127.3	110.121788194444	109.8375	0.284288194444451	17.1782118055555
22	91.5	99.1780381944444	103.891666666667	-4.71362847222222	-7.67803819444444
23	69	90.8467881944444	97.4458333333333	-6.59904513888889	-21.8467881944444
24	54	79.7061631944444	90.7375	-11.0313368055556	-25.7061631944444
25	56.3	74.8707465277778	83.7916666666667	-8.92092013888889	-18.5707465277778
26	54.2	69.3519965277778	77.8208333333333	-8.46883680555556	-15.1519965277778
27	59.3	73.0665798611111	73.7416666666666	-0.675086805555558	-13.7665798611111
28	63.4	77.5311631944444	72.0291666666667	5.50199652777778	-14.1311631944444
29	73.3	80.3582465277778	73.225	7.13324652777778	-7.05824652777777
30	86.7	87.7999131944444	76.0333333333333	11.7665798611111	-1.09991319444444
31	81.3	90.0061631944444	79.4041666666667	10.6019965277778	-8.70616319444444
32	89.6	87.9124131944445	82.7916666666667	5.12074652777778	1.68758680555554
33	85.3	86.4342881944444	86.15	0.284288194444451	-1.13428819444445
34	92.4	84.9197048611111	89.6333333333333	-4.71362847222222	7.48029513888891
35	96.8	85.7717881944444	92.3708333333333	-6.59904513888889	11.0282118055556
36	93.6	82.6269965277778	93.6583333333333	-11.0313368055556	10.9730034722222
37	97.6	85.6415798611111	94.5625	-8.92092013888889	11.9584201388889
38	94.2	86.9186631944444	95.3875	-8.46883680555556	7.28133680555555
39	99.9	95.4290798611111	96.1041666666667	-0.675086805555558	4.4709201388889
40	106.4	102.506163194444	97.0041666666666	5.50199652777778	3.89383680555558
41	96	105.004079861111	97.8708333333333	7.13324652777778	-9.00407986111108
42	94.9	110.916579861111	99.15	11.7665798611111	-16.0165798611111
43	94.8	111.468663194444	100.866666666667	10.6019965277778	-16.6686631944444
44	95.9	108.083246527778	102.9625	5.12074652777778	-12.1832465277778
45	96.2	106.034288194444	105.75	0.284288194444451	-9.83428819444444
46	103.1	104.244704861111	108.958333333333	-4.71362847222222	-1.14470486111111
47	106.9	105.700954861111	112.3	-6.59904513888889	1.19904513888889
48	114.2	104.547829861111	115.579166666667	-11.0313368055556	9.65217013888889
49	118.2	109.966579861111	118.8875	-8.92092013888889	8.2334201388889
50	123.9	113.431163194444	121.9	-8.46883680555556	10.4688368055556
51	137.1	123.870746527778	124.545833333333	-0.675086805555558	13.2292534722222
52	146.2	132.372829861111	126.870833333333	5.50199652777778	13.8271701388889
53	136.4	136.054079861111	128.920833333333	7.13324652777778	0.345920138888886
54	133.2	142.454079861111	130.6875	11.7665798611111	-9.25407986111112
55	135.9	NA	NA	10.6019965277778	NA
56	127.1	NA	NA	5.12074652777778	NA
57	128.5	NA	NA	0.284288194444451	NA
58	126.6	NA	NA	-4.71362847222222	NA
59	132.6	NA	NA	-6.59904513888889	NA
60	130.9	NA	NA	-11.0313368055556	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 66.6 & NA & NA & -8.92092013888889 & NA \tabularnewline
2 & 71.7 & NA & NA & -8.46883680555556 & NA \tabularnewline
3 & 75.4 & NA & NA & -0.675086805555558 & NA \tabularnewline
4 & 80.9 & NA & NA & 5.50199652777778 & NA \tabularnewline
5 & 80.7 & NA & NA & 7.13324652777778 & NA \tabularnewline
6 & 85 & NA & NA & 11.7665798611111 & NA \tabularnewline
7 & 91.5 & 101.156163194444 & 90.5541666666666 & 10.6019965277778 & -9.65616319444443 \tabularnewline
8 & 87.7 & 99.5999131944444 & 94.4791666666666 & 5.12074652777778 & -11.8999131944444 \tabularnewline
9 & 95.3 & 98.9592881944444 & 98.675 & 0.284288194444451 & -3.65928819444443 \tabularnewline
10 & 102.4 & 98.5072048611111 & 103.220833333333 & -4.71362847222222 & 3.89279513888891 \tabularnewline
11 & 114.2 & 102.030121527778 & 108.629166666667 & -6.59904513888889 & 12.1698784722222 \tabularnewline
12 & 111.7 & 104.068663194444 & 115.1 & -11.0313368055556 & 7.63133680555556 \tabularnewline
13 & 113.7 & 112.770746527778 & 121.691666666667 & -8.92092013888889 & 0.929253472222229 \tabularnewline
14 & 118.8 & 118.847829861111 & 127.316666666667 & -8.46883680555556 & -0.0478298611111114 \tabularnewline
15 & 129 & 130.383246527778 & 131.058333333333 & -0.675086805555558 & -1.38324652777777 \tabularnewline
16 & 136.4 & 137.439496527778 & 131.9375 & 5.50199652777778 & -1.03949652777777 \tabularnewline
17 & 155 & 136.733246527778 & 129.6 & 7.13324652777778 & 18.2667534722222 \tabularnewline
18 & 166 & 137.079079861111 & 125.3125 & 11.7665798611111 & 28.9209201388889 \tabularnewline
19 & 168.7 & 131.118663194444 & 120.516666666667 & 10.6019965277778 & 37.5813368055556 \tabularnewline
20 & 145.5 & 120.554079861111 & 115.433333333333 & 5.12074652777778 & 24.9459201388889 \tabularnewline
21 & 127.3 & 110.121788194444 & 109.8375 & 0.284288194444451 & 17.1782118055555 \tabularnewline
22 & 91.5 & 99.1780381944444 & 103.891666666667 & -4.71362847222222 & -7.67803819444444 \tabularnewline
23 & 69 & 90.8467881944444 & 97.4458333333333 & -6.59904513888889 & -21.8467881944444 \tabularnewline
24 & 54 & 79.7061631944444 & 90.7375 & -11.0313368055556 & -25.7061631944444 \tabularnewline
25 & 56.3 & 74.8707465277778 & 83.7916666666667 & -8.92092013888889 & -18.5707465277778 \tabularnewline
26 & 54.2 & 69.3519965277778 & 77.8208333333333 & -8.46883680555556 & -15.1519965277778 \tabularnewline
27 & 59.3 & 73.0665798611111 & 73.7416666666666 & -0.675086805555558 & -13.7665798611111 \tabularnewline
28 & 63.4 & 77.5311631944444 & 72.0291666666667 & 5.50199652777778 & -14.1311631944444 \tabularnewline
29 & 73.3 & 80.3582465277778 & 73.225 & 7.13324652777778 & -7.05824652777777 \tabularnewline
30 & 86.7 & 87.7999131944444 & 76.0333333333333 & 11.7665798611111 & -1.09991319444444 \tabularnewline
31 & 81.3 & 90.0061631944444 & 79.4041666666667 & 10.6019965277778 & -8.70616319444444 \tabularnewline
32 & 89.6 & 87.9124131944445 & 82.7916666666667 & 5.12074652777778 & 1.68758680555554 \tabularnewline
33 & 85.3 & 86.4342881944444 & 86.15 & 0.284288194444451 & -1.13428819444445 \tabularnewline
34 & 92.4 & 84.9197048611111 & 89.6333333333333 & -4.71362847222222 & 7.48029513888891 \tabularnewline
35 & 96.8 & 85.7717881944444 & 92.3708333333333 & -6.59904513888889 & 11.0282118055556 \tabularnewline
36 & 93.6 & 82.6269965277778 & 93.6583333333333 & -11.0313368055556 & 10.9730034722222 \tabularnewline
37 & 97.6 & 85.6415798611111 & 94.5625 & -8.92092013888889 & 11.9584201388889 \tabularnewline
38 & 94.2 & 86.9186631944444 & 95.3875 & -8.46883680555556 & 7.28133680555555 \tabularnewline
39 & 99.9 & 95.4290798611111 & 96.1041666666667 & -0.675086805555558 & 4.4709201388889 \tabularnewline
40 & 106.4 & 102.506163194444 & 97.0041666666666 & 5.50199652777778 & 3.89383680555558 \tabularnewline
41 & 96 & 105.004079861111 & 97.8708333333333 & 7.13324652777778 & -9.00407986111108 \tabularnewline
42 & 94.9 & 110.916579861111 & 99.15 & 11.7665798611111 & -16.0165798611111 \tabularnewline
43 & 94.8 & 111.468663194444 & 100.866666666667 & 10.6019965277778 & -16.6686631944444 \tabularnewline
44 & 95.9 & 108.083246527778 & 102.9625 & 5.12074652777778 & -12.1832465277778 \tabularnewline
45 & 96.2 & 106.034288194444 & 105.75 & 0.284288194444451 & -9.83428819444444 \tabularnewline
46 & 103.1 & 104.244704861111 & 108.958333333333 & -4.71362847222222 & -1.14470486111111 \tabularnewline
47 & 106.9 & 105.700954861111 & 112.3 & -6.59904513888889 & 1.19904513888889 \tabularnewline
48 & 114.2 & 104.547829861111 & 115.579166666667 & -11.0313368055556 & 9.65217013888889 \tabularnewline
49 & 118.2 & 109.966579861111 & 118.8875 & -8.92092013888889 & 8.2334201388889 \tabularnewline
50 & 123.9 & 113.431163194444 & 121.9 & -8.46883680555556 & 10.4688368055556 \tabularnewline
51 & 137.1 & 123.870746527778 & 124.545833333333 & -0.675086805555558 & 13.2292534722222 \tabularnewline
52 & 146.2 & 132.372829861111 & 126.870833333333 & 5.50199652777778 & 13.8271701388889 \tabularnewline
53 & 136.4 & 136.054079861111 & 128.920833333333 & 7.13324652777778 & 0.345920138888886 \tabularnewline
54 & 133.2 & 142.454079861111 & 130.6875 & 11.7665798611111 & -9.25407986111112 \tabularnewline
55 & 135.9 & NA & NA & 10.6019965277778 & NA \tabularnewline
56 & 127.1 & NA & NA & 5.12074652777778 & NA \tabularnewline
57 & 128.5 & NA & NA & 0.284288194444451 & NA \tabularnewline
58 & 126.6 & NA & NA & -4.71362847222222 & NA \tabularnewline
59 & 132.6 & NA & NA & -6.59904513888889 & NA \tabularnewline
60 & 130.9 & NA & NA & -11.0313368055556 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=166180&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]66.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-8.92092013888889[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]71.7[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-8.46883680555556[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]75.4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.675086805555558[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]80.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]5.50199652777778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]80.7[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]7.13324652777778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]85[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]11.7665798611111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]91.5[/C][C]101.156163194444[/C][C]90.5541666666666[/C][C]10.6019965277778[/C][C]-9.65616319444443[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]87.7[/C][C]99.5999131944444[/C][C]94.4791666666666[/C][C]5.12074652777778[/C][C]-11.8999131944444[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]95.3[/C][C]98.9592881944444[/C][C]98.675[/C][C]0.284288194444451[/C][C]-3.65928819444443[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]102.4[/C][C]98.5072048611111[/C][C]103.220833333333[/C][C]-4.71362847222222[/C][C]3.89279513888891[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]114.2[/C][C]102.030121527778[/C][C]108.629166666667[/C][C]-6.59904513888889[/C][C]12.1698784722222[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]111.7[/C][C]104.068663194444[/C][C]115.1[/C][C]-11.0313368055556[/C][C]7.63133680555556[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]113.7[/C][C]112.770746527778[/C][C]121.691666666667[/C][C]-8.92092013888889[/C][C]0.929253472222229[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]118.8[/C][C]118.847829861111[/C][C]127.316666666667[/C][C]-8.46883680555556[/C][C]-0.0478298611111114[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]129[/C][C]130.383246527778[/C][C]131.058333333333[/C][C]-0.675086805555558[/C][C]-1.38324652777777[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]136.4[/C][C]137.439496527778[/C][C]131.9375[/C][C]5.50199652777778[/C][C]-1.03949652777777[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]155[/C][C]136.733246527778[/C][C]129.6[/C][C]7.13324652777778[/C][C]18.2667534722222[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]166[/C][C]137.079079861111[/C][C]125.3125[/C][C]11.7665798611111[/C][C]28.9209201388889[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]168.7[/C][C]131.118663194444[/C][C]120.516666666667[/C][C]10.6019965277778[/C][C]37.5813368055556[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]145.5[/C][C]120.554079861111[/C][C]115.433333333333[/C][C]5.12074652777778[/C][C]24.9459201388889[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]127.3[/C][C]110.121788194444[/C][C]109.8375[/C][C]0.284288194444451[/C][C]17.1782118055555[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]91.5[/C][C]99.1780381944444[/C][C]103.891666666667[/C][C]-4.71362847222222[/C][C]-7.67803819444444[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]69[/C][C]90.8467881944444[/C][C]97.4458333333333[/C][C]-6.59904513888889[/C][C]-21.8467881944444[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]54[/C][C]79.7061631944444[/C][C]90.7375[/C][C]-11.0313368055556[/C][C]-25.7061631944444[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]56.3[/C][C]74.8707465277778[/C][C]83.7916666666667[/C][C]-8.92092013888889[/C][C]-18.5707465277778[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]54.2[/C][C]69.3519965277778[/C][C]77.8208333333333[/C][C]-8.46883680555556[/C][C]-15.1519965277778[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]59.3[/C][C]73.0665798611111[/C][C]73.7416666666666[/C][C]-0.675086805555558[/C][C]-13.7665798611111[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]63.4[/C][C]77.5311631944444[/C][C]72.0291666666667[/C][C]5.50199652777778[/C][C]-14.1311631944444[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]73.3[/C][C]80.3582465277778[/C][C]73.225[/C][C]7.13324652777778[/C][C]-7.05824652777777[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]86.7[/C][C]87.7999131944444[/C][C]76.0333333333333[/C][C]11.7665798611111[/C][C]-1.09991319444444[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]81.3[/C][C]90.0061631944444[/C][C]79.4041666666667[/C][C]10.6019965277778[/C][C]-8.70616319444444[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]89.6[/C][C]87.9124131944445[/C][C]82.7916666666667[/C][C]5.12074652777778[/C][C]1.68758680555554[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]85.3[/C][C]86.4342881944444[/C][C]86.15[/C][C]0.284288194444451[/C][C]-1.13428819444445[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]92.4[/C][C]84.9197048611111[/C][C]89.6333333333333[/C][C]-4.71362847222222[/C][C]7.48029513888891[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]96.8[/C][C]85.7717881944444[/C][C]92.3708333333333[/C][C]-6.59904513888889[/C][C]11.0282118055556[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]93.6[/C][C]82.6269965277778[/C][C]93.6583333333333[/C][C]-11.0313368055556[/C][C]10.9730034722222[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]97.6[/C][C]85.6415798611111[/C][C]94.5625[/C][C]-8.92092013888889[/C][C]11.9584201388889[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]94.2[/C][C]86.9186631944444[/C][C]95.3875[/C][C]-8.46883680555556[/C][C]7.28133680555555[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]99.9[/C][C]95.4290798611111[/C][C]96.1041666666667[/C][C]-0.675086805555558[/C][C]4.4709201388889[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]106.4[/C][C]102.506163194444[/C][C]97.0041666666666[/C][C]5.50199652777778[/C][C]3.89383680555558[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]96[/C][C]105.004079861111[/C][C]97.8708333333333[/C][C]7.13324652777778[/C][C]-9.00407986111108[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]94.9[/C][C]110.916579861111[/C][C]99.15[/C][C]11.7665798611111[/C][C]-16.0165798611111[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]94.8[/C][C]111.468663194444[/C][C]100.866666666667[/C][C]10.6019965277778[/C][C]-16.6686631944444[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]95.9[/C][C]108.083246527778[/C][C]102.9625[/C][C]5.12074652777778[/C][C]-12.1832465277778[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]96.2[/C][C]106.034288194444[/C][C]105.75[/C][C]0.284288194444451[/C][C]-9.83428819444444[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]103.1[/C][C]104.244704861111[/C][C]108.958333333333[/C][C]-4.71362847222222[/C][C]-1.14470486111111[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]106.9[/C][C]105.700954861111[/C][C]112.3[/C][C]-6.59904513888889[/C][C]1.19904513888889[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]114.2[/C][C]104.547829861111[/C][C]115.579166666667[/C][C]-11.0313368055556[/C][C]9.65217013888889[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]118.2[/C][C]109.966579861111[/C][C]118.8875[/C][C]-8.92092013888889[/C][C]8.2334201388889[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]123.9[/C][C]113.431163194444[/C][C]121.9[/C][C]-8.46883680555556[/C][C]10.4688368055556[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]137.1[/C][C]123.870746527778[/C][C]124.545833333333[/C][C]-0.675086805555558[/C][C]13.2292534722222[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]146.2[/C][C]132.372829861111[/C][C]126.870833333333[/C][C]5.50199652777778[/C][C]13.8271701388889[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]136.4[/C][C]136.054079861111[/C][C]128.920833333333[/C][C]7.13324652777778[/C][C]0.345920138888886[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]133.2[/C][C]142.454079861111[/C][C]130.6875[/C][C]11.7665798611111[/C][C]-9.25407986111112[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]135.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]10.6019965277778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]127.1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]5.12074652777778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]128.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.284288194444451[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]126.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-4.71362847222222[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]132.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-6.59904513888889[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]130.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-11.0313368055556[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=166180&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=166180&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	66.6	NA	NA	-8.92092013888889	NA
2	71.7	NA	NA	-8.46883680555556	NA
3	75.4	NA	NA	-0.675086805555558	NA
4	80.9	NA	NA	5.50199652777778	NA
5	80.7	NA	NA	7.13324652777778	NA
6	85	NA	NA	11.7665798611111	NA
7	91.5	101.156163194444	90.5541666666666	10.6019965277778	-9.65616319444443
8	87.7	99.5999131944444	94.4791666666666	5.12074652777778	-11.8999131944444
9	95.3	98.9592881944444	98.675	0.284288194444451	-3.65928819444443
10	102.4	98.5072048611111	103.220833333333	-4.71362847222222	3.89279513888891
11	114.2	102.030121527778	108.629166666667	-6.59904513888889	12.1698784722222
12	111.7	104.068663194444	115.1	-11.0313368055556	7.63133680555556
13	113.7	112.770746527778	121.691666666667	-8.92092013888889	0.929253472222229
14	118.8	118.847829861111	127.316666666667	-8.46883680555556	-0.0478298611111114
15	129	130.383246527778	131.058333333333	-0.675086805555558	-1.38324652777777
16	136.4	137.439496527778	131.9375	5.50199652777778	-1.03949652777777
17	155	136.733246527778	129.6	7.13324652777778	18.2667534722222
18	166	137.079079861111	125.3125	11.7665798611111	28.9209201388889
19	168.7	131.118663194444	120.516666666667	10.6019965277778	37.5813368055556
20	145.5	120.554079861111	115.433333333333	5.12074652777778	24.9459201388889
21	127.3	110.121788194444	109.8375	0.284288194444451	17.1782118055555
22	91.5	99.1780381944444	103.891666666667	-4.71362847222222	-7.67803819444444
23	69	90.8467881944444	97.4458333333333	-6.59904513888889	-21.8467881944444
24	54	79.7061631944444	90.7375	-11.0313368055556	-25.7061631944444
25	56.3	74.8707465277778	83.7916666666667	-8.92092013888889	-18.5707465277778
26	54.2	69.3519965277778	77.8208333333333	-8.46883680555556	-15.1519965277778
27	59.3	73.0665798611111	73.7416666666666	-0.675086805555558	-13.7665798611111
28	63.4	77.5311631944444	72.0291666666667	5.50199652777778	-14.1311631944444
29	73.3	80.3582465277778	73.225	7.13324652777778	-7.05824652777777
30	86.7	87.7999131944444	76.0333333333333	11.7665798611111	-1.09991319444444
31	81.3	90.0061631944444	79.4041666666667	10.6019965277778	-8.70616319444444
32	89.6	87.9124131944445	82.7916666666667	5.12074652777778	1.68758680555554
33	85.3	86.4342881944444	86.15	0.284288194444451	-1.13428819444445
34	92.4	84.9197048611111	89.6333333333333	-4.71362847222222	7.48029513888891
35	96.8	85.7717881944444	92.3708333333333	-6.59904513888889	11.0282118055556
36	93.6	82.6269965277778	93.6583333333333	-11.0313368055556	10.9730034722222
37	97.6	85.6415798611111	94.5625	-8.92092013888889	11.9584201388889
38	94.2	86.9186631944444	95.3875	-8.46883680555556	7.28133680555555
39	99.9	95.4290798611111	96.1041666666667	-0.675086805555558	4.4709201388889
40	106.4	102.506163194444	97.0041666666666	5.50199652777778	3.89383680555558
41	96	105.004079861111	97.8708333333333	7.13324652777778	-9.00407986111108
42	94.9	110.916579861111	99.15	11.7665798611111	-16.0165798611111
43	94.8	111.468663194444	100.866666666667	10.6019965277778	-16.6686631944444
44	95.9	108.083246527778	102.9625	5.12074652777778	-12.1832465277778
45	96.2	106.034288194444	105.75	0.284288194444451	-9.83428819444444
46	103.1	104.244704861111	108.958333333333	-4.71362847222222	-1.14470486111111
47	106.9	105.700954861111	112.3	-6.59904513888889	1.19904513888889
48	114.2	104.547829861111	115.579166666667	-11.0313368055556	9.65217013888889
49	118.2	109.966579861111	118.8875	-8.92092013888889	8.2334201388889
50	123.9	113.431163194444	121.9	-8.46883680555556	10.4688368055556
51	137.1	123.870746527778	124.545833333333	-0.675086805555558	13.2292534722222
52	146.2	132.372829861111	126.870833333333	5.50199652777778	13.8271701388889
53	136.4	136.054079861111	128.920833333333	7.13324652777778	0.345920138888886
54	133.2	142.454079861111	130.6875	11.7665798611111	-9.25407986111112
55	135.9	NA	NA	10.6019965277778	NA
56	127.1	NA	NA	5.12074652777778	NA
57	128.5	NA	NA	0.284288194444451	NA
58	126.6	NA	NA	-4.71362847222222	NA
59	132.6	NA	NA	-6.59904513888889	NA
60	130.9	NA	NA	-11.0313368055556	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