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 17:42:02 -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/t1336081357yb6msd0ksm3q2mx.htm/, Retrieved Thu, 02 May 2024 13:00:08 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=166183, Retrieved Thu, 02 May 2024 13:00:08 +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

Estimated Impact

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

-       [Classical Decomposition] [Classical Decompo...] [2012-05-03 21:42:02] [d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e] [Current]

Feedback Forum

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

2,35
2,35
2,35
2,35
2,35
2,35
2,35
2,36
2,36
2,36
2,36
2,36
2,36
2,37
2,37
2,39
2,4
2,41
2,41
2,42
2,44
2,44
2,44
2,44
2,44
2,45
2,45
2,46
2,47
2,48
2,48
2,48
2,49
2,5
2,5
2,5
2,5
2,5
2,5
2,5
2,51
2,52
2,54
2,56
2,57
2,57
2,58
2,59
2,6
2,6
2,62
2,62
2,63
2,63
2,63
2,63
2,63
2,63
2,63
2,64

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=166183&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=166183&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=166183&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	2.35	NA	NA	-0.00458333333333356	NA
2	2.35	NA	NA	-0.00531249999999967	NA
3	2.35	NA	NA	-0.00593749999999955	NA
4	2.35	NA	NA	-0.0040624999999997	NA
5	2.35	NA	NA	0.000312499999999984	NA
6	2.35	NA	NA	0.00208333333333315	NA
7	2.35	2.35364583333333	2.35458333333333	-0.000937499999999989	-0.00364583333333313
8	2.36	2.3596875	2.35583333333333	0.00385416666666654	0.000312499999999716
9	2.36	2.3659375	2.3575	0.00843749999999981	-0.00593749999999993
10	2.36	2.3653125	2.36	0.00531249999999977	-0.00531249999999961
11	2.36	2.36583333333333	2.36375	0.00208333333333337	-0.00583333333333291
12	2.36	2.36708333333333	2.36833333333333	-0.00125000000000015	-0.00708333333333266
13	2.36	2.36875	2.37333333333333	-0.00458333333333356	-0.00874999999999959
14	2.37	2.37302083333333	2.37833333333333	-0.00531249999999967	-0.00302083333333325
15	2.37	2.37822916666667	2.38416666666667	-0.00593749999999955	-0.00822916666666673
16	2.39	2.38677083333333	2.39083333333333	-0.0040624999999997	0.00322916666666684
17	2.4	2.3978125	2.3975	0.000312499999999984	0.00218749999999979
18	2.41	2.40625	2.40416666666667	0.00208333333333315	0.00375000000000014
19	2.41	2.40989583333333	2.41083333333333	-0.000937499999999989	0.000104166666667016
20	2.42	2.42135416666667	2.4175	0.00385416666666654	-0.00135416666666677
21	2.44	2.43260416666667	2.42416666666667	0.00843749999999981	0.00739583333333327
22	2.44	2.43572916666667	2.43041666666667	0.00531249999999977	0.00427083333333345
23	2.44	2.43833333333333	2.43625	0.00208333333333337	0.00166666666666648
24	2.44	2.44083333333333	2.44208333333333	-0.00125000000000015	-0.000833333333333464
25	2.44	2.44333333333333	2.44791666666667	-0.00458333333333356	-0.00333333333333341
26	2.45	2.44802083333333	2.45333333333333	-0.00531249999999967	0.00197916666666709
27	2.45	2.45197916666667	2.45791666666667	-0.00593749999999955	-0.00197916666666664
28	2.46	2.4584375	2.4625	-0.0040624999999997	0.00156250000000036
29	2.47	2.4678125	2.4675	0.000312499999999984	0.00218750000000068
30	2.48	2.47458333333333	2.4725	0.00208333333333315	0.00541666666666707
31	2.48	2.4765625	2.4775	-0.000937499999999989	0.00343750000000043
32	2.48	2.4859375	2.48208333333333	0.00385416666666654	-0.00593749999999948
33	2.49	2.4946875	2.48625	0.00843749999999981	-0.00468749999999973
34	2.5	2.4953125	2.49	0.00531249999999977	0.00468750000000018
35	2.5	2.49541666666667	2.49333333333333	0.00208333333333337	0.00458333333333361
36	2.5	2.49541666666667	2.49666666666667	-0.00125000000000015	0.00458333333333361
37	2.5	2.49625	2.50083333333333	-0.00458333333333356	0.00375000000000059
38	2.5	2.50135416666667	2.50666666666667	-0.00531249999999967	-0.00135416666666677
39	2.5	2.50739583333333	2.51333333333333	-0.00593749999999955	-0.00739583333333327
40	2.5	2.51552083333333	2.51958333333333	-0.0040624999999997	-0.015520833333333
41	2.51	2.52614583333333	2.52583333333333	0.000312499999999984	-0.0161458333333337
42	2.52	2.535	2.53291666666667	0.00208333333333315	-0.0149999999999997
43	2.54	2.53989583333333	2.54083333333333	-0.000937499999999989	0.000104166666666572
44	2.56	2.55302083333333	2.54916666666667	0.00385416666666654	0.00697916666666654
45	2.57	2.56677083333333	2.55833333333333	0.00843749999999981	0.00322916666666684
46	2.57	2.57364583333333	2.56833333333333	0.00531249999999977	-0.00364583333333268
47	2.58	2.58041666666667	2.57833333333333	0.00208333333333337	-0.000416666666665844
48	2.59	2.58666666666667	2.58791666666667	-0.00125000000000015	0.00333333333333341
49	2.6	2.59166666666667	2.59625	-0.00458333333333356	0.0083333333333333
50	2.6	2.59760416666667	2.60291666666667	-0.00531249999999967	0.00239583333333337
51	2.62	2.60239583333333	2.60833333333333	-0.00593749999999955	0.0176041666666671
52	2.62	2.60927083333333	2.61333333333333	-0.0040624999999997	0.0107291666666671
53	2.63	2.61822916666667	2.61791666666667	0.000312499999999984	0.0117708333333333
54	2.63	2.62416666666667	2.62208333333333	0.00208333333333315	0.00583333333333291
55	2.63	NA	NA	-0.000937499999999989	NA
56	2.63	NA	NA	0.00385416666666654	NA
57	2.63	NA	NA	0.00843749999999981	NA
58	2.63	NA	NA	0.00531249999999977	NA
59	2.63	NA	NA	0.00208333333333337	NA
60	2.64	NA	NA	-0.00125000000000015	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 2.35 & NA & NA & -0.00458333333333356 & NA \tabularnewline
2 & 2.35 & NA & NA & -0.00531249999999967 & NA \tabularnewline
3 & 2.35 & NA & NA & -0.00593749999999955 & NA \tabularnewline
4 & 2.35 & NA & NA & -0.0040624999999997 & NA \tabularnewline
5 & 2.35 & NA & NA & 0.000312499999999984 & NA \tabularnewline
6 & 2.35 & NA & NA & 0.00208333333333315 & NA \tabularnewline
7 & 2.35 & 2.35364583333333 & 2.35458333333333 & -0.000937499999999989 & -0.00364583333333313 \tabularnewline
8 & 2.36 & 2.3596875 & 2.35583333333333 & 0.00385416666666654 & 0.000312499999999716 \tabularnewline
9 & 2.36 & 2.3659375 & 2.3575 & 0.00843749999999981 & -0.00593749999999993 \tabularnewline
10 & 2.36 & 2.3653125 & 2.36 & 0.00531249999999977 & -0.00531249999999961 \tabularnewline
11 & 2.36 & 2.36583333333333 & 2.36375 & 0.00208333333333337 & -0.00583333333333291 \tabularnewline
12 & 2.36 & 2.36708333333333 & 2.36833333333333 & -0.00125000000000015 & -0.00708333333333266 \tabularnewline
13 & 2.36 & 2.36875 & 2.37333333333333 & -0.00458333333333356 & -0.00874999999999959 \tabularnewline
14 & 2.37 & 2.37302083333333 & 2.37833333333333 & -0.00531249999999967 & -0.00302083333333325 \tabularnewline
15 & 2.37 & 2.37822916666667 & 2.38416666666667 & -0.00593749999999955 & -0.00822916666666673 \tabularnewline
16 & 2.39 & 2.38677083333333 & 2.39083333333333 & -0.0040624999999997 & 0.00322916666666684 \tabularnewline
17 & 2.4 & 2.3978125 & 2.3975 & 0.000312499999999984 & 0.00218749999999979 \tabularnewline
18 & 2.41 & 2.40625 & 2.40416666666667 & 0.00208333333333315 & 0.00375000000000014 \tabularnewline
19 & 2.41 & 2.40989583333333 & 2.41083333333333 & -0.000937499999999989 & 0.000104166666667016 \tabularnewline
20 & 2.42 & 2.42135416666667 & 2.4175 & 0.00385416666666654 & -0.00135416666666677 \tabularnewline
21 & 2.44 & 2.43260416666667 & 2.42416666666667 & 0.00843749999999981 & 0.00739583333333327 \tabularnewline
22 & 2.44 & 2.43572916666667 & 2.43041666666667 & 0.00531249999999977 & 0.00427083333333345 \tabularnewline
23 & 2.44 & 2.43833333333333 & 2.43625 & 0.00208333333333337 & 0.00166666666666648 \tabularnewline
24 & 2.44 & 2.44083333333333 & 2.44208333333333 & -0.00125000000000015 & -0.000833333333333464 \tabularnewline
25 & 2.44 & 2.44333333333333 & 2.44791666666667 & -0.00458333333333356 & -0.00333333333333341 \tabularnewline
26 & 2.45 & 2.44802083333333 & 2.45333333333333 & -0.00531249999999967 & 0.00197916666666709 \tabularnewline
27 & 2.45 & 2.45197916666667 & 2.45791666666667 & -0.00593749999999955 & -0.00197916666666664 \tabularnewline
28 & 2.46 & 2.4584375 & 2.4625 & -0.0040624999999997 & 0.00156250000000036 \tabularnewline
29 & 2.47 & 2.4678125 & 2.4675 & 0.000312499999999984 & 0.00218750000000068 \tabularnewline
30 & 2.48 & 2.47458333333333 & 2.4725 & 0.00208333333333315 & 0.00541666666666707 \tabularnewline
31 & 2.48 & 2.4765625 & 2.4775 & -0.000937499999999989 & 0.00343750000000043 \tabularnewline
32 & 2.48 & 2.4859375 & 2.48208333333333 & 0.00385416666666654 & -0.00593749999999948 \tabularnewline
33 & 2.49 & 2.4946875 & 2.48625 & 0.00843749999999981 & -0.00468749999999973 \tabularnewline
34 & 2.5 & 2.4953125 & 2.49 & 0.00531249999999977 & 0.00468750000000018 \tabularnewline
35 & 2.5 & 2.49541666666667 & 2.49333333333333 & 0.00208333333333337 & 0.00458333333333361 \tabularnewline
36 & 2.5 & 2.49541666666667 & 2.49666666666667 & -0.00125000000000015 & 0.00458333333333361 \tabularnewline
37 & 2.5 & 2.49625 & 2.50083333333333 & -0.00458333333333356 & 0.00375000000000059 \tabularnewline
38 & 2.5 & 2.50135416666667 & 2.50666666666667 & -0.00531249999999967 & -0.00135416666666677 \tabularnewline
39 & 2.5 & 2.50739583333333 & 2.51333333333333 & -0.00593749999999955 & -0.00739583333333327 \tabularnewline
40 & 2.5 & 2.51552083333333 & 2.51958333333333 & -0.0040624999999997 & -0.015520833333333 \tabularnewline
41 & 2.51 & 2.52614583333333 & 2.52583333333333 & 0.000312499999999984 & -0.0161458333333337 \tabularnewline
42 & 2.52 & 2.535 & 2.53291666666667 & 0.00208333333333315 & -0.0149999999999997 \tabularnewline
43 & 2.54 & 2.53989583333333 & 2.54083333333333 & -0.000937499999999989 & 0.000104166666666572 \tabularnewline
44 & 2.56 & 2.55302083333333 & 2.54916666666667 & 0.00385416666666654 & 0.00697916666666654 \tabularnewline
45 & 2.57 & 2.56677083333333 & 2.55833333333333 & 0.00843749999999981 & 0.00322916666666684 \tabularnewline
46 & 2.57 & 2.57364583333333 & 2.56833333333333 & 0.00531249999999977 & -0.00364583333333268 \tabularnewline
47 & 2.58 & 2.58041666666667 & 2.57833333333333 & 0.00208333333333337 & -0.000416666666665844 \tabularnewline
48 & 2.59 & 2.58666666666667 & 2.58791666666667 & -0.00125000000000015 & 0.00333333333333341 \tabularnewline
49 & 2.6 & 2.59166666666667 & 2.59625 & -0.00458333333333356 & 0.0083333333333333 \tabularnewline
50 & 2.6 & 2.59760416666667 & 2.60291666666667 & -0.00531249999999967 & 0.00239583333333337 \tabularnewline
51 & 2.62 & 2.60239583333333 & 2.60833333333333 & -0.00593749999999955 & 0.0176041666666671 \tabularnewline
52 & 2.62 & 2.60927083333333 & 2.61333333333333 & -0.0040624999999997 & 0.0107291666666671 \tabularnewline
53 & 2.63 & 2.61822916666667 & 2.61791666666667 & 0.000312499999999984 & 0.0117708333333333 \tabularnewline
54 & 2.63 & 2.62416666666667 & 2.62208333333333 & 0.00208333333333315 & 0.00583333333333291 \tabularnewline
55 & 2.63 & NA & NA & -0.000937499999999989 & NA \tabularnewline
56 & 2.63 & NA & NA & 0.00385416666666654 & NA \tabularnewline
57 & 2.63 & NA & NA & 0.00843749999999981 & NA \tabularnewline
58 & 2.63 & NA & NA & 0.00531249999999977 & NA \tabularnewline
59 & 2.63 & NA & NA & 0.00208333333333337 & NA \tabularnewline
60 & 2.64 & NA & NA & -0.00125000000000015 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=166183&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]2.35[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00458333333333356[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]2.35[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00531249999999967[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]2.35[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00593749999999955[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]2.35[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0040624999999997[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]2.35[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.000312499999999984[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]2.35[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00208333333333315[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]2.35[/C][C]2.35364583333333[/C][C]2.35458333333333[/C][C]-0.000937499999999989[/C][C]-0.00364583333333313[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]2.36[/C][C]2.3596875[/C][C]2.35583333333333[/C][C]0.00385416666666654[/C][C]0.000312499999999716[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]2.36[/C][C]2.3659375[/C][C]2.3575[/C][C]0.00843749999999981[/C][C]-0.00593749999999993[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]2.36[/C][C]2.3653125[/C][C]2.36[/C][C]0.00531249999999977[/C][C]-0.00531249999999961[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]2.36[/C][C]2.36583333333333[/C][C]2.36375[/C][C]0.00208333333333337[/C][C]-0.00583333333333291[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]2.36[/C][C]2.36708333333333[/C][C]2.36833333333333[/C][C]-0.00125000000000015[/C][C]-0.00708333333333266[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]2.36[/C][C]2.36875[/C][C]2.37333333333333[/C][C]-0.00458333333333356[/C][C]-0.00874999999999959[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]2.37[/C][C]2.37302083333333[/C][C]2.37833333333333[/C][C]-0.00531249999999967[/C][C]-0.00302083333333325[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]2.37[/C][C]2.37822916666667[/C][C]2.38416666666667[/C][C]-0.00593749999999955[/C][C]-0.00822916666666673[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]2.39[/C][C]2.38677083333333[/C][C]2.39083333333333[/C][C]-0.0040624999999997[/C][C]0.00322916666666684[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]2.4[/C][C]2.3978125[/C][C]2.3975[/C][C]0.000312499999999984[/C][C]0.00218749999999979[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]2.41[/C][C]2.40625[/C][C]2.40416666666667[/C][C]0.00208333333333315[/C][C]0.00375000000000014[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]2.41[/C][C]2.40989583333333[/C][C]2.41083333333333[/C][C]-0.000937499999999989[/C][C]0.000104166666667016[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]2.42[/C][C]2.42135416666667[/C][C]2.4175[/C][C]0.00385416666666654[/C][C]-0.00135416666666677[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]2.44[/C][C]2.43260416666667[/C][C]2.42416666666667[/C][C]0.00843749999999981[/C][C]0.00739583333333327[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]2.44[/C][C]2.43572916666667[/C][C]2.43041666666667[/C][C]0.00531249999999977[/C][C]0.00427083333333345[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]2.44[/C][C]2.43833333333333[/C][C]2.43625[/C][C]0.00208333333333337[/C][C]0.00166666666666648[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]2.44[/C][C]2.44083333333333[/C][C]2.44208333333333[/C][C]-0.00125000000000015[/C][C]-0.000833333333333464[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]2.44[/C][C]2.44333333333333[/C][C]2.44791666666667[/C][C]-0.00458333333333356[/C][C]-0.00333333333333341[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]2.45[/C][C]2.44802083333333[/C][C]2.45333333333333[/C][C]-0.00531249999999967[/C][C]0.00197916666666709[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]2.45[/C][C]2.45197916666667[/C][C]2.45791666666667[/C][C]-0.00593749999999955[/C][C]-0.00197916666666664[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]2.46[/C][C]2.4584375[/C][C]2.4625[/C][C]-0.0040624999999997[/C][C]0.00156250000000036[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]2.47[/C][C]2.4678125[/C][C]2.4675[/C][C]0.000312499999999984[/C][C]0.00218750000000068[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]2.48[/C][C]2.47458333333333[/C][C]2.4725[/C][C]0.00208333333333315[/C][C]0.00541666666666707[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]2.48[/C][C]2.4765625[/C][C]2.4775[/C][C]-0.000937499999999989[/C][C]0.00343750000000043[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]2.48[/C][C]2.4859375[/C][C]2.48208333333333[/C][C]0.00385416666666654[/C][C]-0.00593749999999948[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]2.49[/C][C]2.4946875[/C][C]2.48625[/C][C]0.00843749999999981[/C][C]-0.00468749999999973[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]2.5[/C][C]2.4953125[/C][C]2.49[/C][C]0.00531249999999977[/C][C]0.00468750000000018[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]2.5[/C][C]2.49541666666667[/C][C]2.49333333333333[/C][C]0.00208333333333337[/C][C]0.00458333333333361[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]2.5[/C][C]2.49541666666667[/C][C]2.49666666666667[/C][C]-0.00125000000000015[/C][C]0.00458333333333361[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]2.5[/C][C]2.49625[/C][C]2.50083333333333[/C][C]-0.00458333333333356[/C][C]0.00375000000000059[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]2.5[/C][C]2.50135416666667[/C][C]2.50666666666667[/C][C]-0.00531249999999967[/C][C]-0.00135416666666677[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]2.5[/C][C]2.50739583333333[/C][C]2.51333333333333[/C][C]-0.00593749999999955[/C][C]-0.00739583333333327[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]2.5[/C][C]2.51552083333333[/C][C]2.51958333333333[/C][C]-0.0040624999999997[/C][C]-0.015520833333333[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]2.51[/C][C]2.52614583333333[/C][C]2.52583333333333[/C][C]0.000312499999999984[/C][C]-0.0161458333333337[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]2.52[/C][C]2.535[/C][C]2.53291666666667[/C][C]0.00208333333333315[/C][C]-0.0149999999999997[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]2.54[/C][C]2.53989583333333[/C][C]2.54083333333333[/C][C]-0.000937499999999989[/C][C]0.000104166666666572[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]2.56[/C][C]2.55302083333333[/C][C]2.54916666666667[/C][C]0.00385416666666654[/C][C]0.00697916666666654[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]2.57[/C][C]2.56677083333333[/C][C]2.55833333333333[/C][C]0.00843749999999981[/C][C]0.00322916666666684[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]2.57[/C][C]2.57364583333333[/C][C]2.56833333333333[/C][C]0.00531249999999977[/C][C]-0.00364583333333268[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]2.58[/C][C]2.58041666666667[/C][C]2.57833333333333[/C][C]0.00208333333333337[/C][C]-0.000416666666665844[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]2.59[/C][C]2.58666666666667[/C][C]2.58791666666667[/C][C]-0.00125000000000015[/C][C]0.00333333333333341[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]2.6[/C][C]2.59166666666667[/C][C]2.59625[/C][C]-0.00458333333333356[/C][C]0.0083333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]2.6[/C][C]2.59760416666667[/C][C]2.60291666666667[/C][C]-0.00531249999999967[/C][C]0.00239583333333337[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]2.62[/C][C]2.60239583333333[/C][C]2.60833333333333[/C][C]-0.00593749999999955[/C][C]0.0176041666666671[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]2.62[/C][C]2.60927083333333[/C][C]2.61333333333333[/C][C]-0.0040624999999997[/C][C]0.0107291666666671[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]2.63[/C][C]2.61822916666667[/C][C]2.61791666666667[/C][C]0.000312499999999984[/C][C]0.0117708333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]2.63[/C][C]2.62416666666667[/C][C]2.62208333333333[/C][C]0.00208333333333315[/C][C]0.00583333333333291[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]2.63[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.000937499999999989[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]2.63[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00385416666666654[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]2.63[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00843749999999981[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]2.63[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00531249999999977[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]2.63[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00208333333333337[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]2.64[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00125000000000015[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=166183&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=166183&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	2.35	NA	NA	-0.00458333333333356	NA
2	2.35	NA	NA	-0.00531249999999967	NA
3	2.35	NA	NA	-0.00593749999999955	NA
4	2.35	NA	NA	-0.0040624999999997	NA
5	2.35	NA	NA	0.000312499999999984	NA
6	2.35	NA	NA	0.00208333333333315	NA
7	2.35	2.35364583333333	2.35458333333333	-0.000937499999999989	-0.00364583333333313
8	2.36	2.3596875	2.35583333333333	0.00385416666666654	0.000312499999999716
9	2.36	2.3659375	2.3575	0.00843749999999981	-0.00593749999999993
10	2.36	2.3653125	2.36	0.00531249999999977	-0.00531249999999961
11	2.36	2.36583333333333	2.36375	0.00208333333333337	-0.00583333333333291
12	2.36	2.36708333333333	2.36833333333333	-0.00125000000000015	-0.00708333333333266
13	2.36	2.36875	2.37333333333333	-0.00458333333333356	-0.00874999999999959
14	2.37	2.37302083333333	2.37833333333333	-0.00531249999999967	-0.00302083333333325
15	2.37	2.37822916666667	2.38416666666667	-0.00593749999999955	-0.00822916666666673
16	2.39	2.38677083333333	2.39083333333333	-0.0040624999999997	0.00322916666666684
17	2.4	2.3978125	2.3975	0.000312499999999984	0.00218749999999979
18	2.41	2.40625	2.40416666666667	0.00208333333333315	0.00375000000000014
19	2.41	2.40989583333333	2.41083333333333	-0.000937499999999989	0.000104166666667016
20	2.42	2.42135416666667	2.4175	0.00385416666666654	-0.00135416666666677
21	2.44	2.43260416666667	2.42416666666667	0.00843749999999981	0.00739583333333327
22	2.44	2.43572916666667	2.43041666666667	0.00531249999999977	0.00427083333333345
23	2.44	2.43833333333333	2.43625	0.00208333333333337	0.00166666666666648
24	2.44	2.44083333333333	2.44208333333333	-0.00125000000000015	-0.000833333333333464
25	2.44	2.44333333333333	2.44791666666667	-0.00458333333333356	-0.00333333333333341
26	2.45	2.44802083333333	2.45333333333333	-0.00531249999999967	0.00197916666666709
27	2.45	2.45197916666667	2.45791666666667	-0.00593749999999955	-0.00197916666666664
28	2.46	2.4584375	2.4625	-0.0040624999999997	0.00156250000000036
29	2.47	2.4678125	2.4675	0.000312499999999984	0.00218750000000068
30	2.48	2.47458333333333	2.4725	0.00208333333333315	0.00541666666666707
31	2.48	2.4765625	2.4775	-0.000937499999999989	0.00343750000000043
32	2.48	2.4859375	2.48208333333333	0.00385416666666654	-0.00593749999999948
33	2.49	2.4946875	2.48625	0.00843749999999981	-0.00468749999999973
34	2.5	2.4953125	2.49	0.00531249999999977	0.00468750000000018
35	2.5	2.49541666666667	2.49333333333333	0.00208333333333337	0.00458333333333361
36	2.5	2.49541666666667	2.49666666666667	-0.00125000000000015	0.00458333333333361
37	2.5	2.49625	2.50083333333333	-0.00458333333333356	0.00375000000000059
38	2.5	2.50135416666667	2.50666666666667	-0.00531249999999967	-0.00135416666666677
39	2.5	2.50739583333333	2.51333333333333	-0.00593749999999955	-0.00739583333333327
40	2.5	2.51552083333333	2.51958333333333	-0.0040624999999997	-0.015520833333333
41	2.51	2.52614583333333	2.52583333333333	0.000312499999999984	-0.0161458333333337
42	2.52	2.535	2.53291666666667	0.00208333333333315	-0.0149999999999997
43	2.54	2.53989583333333	2.54083333333333	-0.000937499999999989	0.000104166666666572
44	2.56	2.55302083333333	2.54916666666667	0.00385416666666654	0.00697916666666654
45	2.57	2.56677083333333	2.55833333333333	0.00843749999999981	0.00322916666666684
46	2.57	2.57364583333333	2.56833333333333	0.00531249999999977	-0.00364583333333268
47	2.58	2.58041666666667	2.57833333333333	0.00208333333333337	-0.000416666666665844
48	2.59	2.58666666666667	2.58791666666667	-0.00125000000000015	0.00333333333333341
49	2.6	2.59166666666667	2.59625	-0.00458333333333356	0.0083333333333333
50	2.6	2.59760416666667	2.60291666666667	-0.00531249999999967	0.00239583333333337
51	2.62	2.60239583333333	2.60833333333333	-0.00593749999999955	0.0176041666666671
52	2.62	2.60927083333333	2.61333333333333	-0.0040624999999997	0.0107291666666671
53	2.63	2.61822916666667	2.61791666666667	0.000312499999999984	0.0117708333333333
54	2.63	2.62416666666667	2.62208333333333	0.00208333333333315	0.00583333333333291
55	2.63	NA	NA	-0.000937499999999989	NA
56	2.63	NA	NA	0.00385416666666654	NA
57	2.63	NA	NA	0.00843749999999981	NA
58	2.63	NA	NA	0.00531249999999977	NA
59	2.63	NA	NA	0.00208333333333337	NA
60	2.64	NA	NA	-0.00125000000000015	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