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

Mon, 21 May 2012 12:11:22 -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/21/t13376167727grsa1asqrsquqo.htm/, Retrieved Thu, 02 May 2024 17:35:35 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=166987, Retrieved Thu, 02 May 2024 17:35:35 +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

109

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

-     [Standard Deviation-Mean Plot] [] [2012-05-02 16:05:10] [2e3d5d2fadc43e8101372c775eeeade1]
- RMPD    [Classical Decomposition] [] [2012-05-21 16:11:22] [e0b098c2bb79809f51906d3408b0bcc0] [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=166987&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=166987&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=166987&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	23.15	NA	NA	-0.339835069444442	NA
2	23.18	NA	NA	-0.297855902777776	NA
3	23.32	NA	NA	-0.0879600694444416	NA
4	23.37	NA	NA	0.112248263888889	NA
5	23.43	NA	NA	0.190164930555555	NA
6	23.65	NA	NA	0.345789930555554	NA
7	23.76	23.9118315972222	23.6004166666667	0.311414930555555	-0.151831597222216
8	23.81	23.8704774305555	23.65375	0.216727430555552	-0.0604774305555509
9	23.85	23.8200607638889	23.71625	0.103810763888887	0.0299392361111117
10	23.83	23.7696440972222	23.7858333333333	-0.0161892361111123	0.0603559027777791
11	23.85	23.7488107638889	23.8566666666667	-0.107855902777776	0.101189236111111
12	23.71	23.4928732638889	23.9233333333333	-0.430460069444444	0.217126736111108
13	23.74	23.6414149305556	23.98125	-0.339835069444442	0.098585069444443
14	23.87	23.7317274305556	24.0295833333333	-0.297855902777776	0.138272569444446
15	24.13	23.9828732638889	24.0708333333333	-0.0879600694444416	0.147126736111112
16	24.23	24.2234982638889	24.11125	0.112248263888889	0.00650173611111526
17	24.27	24.3459982638889	24.1558333333333	0.190164930555555	-0.0759982638888843
18	24.41	24.5532899305556	24.2075	0.345789930555554	-0.14328993055555
19	24.39	24.5805815972222	24.2691666666667	0.311414930555555	-0.190581597222216
20	24.34	24.5621440972222	24.3454166666667	0.216727430555552	-0.22214409722222
21	24.31	24.5546440972222	24.4508333333333	0.103810763888887	-0.244644097222221
22	24.34	24.6000607638889	24.61625	-0.0161892361111123	-0.260060763888884
23	24.41	24.7300607638889	24.8379166666667	-0.107855902777776	-0.32006076388889
24	24.39	24.6624565972222	25.0929166666667	-0.430460069444444	-0.27245659722222
25	24.54	25.0330815972222	25.3729166666667	-0.339835069444442	-0.493081597222226
26	24.9	25.3646440972222	25.6625	-0.297855902777776	-0.464644097222223
27	25.63	25.8645399305556	25.9525	-0.0879600694444416	-0.234539930555552
28	26.7	26.3530815972222	26.2408333333333	0.112248263888889	0.346918402777778
29	27.12	26.7172482638889	26.5270833333333	0.190164930555555	0.402751736111117
30	27.68	27.1537065972222	26.8079166666667	0.345789930555554	0.526293402777778
31	27.84	27.3968315972222	27.0854166666667	0.311414930555555	0.443168402777776
32	27.84	27.5629774305556	27.34625	0.216727430555552	0.277022569444448
33	27.77	27.6738107638889	27.57	0.103810763888887	0.0961892361111119
34	27.8	27.7117274305556	27.7279166666667	-0.0161892361111123	0.0882725694444453
35	27.82	27.7192274305556	27.8270833333333	-0.107855902777776	0.100772569444445
36	27.72	27.4653732638889	27.8958333333333	-0.430460069444444	0.254626736111113
37	27.87	27.6055815972222	27.9454166666667	-0.339835069444442	0.264418402777778
38	27.83	27.6958940972222	27.99375	-0.297855902777776	0.13410590277778
39	28.07	27.9578732638889	28.0458333333333	-0.0879600694444416	0.112126736111112
40	28.05	28.2059982638889	28.09375	0.112248263888889	-0.15599826388889
41	28.15	28.3197482638889	28.1295833333333	0.190164930555555	-0.169748263888888
42	28.3	28.4828732638889	28.1370833333333	0.345789930555554	-0.182873263888887
43	28.41	28.4426649305556	28.13125	0.311414930555555	-0.0326649305555513
44	28.43	28.3563107638889	28.1395833333333	0.216727430555552	0.0736892361111146
45	28.43	28.2433940972222	28.1395833333333	0.103810763888887	0.186605902777782
46	28.29	28.1104774305555	28.1266666666667	-0.0161892361111123	0.179522569444451
47	28.19	28.0038107638889	28.1116666666667	-0.107855902777776	0.186189236111115
48	27.53	27.6612065972222	28.0916666666667	-0.430460069444444	-0.131206597222217
49	27.92	27.7218315972222	28.0616666666667	-0.339835069444442	0.198168402777785
50	27.98	27.7196440972222	28.0175	-0.297855902777776	0.260355902777786
51	27.92	27.8766232638889	27.9645833333333	-0.0879600694444416	0.0433767361111173
52	27.89	28.0193315972222	27.9070833333333	0.112248263888889	-0.129331597222222
53	27.95	28.0389149305556	27.84875	0.190164930555555	-0.0889149305555534
54	28.02	28.1520399305556	27.80625	0.345789930555554	-0.132039930555557
55	27.97	NA	NA	0.311414930555555	NA
56	27.81	NA	NA	0.216727430555552	NA
57	27.78	NA	NA	0.103810763888887	NA
58	27.56	NA	NA	-0.0161892361111123	NA
59	27.52	NA	NA	-0.107855902777776	NA
60	27.18	NA	NA	-0.430460069444444	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 23.15 & NA & NA & -0.339835069444442 & NA \tabularnewline
2 & 23.18 & NA & NA & -0.297855902777776 & NA \tabularnewline
3 & 23.32 & NA & NA & -0.0879600694444416 & NA \tabularnewline
4 & 23.37 & NA & NA & 0.112248263888889 & NA \tabularnewline
5 & 23.43 & NA & NA & 0.190164930555555 & NA \tabularnewline
6 & 23.65 & NA & NA & 0.345789930555554 & NA \tabularnewline
7 & 23.76 & 23.9118315972222 & 23.6004166666667 & 0.311414930555555 & -0.151831597222216 \tabularnewline
8 & 23.81 & 23.8704774305555 & 23.65375 & 0.216727430555552 & -0.0604774305555509 \tabularnewline
9 & 23.85 & 23.8200607638889 & 23.71625 & 0.103810763888887 & 0.0299392361111117 \tabularnewline
10 & 23.83 & 23.7696440972222 & 23.7858333333333 & -0.0161892361111123 & 0.0603559027777791 \tabularnewline
11 & 23.85 & 23.7488107638889 & 23.8566666666667 & -0.107855902777776 & 0.101189236111111 \tabularnewline
12 & 23.71 & 23.4928732638889 & 23.9233333333333 & -0.430460069444444 & 0.217126736111108 \tabularnewline
13 & 23.74 & 23.6414149305556 & 23.98125 & -0.339835069444442 & 0.098585069444443 \tabularnewline
14 & 23.87 & 23.7317274305556 & 24.0295833333333 & -0.297855902777776 & 0.138272569444446 \tabularnewline
15 & 24.13 & 23.9828732638889 & 24.0708333333333 & -0.0879600694444416 & 0.147126736111112 \tabularnewline
16 & 24.23 & 24.2234982638889 & 24.11125 & 0.112248263888889 & 0.00650173611111526 \tabularnewline
17 & 24.27 & 24.3459982638889 & 24.1558333333333 & 0.190164930555555 & -0.0759982638888843 \tabularnewline
18 & 24.41 & 24.5532899305556 & 24.2075 & 0.345789930555554 & -0.14328993055555 \tabularnewline
19 & 24.39 & 24.5805815972222 & 24.2691666666667 & 0.311414930555555 & -0.190581597222216 \tabularnewline
20 & 24.34 & 24.5621440972222 & 24.3454166666667 & 0.216727430555552 & -0.22214409722222 \tabularnewline
21 & 24.31 & 24.5546440972222 & 24.4508333333333 & 0.103810763888887 & -0.244644097222221 \tabularnewline
22 & 24.34 & 24.6000607638889 & 24.61625 & -0.0161892361111123 & -0.260060763888884 \tabularnewline
23 & 24.41 & 24.7300607638889 & 24.8379166666667 & -0.107855902777776 & -0.32006076388889 \tabularnewline
24 & 24.39 & 24.6624565972222 & 25.0929166666667 & -0.430460069444444 & -0.27245659722222 \tabularnewline
25 & 24.54 & 25.0330815972222 & 25.3729166666667 & -0.339835069444442 & -0.493081597222226 \tabularnewline
26 & 24.9 & 25.3646440972222 & 25.6625 & -0.297855902777776 & -0.464644097222223 \tabularnewline
27 & 25.63 & 25.8645399305556 & 25.9525 & -0.0879600694444416 & -0.234539930555552 \tabularnewline
28 & 26.7 & 26.3530815972222 & 26.2408333333333 & 0.112248263888889 & 0.346918402777778 \tabularnewline
29 & 27.12 & 26.7172482638889 & 26.5270833333333 & 0.190164930555555 & 0.402751736111117 \tabularnewline
30 & 27.68 & 27.1537065972222 & 26.8079166666667 & 0.345789930555554 & 0.526293402777778 \tabularnewline
31 & 27.84 & 27.3968315972222 & 27.0854166666667 & 0.311414930555555 & 0.443168402777776 \tabularnewline
32 & 27.84 & 27.5629774305556 & 27.34625 & 0.216727430555552 & 0.277022569444448 \tabularnewline
33 & 27.77 & 27.6738107638889 & 27.57 & 0.103810763888887 & 0.0961892361111119 \tabularnewline
34 & 27.8 & 27.7117274305556 & 27.7279166666667 & -0.0161892361111123 & 0.0882725694444453 \tabularnewline
35 & 27.82 & 27.7192274305556 & 27.8270833333333 & -0.107855902777776 & 0.100772569444445 \tabularnewline
36 & 27.72 & 27.4653732638889 & 27.8958333333333 & -0.430460069444444 & 0.254626736111113 \tabularnewline
37 & 27.87 & 27.6055815972222 & 27.9454166666667 & -0.339835069444442 & 0.264418402777778 \tabularnewline
38 & 27.83 & 27.6958940972222 & 27.99375 & -0.297855902777776 & 0.13410590277778 \tabularnewline
39 & 28.07 & 27.9578732638889 & 28.0458333333333 & -0.0879600694444416 & 0.112126736111112 \tabularnewline
40 & 28.05 & 28.2059982638889 & 28.09375 & 0.112248263888889 & -0.15599826388889 \tabularnewline
41 & 28.15 & 28.3197482638889 & 28.1295833333333 & 0.190164930555555 & -0.169748263888888 \tabularnewline
42 & 28.3 & 28.4828732638889 & 28.1370833333333 & 0.345789930555554 & -0.182873263888887 \tabularnewline
43 & 28.41 & 28.4426649305556 & 28.13125 & 0.311414930555555 & -0.0326649305555513 \tabularnewline
44 & 28.43 & 28.3563107638889 & 28.1395833333333 & 0.216727430555552 & 0.0736892361111146 \tabularnewline
45 & 28.43 & 28.2433940972222 & 28.1395833333333 & 0.103810763888887 & 0.186605902777782 \tabularnewline
46 & 28.29 & 28.1104774305555 & 28.1266666666667 & -0.0161892361111123 & 0.179522569444451 \tabularnewline
47 & 28.19 & 28.0038107638889 & 28.1116666666667 & -0.107855902777776 & 0.186189236111115 \tabularnewline
48 & 27.53 & 27.6612065972222 & 28.0916666666667 & -0.430460069444444 & -0.131206597222217 \tabularnewline
49 & 27.92 & 27.7218315972222 & 28.0616666666667 & -0.339835069444442 & 0.198168402777785 \tabularnewline
50 & 27.98 & 27.7196440972222 & 28.0175 & -0.297855902777776 & 0.260355902777786 \tabularnewline
51 & 27.92 & 27.8766232638889 & 27.9645833333333 & -0.0879600694444416 & 0.0433767361111173 \tabularnewline
52 & 27.89 & 28.0193315972222 & 27.9070833333333 & 0.112248263888889 & -0.129331597222222 \tabularnewline
53 & 27.95 & 28.0389149305556 & 27.84875 & 0.190164930555555 & -0.0889149305555534 \tabularnewline
54 & 28.02 & 28.1520399305556 & 27.80625 & 0.345789930555554 & -0.132039930555557 \tabularnewline
55 & 27.97 & NA & NA & 0.311414930555555 & NA \tabularnewline
56 & 27.81 & NA & NA & 0.216727430555552 & NA \tabularnewline
57 & 27.78 & NA & NA & 0.103810763888887 & NA \tabularnewline
58 & 27.56 & NA & NA & -0.0161892361111123 & NA \tabularnewline
59 & 27.52 & NA & NA & -0.107855902777776 & NA \tabularnewline
60 & 27.18 & NA & NA & -0.430460069444444 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=166987&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]23.15[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.339835069444442[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]23.18[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.297855902777776[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]23.32[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0879600694444416[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]23.37[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.112248263888889[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]23.43[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.190164930555555[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]23.65[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.345789930555554[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]23.76[/C][C]23.9118315972222[/C][C]23.6004166666667[/C][C]0.311414930555555[/C][C]-0.151831597222216[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]23.81[/C][C]23.8704774305555[/C][C]23.65375[/C][C]0.216727430555552[/C][C]-0.0604774305555509[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]23.85[/C][C]23.8200607638889[/C][C]23.71625[/C][C]0.103810763888887[/C][C]0.0299392361111117[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]23.83[/C][C]23.7696440972222[/C][C]23.7858333333333[/C][C]-0.0161892361111123[/C][C]0.0603559027777791[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]23.85[/C][C]23.7488107638889[/C][C]23.8566666666667[/C][C]-0.107855902777776[/C][C]0.101189236111111[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]23.71[/C][C]23.4928732638889[/C][C]23.9233333333333[/C][C]-0.430460069444444[/C][C]0.217126736111108[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]23.74[/C][C]23.6414149305556[/C][C]23.98125[/C][C]-0.339835069444442[/C][C]0.098585069444443[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]23.87[/C][C]23.7317274305556[/C][C]24.0295833333333[/C][C]-0.297855902777776[/C][C]0.138272569444446[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]24.13[/C][C]23.9828732638889[/C][C]24.0708333333333[/C][C]-0.0879600694444416[/C][C]0.147126736111112[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]24.23[/C][C]24.2234982638889[/C][C]24.11125[/C][C]0.112248263888889[/C][C]0.00650173611111526[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]24.27[/C][C]24.3459982638889[/C][C]24.1558333333333[/C][C]0.190164930555555[/C][C]-0.0759982638888843[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]24.41[/C][C]24.5532899305556[/C][C]24.2075[/C][C]0.345789930555554[/C][C]-0.14328993055555[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]24.39[/C][C]24.5805815972222[/C][C]24.2691666666667[/C][C]0.311414930555555[/C][C]-0.190581597222216[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]24.34[/C][C]24.5621440972222[/C][C]24.3454166666667[/C][C]0.216727430555552[/C][C]-0.22214409722222[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]24.31[/C][C]24.5546440972222[/C][C]24.4508333333333[/C][C]0.103810763888887[/C][C]-0.244644097222221[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]24.34[/C][C]24.6000607638889[/C][C]24.61625[/C][C]-0.0161892361111123[/C][C]-0.260060763888884[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]24.41[/C][C]24.7300607638889[/C][C]24.8379166666667[/C][C]-0.107855902777776[/C][C]-0.32006076388889[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]24.39[/C][C]24.6624565972222[/C][C]25.0929166666667[/C][C]-0.430460069444444[/C][C]-0.27245659722222[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]24.54[/C][C]25.0330815972222[/C][C]25.3729166666667[/C][C]-0.339835069444442[/C][C]-0.493081597222226[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]24.9[/C][C]25.3646440972222[/C][C]25.6625[/C][C]-0.297855902777776[/C][C]-0.464644097222223[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]25.63[/C][C]25.8645399305556[/C][C]25.9525[/C][C]-0.0879600694444416[/C][C]-0.234539930555552[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]26.7[/C][C]26.3530815972222[/C][C]26.2408333333333[/C][C]0.112248263888889[/C][C]0.346918402777778[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]27.12[/C][C]26.7172482638889[/C][C]26.5270833333333[/C][C]0.190164930555555[/C][C]0.402751736111117[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]27.68[/C][C]27.1537065972222[/C][C]26.8079166666667[/C][C]0.345789930555554[/C][C]0.526293402777778[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]27.84[/C][C]27.3968315972222[/C][C]27.0854166666667[/C][C]0.311414930555555[/C][C]0.443168402777776[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]27.84[/C][C]27.5629774305556[/C][C]27.34625[/C][C]0.216727430555552[/C][C]0.277022569444448[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]27.77[/C][C]27.6738107638889[/C][C]27.57[/C][C]0.103810763888887[/C][C]0.0961892361111119[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]27.8[/C][C]27.7117274305556[/C][C]27.7279166666667[/C][C]-0.0161892361111123[/C][C]0.0882725694444453[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]27.82[/C][C]27.7192274305556[/C][C]27.8270833333333[/C][C]-0.107855902777776[/C][C]0.100772569444445[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]27.72[/C][C]27.4653732638889[/C][C]27.8958333333333[/C][C]-0.430460069444444[/C][C]0.254626736111113[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]27.87[/C][C]27.6055815972222[/C][C]27.9454166666667[/C][C]-0.339835069444442[/C][C]0.264418402777778[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]27.83[/C][C]27.6958940972222[/C][C]27.99375[/C][C]-0.297855902777776[/C][C]0.13410590277778[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]28.07[/C][C]27.9578732638889[/C][C]28.0458333333333[/C][C]-0.0879600694444416[/C][C]0.112126736111112[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]28.05[/C][C]28.2059982638889[/C][C]28.09375[/C][C]0.112248263888889[/C][C]-0.15599826388889[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]28.15[/C][C]28.3197482638889[/C][C]28.1295833333333[/C][C]0.190164930555555[/C][C]-0.169748263888888[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]28.3[/C][C]28.4828732638889[/C][C]28.1370833333333[/C][C]0.345789930555554[/C][C]-0.182873263888887[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]28.41[/C][C]28.4426649305556[/C][C]28.13125[/C][C]0.311414930555555[/C][C]-0.0326649305555513[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]28.43[/C][C]28.3563107638889[/C][C]28.1395833333333[/C][C]0.216727430555552[/C][C]0.0736892361111146[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]28.43[/C][C]28.2433940972222[/C][C]28.1395833333333[/C][C]0.103810763888887[/C][C]0.186605902777782[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]28.29[/C][C]28.1104774305555[/C][C]28.1266666666667[/C][C]-0.0161892361111123[/C][C]0.179522569444451[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]28.19[/C][C]28.0038107638889[/C][C]28.1116666666667[/C][C]-0.107855902777776[/C][C]0.186189236111115[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]27.53[/C][C]27.6612065972222[/C][C]28.0916666666667[/C][C]-0.430460069444444[/C][C]-0.131206597222217[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]27.92[/C][C]27.7218315972222[/C][C]28.0616666666667[/C][C]-0.339835069444442[/C][C]0.198168402777785[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]27.98[/C][C]27.7196440972222[/C][C]28.0175[/C][C]-0.297855902777776[/C][C]0.260355902777786[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]27.92[/C][C]27.8766232638889[/C][C]27.9645833333333[/C][C]-0.0879600694444416[/C][C]0.0433767361111173[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]27.89[/C][C]28.0193315972222[/C][C]27.9070833333333[/C][C]0.112248263888889[/C][C]-0.129331597222222[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]27.95[/C][C]28.0389149305556[/C][C]27.84875[/C][C]0.190164930555555[/C][C]-0.0889149305555534[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]28.02[/C][C]28.1520399305556[/C][C]27.80625[/C][C]0.345789930555554[/C][C]-0.132039930555557[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]27.97[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.311414930555555[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]27.81[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.216727430555552[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]27.78[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.103810763888887[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]27.56[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0161892361111123[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]27.52[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.107855902777776[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]27.18[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.430460069444444[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=166987&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=166987&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	23.15	NA	NA	-0.339835069444442	NA
2	23.18	NA	NA	-0.297855902777776	NA
3	23.32	NA	NA	-0.0879600694444416	NA
4	23.37	NA	NA	0.112248263888889	NA
5	23.43	NA	NA	0.190164930555555	NA
6	23.65	NA	NA	0.345789930555554	NA
7	23.76	23.9118315972222	23.6004166666667	0.311414930555555	-0.151831597222216
8	23.81	23.8704774305555	23.65375	0.216727430555552	-0.0604774305555509
9	23.85	23.8200607638889	23.71625	0.103810763888887	0.0299392361111117
10	23.83	23.7696440972222	23.7858333333333	-0.0161892361111123	0.0603559027777791
11	23.85	23.7488107638889	23.8566666666667	-0.107855902777776	0.101189236111111
12	23.71	23.4928732638889	23.9233333333333	-0.430460069444444	0.217126736111108
13	23.74	23.6414149305556	23.98125	-0.339835069444442	0.098585069444443
14	23.87	23.7317274305556	24.0295833333333	-0.297855902777776	0.138272569444446
15	24.13	23.9828732638889	24.0708333333333	-0.0879600694444416	0.147126736111112
16	24.23	24.2234982638889	24.11125	0.112248263888889	0.00650173611111526
17	24.27	24.3459982638889	24.1558333333333	0.190164930555555	-0.0759982638888843
18	24.41	24.5532899305556	24.2075	0.345789930555554	-0.14328993055555
19	24.39	24.5805815972222	24.2691666666667	0.311414930555555	-0.190581597222216
20	24.34	24.5621440972222	24.3454166666667	0.216727430555552	-0.22214409722222
21	24.31	24.5546440972222	24.4508333333333	0.103810763888887	-0.244644097222221
22	24.34	24.6000607638889	24.61625	-0.0161892361111123	-0.260060763888884
23	24.41	24.7300607638889	24.8379166666667	-0.107855902777776	-0.32006076388889
24	24.39	24.6624565972222	25.0929166666667	-0.430460069444444	-0.27245659722222
25	24.54	25.0330815972222	25.3729166666667	-0.339835069444442	-0.493081597222226
26	24.9	25.3646440972222	25.6625	-0.297855902777776	-0.464644097222223
27	25.63	25.8645399305556	25.9525	-0.0879600694444416	-0.234539930555552
28	26.7	26.3530815972222	26.2408333333333	0.112248263888889	0.346918402777778
29	27.12	26.7172482638889	26.5270833333333	0.190164930555555	0.402751736111117
30	27.68	27.1537065972222	26.8079166666667	0.345789930555554	0.526293402777778
31	27.84	27.3968315972222	27.0854166666667	0.311414930555555	0.443168402777776
32	27.84	27.5629774305556	27.34625	0.216727430555552	0.277022569444448
33	27.77	27.6738107638889	27.57	0.103810763888887	0.0961892361111119
34	27.8	27.7117274305556	27.7279166666667	-0.0161892361111123	0.0882725694444453
35	27.82	27.7192274305556	27.8270833333333	-0.107855902777776	0.100772569444445
36	27.72	27.4653732638889	27.8958333333333	-0.430460069444444	0.254626736111113
37	27.87	27.6055815972222	27.9454166666667	-0.339835069444442	0.264418402777778
38	27.83	27.6958940972222	27.99375	-0.297855902777776	0.13410590277778
39	28.07	27.9578732638889	28.0458333333333	-0.0879600694444416	0.112126736111112
40	28.05	28.2059982638889	28.09375	0.112248263888889	-0.15599826388889
41	28.15	28.3197482638889	28.1295833333333	0.190164930555555	-0.169748263888888
42	28.3	28.4828732638889	28.1370833333333	0.345789930555554	-0.182873263888887
43	28.41	28.4426649305556	28.13125	0.311414930555555	-0.0326649305555513
44	28.43	28.3563107638889	28.1395833333333	0.216727430555552	0.0736892361111146
45	28.43	28.2433940972222	28.1395833333333	0.103810763888887	0.186605902777782
46	28.29	28.1104774305555	28.1266666666667	-0.0161892361111123	0.179522569444451
47	28.19	28.0038107638889	28.1116666666667	-0.107855902777776	0.186189236111115
48	27.53	27.6612065972222	28.0916666666667	-0.430460069444444	-0.131206597222217
49	27.92	27.7218315972222	28.0616666666667	-0.339835069444442	0.198168402777785
50	27.98	27.7196440972222	28.0175	-0.297855902777776	0.260355902777786
51	27.92	27.8766232638889	27.9645833333333	-0.0879600694444416	0.0433767361111173
52	27.89	28.0193315972222	27.9070833333333	0.112248263888889	-0.129331597222222
53	27.95	28.0389149305556	27.84875	0.190164930555555	-0.0889149305555534
54	28.02	28.1520399305556	27.80625	0.345789930555554	-0.132039930555557
55	27.97	NA	NA	0.311414930555555	NA
56	27.81	NA	NA	0.216727430555552	NA
57	27.78	NA	NA	0.103810763888887	NA
58	27.56	NA	NA	-0.0161892361111123	NA
59	27.52	NA	NA	-0.107855902777776	NA
60	27.18	NA	NA	-0.430460069444444	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 = 0.1 ; par2 = 0.9 ; par3 = 0.1 ;

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