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, 28 May 2012 13:41:08 -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/28/t1338226962hcpahdloxpp5nig.htm/, Retrieved Thu, 02 May 2024 04:26:50 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=167849, Retrieved Thu, 02 May 2024 04:26:50 +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

106

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

-     [Notched Boxplots] [] [2012-02-17 19:34:18] [2e3d5d2fadc43e8101372c775eeeade1]
- RMPD    [Classical Decomposition] [michelle vandeweyer] [2012-05-28 17:41:08] [09b6c15525a7e41be57b956512900af9] [Current]

Feedback Forum

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

2,71
2,69
2,67
2,66
2,67
2,67
2,66
2,72
2,63
2,63
2,65
2,66
2,65
2,62
2,61
2,61
2,62
2,61
2,62
2,65
2,64
2,66
2,67
2,68
2,68
2,71
2,72
2,72
2,71
2,7
2,7
2,7
2,68
2,67
2,66
2,64
2,64
2,63
2,61
2,62
2,61
2,6
2,58
2,55
2,53
2,5
2,48
2,47
2,47
2,46
2,46
2,45
2,44
2,42
2,39
2,37
2,34
2,32
2,3
2,29
2,3
2,29
2,29
2,29
2,29
2,28
2,28
2,28
2,29

Summary of computational transaction
Raw Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	1 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 & 1 seconds \tabularnewline
R Server & 'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=167849&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]1 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=167849&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=167849&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	1 seconds
R Server	'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	2.71	NA	NA	0.000468750000000073	NA
2	2.69	NA	NA	0.00192708333333319	NA
3	2.67	NA	NA	0.00359374999999978	NA
4	2.66	NA	NA	0.00984374999999998	NA
5	2.67	NA	NA	0.0117187499999998	NA
6	2.67	NA	NA	0.00671874999999994	NA
7	2.66	2.67005208333333	2.66583333333333	0.0042187500000001	-0.0100520833333331
8	2.72	2.66671875	2.66041666666667	0.00630208333333332	0.0532812499999999
9	2.63	2.64807291666667	2.655	-0.00692708333333319	-0.0180729166666671
10	2.63	2.64015625	2.65041666666667	-0.0102604166666665	-0.0101562500000001
11	2.65	2.63276041666667	2.64625	-0.0134895833333333	0.0172395833333332
12	2.66	2.62755208333333	2.64166666666667	-0.0141145833333332	0.0324479166666669
13	2.65	2.63796875	2.6375	0.000468750000000073	0.0120312500000002
14	2.62	2.63484375	2.63291666666667	0.00192708333333319	-0.0148437499999998
15	2.61	2.63401041666667	2.63041666666667	0.00359374999999978	-0.0240104166666661
16	2.61	2.64192708333333	2.63208333333333	0.00984374999999998	-0.0319270833333332
17	2.62	2.64588541666667	2.63416666666667	0.0117187499999998	-0.0258854166666662
18	2.61	2.64255208333333	2.63583333333333	0.00671874999999994	-0.032552083333333
19	2.62	2.64213541666667	2.63791666666667	0.0042187500000001	-0.0221354166666661
20	2.65	2.64921875	2.64291666666667	0.00630208333333332	0.000781250000000178
21	2.64	2.64432291666667	2.65125	-0.00692708333333319	-0.00432291666666629
22	2.66	2.65015625	2.66041666666667	-0.0102604166666665	0.00984375000000037
23	2.67	2.65526041666667	2.66875	-0.0134895833333333	0.0147395833333337
24	2.68	2.66213541666667	2.67625	-0.0141145833333332	0.0178645833333335
25	2.68	2.68380208333333	2.68333333333333	0.000468750000000073	-0.00380208333333343
26	2.71	2.69067708333333	2.68875	0.00192708333333319	0.0193229166666664
27	2.72	2.69609375	2.6925	0.00359374999999978	0.0239062500000005
28	2.72	2.70442708333333	2.69458333333333	0.00984374999999998	0.0155729166666672
29	2.71	2.70630208333333	2.69458333333333	0.0117187499999998	0.0036979166666673
30	2.7	2.69921875	2.6925	0.00671874999999994	0.000781250000000178
31	2.7	2.69338541666667	2.68916666666667	0.0042187500000001	0.00661458333333309
32	2.7	2.69046875	2.68416666666667	0.00630208333333332	0.00953125000000021
33	2.68	2.66932291666667	2.67625	-0.00692708333333319	0.0106770833333338
34	2.67	2.65723958333333	2.6675	-0.0102604166666665	0.0127604166666671
35	2.66	2.64567708333333	2.65916666666667	-0.0134895833333333	0.014322916666667
36	2.64	2.63671875	2.65083333333333	-0.0141145833333332	0.00328125000000012
37	2.64	2.64213541666667	2.64166666666667	0.000468750000000073	-0.0021354166666665
38	2.63	2.63234375	2.63041666666667	0.00192708333333319	-0.00234374999999964
39	2.61	2.62151041666667	2.61791666666667	0.00359374999999978	-0.0115104166666669
40	2.62	2.61442708333333	2.60458333333333	0.00984374999999998	0.00557291666666648
41	2.61	2.60171875	2.59	0.0117187499999998	0.00828124999999957
42	2.6	2.58213541666667	2.57541666666667	0.00671874999999994	0.0178645833333335
43	2.58	2.56546875	2.56125	0.0042187500000001	0.0145312500000001
44	2.55	2.55338541666667	2.54708333333333	0.00630208333333332	-0.00338541666666625
45	2.53	2.52682291666667	2.53375	-0.00692708333333319	0.00317708333333355
46	2.5	2.51015625	2.52041666666667	-0.0102604166666665	-0.0101562499999996
47	2.48	2.49276041666667	2.50625	-0.0134895833333333	-0.0127604166666662
48	2.47	2.47755208333333	2.49166666666667	-0.0141145833333332	-0.00755208333333268
49	2.47	2.47671875	2.47625	0.000468750000000073	-0.00671874999999922
50	2.46	2.46276041666667	2.46083333333333	0.00192708333333319	-0.00276041666666682
51	2.46	2.44901041666667	2.44541666666667	0.00359374999999978	0.0109895833333331
52	2.45	2.43984375	2.43	0.00984374999999998	0.0101562500000005
53	2.44	2.42671875	2.415	0.0117187499999998	0.0132812499999995
54	2.42	2.40671875	2.4	0.00671874999999994	0.0132812499999995
55	2.39	2.38963541666667	2.38541666666667	0.0042187500000001	0.000364583333333446
56	2.37	2.37755208333333	2.37125	0.00630208333333332	-0.00755208333333357
57	2.34	2.35015625	2.35708333333333	-0.00692708333333319	-0.0101562500000001
58	2.32	2.33307291666667	2.34333333333333	-0.0102604166666665	-0.0130729166666663
59	2.3	2.31692708333333	2.33041666666667	-0.0134895833333333	-0.016927083333333
60	2.29	2.30421875	2.31833333333333	-0.0141145833333332	-0.0142187499999995
61	2.3	NA	2.30791666666667	NA	NA
62	2.29	NA	2.29958333333333	NA	NA
63	2.29	NA	2.29375	NA	NA
64	2.29	NA	NA	NA	NA
65	2.29	NA	NA	NA	NA
66	2.28	NA	NA	NA	NA
67	2.28	NA	NA	NA	NA
68	2.28	NA	NA	NA	NA
69	2.29	NA	NA	NA	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 2.71 & NA & NA & 0.000468750000000073 & NA \tabularnewline
2 & 2.69 & NA & NA & 0.00192708333333319 & NA \tabularnewline
3 & 2.67 & NA & NA & 0.00359374999999978 & NA \tabularnewline
4 & 2.66 & NA & NA & 0.00984374999999998 & NA \tabularnewline
5 & 2.67 & NA & NA & 0.0117187499999998 & NA \tabularnewline
6 & 2.67 & NA & NA & 0.00671874999999994 & NA \tabularnewline
7 & 2.66 & 2.67005208333333 & 2.66583333333333 & 0.0042187500000001 & -0.0100520833333331 \tabularnewline
8 & 2.72 & 2.66671875 & 2.66041666666667 & 0.00630208333333332 & 0.0532812499999999 \tabularnewline
9 & 2.63 & 2.64807291666667 & 2.655 & -0.00692708333333319 & -0.0180729166666671 \tabularnewline
10 & 2.63 & 2.64015625 & 2.65041666666667 & -0.0102604166666665 & -0.0101562500000001 \tabularnewline
11 & 2.65 & 2.63276041666667 & 2.64625 & -0.0134895833333333 & 0.0172395833333332 \tabularnewline
12 & 2.66 & 2.62755208333333 & 2.64166666666667 & -0.0141145833333332 & 0.0324479166666669 \tabularnewline
13 & 2.65 & 2.63796875 & 2.6375 & 0.000468750000000073 & 0.0120312500000002 \tabularnewline
14 & 2.62 & 2.63484375 & 2.63291666666667 & 0.00192708333333319 & -0.0148437499999998 \tabularnewline
15 & 2.61 & 2.63401041666667 & 2.63041666666667 & 0.00359374999999978 & -0.0240104166666661 \tabularnewline
16 & 2.61 & 2.64192708333333 & 2.63208333333333 & 0.00984374999999998 & -0.0319270833333332 \tabularnewline
17 & 2.62 & 2.64588541666667 & 2.63416666666667 & 0.0117187499999998 & -0.0258854166666662 \tabularnewline
18 & 2.61 & 2.64255208333333 & 2.63583333333333 & 0.00671874999999994 & -0.032552083333333 \tabularnewline
19 & 2.62 & 2.64213541666667 & 2.63791666666667 & 0.0042187500000001 & -0.0221354166666661 \tabularnewline
20 & 2.65 & 2.64921875 & 2.64291666666667 & 0.00630208333333332 & 0.000781250000000178 \tabularnewline
21 & 2.64 & 2.64432291666667 & 2.65125 & -0.00692708333333319 & -0.00432291666666629 \tabularnewline
22 & 2.66 & 2.65015625 & 2.66041666666667 & -0.0102604166666665 & 0.00984375000000037 \tabularnewline
23 & 2.67 & 2.65526041666667 & 2.66875 & -0.0134895833333333 & 0.0147395833333337 \tabularnewline
24 & 2.68 & 2.66213541666667 & 2.67625 & -0.0141145833333332 & 0.0178645833333335 \tabularnewline
25 & 2.68 & 2.68380208333333 & 2.68333333333333 & 0.000468750000000073 & -0.00380208333333343 \tabularnewline
26 & 2.71 & 2.69067708333333 & 2.68875 & 0.00192708333333319 & 0.0193229166666664 \tabularnewline
27 & 2.72 & 2.69609375 & 2.6925 & 0.00359374999999978 & 0.0239062500000005 \tabularnewline
28 & 2.72 & 2.70442708333333 & 2.69458333333333 & 0.00984374999999998 & 0.0155729166666672 \tabularnewline
29 & 2.71 & 2.70630208333333 & 2.69458333333333 & 0.0117187499999998 & 0.0036979166666673 \tabularnewline
30 & 2.7 & 2.69921875 & 2.6925 & 0.00671874999999994 & 0.000781250000000178 \tabularnewline
31 & 2.7 & 2.69338541666667 & 2.68916666666667 & 0.0042187500000001 & 0.00661458333333309 \tabularnewline
32 & 2.7 & 2.69046875 & 2.68416666666667 & 0.00630208333333332 & 0.00953125000000021 \tabularnewline
33 & 2.68 & 2.66932291666667 & 2.67625 & -0.00692708333333319 & 0.0106770833333338 \tabularnewline
34 & 2.67 & 2.65723958333333 & 2.6675 & -0.0102604166666665 & 0.0127604166666671 \tabularnewline
35 & 2.66 & 2.64567708333333 & 2.65916666666667 & -0.0134895833333333 & 0.014322916666667 \tabularnewline
36 & 2.64 & 2.63671875 & 2.65083333333333 & -0.0141145833333332 & 0.00328125000000012 \tabularnewline
37 & 2.64 & 2.64213541666667 & 2.64166666666667 & 0.000468750000000073 & -0.0021354166666665 \tabularnewline
38 & 2.63 & 2.63234375 & 2.63041666666667 & 0.00192708333333319 & -0.00234374999999964 \tabularnewline
39 & 2.61 & 2.62151041666667 & 2.61791666666667 & 0.00359374999999978 & -0.0115104166666669 \tabularnewline
40 & 2.62 & 2.61442708333333 & 2.60458333333333 & 0.00984374999999998 & 0.00557291666666648 \tabularnewline
41 & 2.61 & 2.60171875 & 2.59 & 0.0117187499999998 & 0.00828124999999957 \tabularnewline
42 & 2.6 & 2.58213541666667 & 2.57541666666667 & 0.00671874999999994 & 0.0178645833333335 \tabularnewline
43 & 2.58 & 2.56546875 & 2.56125 & 0.0042187500000001 & 0.0145312500000001 \tabularnewline
44 & 2.55 & 2.55338541666667 & 2.54708333333333 & 0.00630208333333332 & -0.00338541666666625 \tabularnewline
45 & 2.53 & 2.52682291666667 & 2.53375 & -0.00692708333333319 & 0.00317708333333355 \tabularnewline
46 & 2.5 & 2.51015625 & 2.52041666666667 & -0.0102604166666665 & -0.0101562499999996 \tabularnewline
47 & 2.48 & 2.49276041666667 & 2.50625 & -0.0134895833333333 & -0.0127604166666662 \tabularnewline
48 & 2.47 & 2.47755208333333 & 2.49166666666667 & -0.0141145833333332 & -0.00755208333333268 \tabularnewline
49 & 2.47 & 2.47671875 & 2.47625 & 0.000468750000000073 & -0.00671874999999922 \tabularnewline
50 & 2.46 & 2.46276041666667 & 2.46083333333333 & 0.00192708333333319 & -0.00276041666666682 \tabularnewline
51 & 2.46 & 2.44901041666667 & 2.44541666666667 & 0.00359374999999978 & 0.0109895833333331 \tabularnewline
52 & 2.45 & 2.43984375 & 2.43 & 0.00984374999999998 & 0.0101562500000005 \tabularnewline
53 & 2.44 & 2.42671875 & 2.415 & 0.0117187499999998 & 0.0132812499999995 \tabularnewline
54 & 2.42 & 2.40671875 & 2.4 & 0.00671874999999994 & 0.0132812499999995 \tabularnewline
55 & 2.39 & 2.38963541666667 & 2.38541666666667 & 0.0042187500000001 & 0.000364583333333446 \tabularnewline
56 & 2.37 & 2.37755208333333 & 2.37125 & 0.00630208333333332 & -0.00755208333333357 \tabularnewline
57 & 2.34 & 2.35015625 & 2.35708333333333 & -0.00692708333333319 & -0.0101562500000001 \tabularnewline
58 & 2.32 & 2.33307291666667 & 2.34333333333333 & -0.0102604166666665 & -0.0130729166666663 \tabularnewline
59 & 2.3 & 2.31692708333333 & 2.33041666666667 & -0.0134895833333333 & -0.016927083333333 \tabularnewline
60 & 2.29 & 2.30421875 & 2.31833333333333 & -0.0141145833333332 & -0.0142187499999995 \tabularnewline
61 & 2.3 & NA & 2.30791666666667 & NA & NA \tabularnewline
62 & 2.29 & NA & 2.29958333333333 & NA & NA \tabularnewline
63 & 2.29 & NA & 2.29375 & NA & NA \tabularnewline
64 & 2.29 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
65 & 2.29 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
66 & 2.28 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
67 & 2.28 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
68 & 2.28 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
69 & 2.29 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=167849&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]2.71[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.000468750000000073[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]2.69[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00192708333333319[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]2.67[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00359374999999978[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]2.66[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00984374999999998[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]2.67[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0117187499999998[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]2.67[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00671874999999994[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]2.66[/C][C]2.67005208333333[/C][C]2.66583333333333[/C][C]0.0042187500000001[/C][C]-0.0100520833333331[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]2.72[/C][C]2.66671875[/C][C]2.66041666666667[/C][C]0.00630208333333332[/C][C]0.0532812499999999[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]2.63[/C][C]2.64807291666667[/C][C]2.655[/C][C]-0.00692708333333319[/C][C]-0.0180729166666671[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]2.63[/C][C]2.64015625[/C][C]2.65041666666667[/C][C]-0.0102604166666665[/C][C]-0.0101562500000001[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]2.65[/C][C]2.63276041666667[/C][C]2.64625[/C][C]-0.0134895833333333[/C][C]0.0172395833333332[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]2.66[/C][C]2.62755208333333[/C][C]2.64166666666667[/C][C]-0.0141145833333332[/C][C]0.0324479166666669[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]2.65[/C][C]2.63796875[/C][C]2.6375[/C][C]0.000468750000000073[/C][C]0.0120312500000002[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]2.62[/C][C]2.63484375[/C][C]2.63291666666667[/C][C]0.00192708333333319[/C][C]-0.0148437499999998[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]2.61[/C][C]2.63401041666667[/C][C]2.63041666666667[/C][C]0.00359374999999978[/C][C]-0.0240104166666661[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]2.61[/C][C]2.64192708333333[/C][C]2.63208333333333[/C][C]0.00984374999999998[/C][C]-0.0319270833333332[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]2.62[/C][C]2.64588541666667[/C][C]2.63416666666667[/C][C]0.0117187499999998[/C][C]-0.0258854166666662[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]2.61[/C][C]2.64255208333333[/C][C]2.63583333333333[/C][C]0.00671874999999994[/C][C]-0.032552083333333[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]2.62[/C][C]2.64213541666667[/C][C]2.63791666666667[/C][C]0.0042187500000001[/C][C]-0.0221354166666661[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]2.65[/C][C]2.64921875[/C][C]2.64291666666667[/C][C]0.00630208333333332[/C][C]0.000781250000000178[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]2.64[/C][C]2.64432291666667[/C][C]2.65125[/C][C]-0.00692708333333319[/C][C]-0.00432291666666629[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]2.66[/C][C]2.65015625[/C][C]2.66041666666667[/C][C]-0.0102604166666665[/C][C]0.00984375000000037[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]2.67[/C][C]2.65526041666667[/C][C]2.66875[/C][C]-0.0134895833333333[/C][C]0.0147395833333337[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]2.68[/C][C]2.66213541666667[/C][C]2.67625[/C][C]-0.0141145833333332[/C][C]0.0178645833333335[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]2.68[/C][C]2.68380208333333[/C][C]2.68333333333333[/C][C]0.000468750000000073[/C][C]-0.00380208333333343[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]2.71[/C][C]2.69067708333333[/C][C]2.68875[/C][C]0.00192708333333319[/C][C]0.0193229166666664[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]2.72[/C][C]2.69609375[/C][C]2.6925[/C][C]0.00359374999999978[/C][C]0.0239062500000005[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]2.72[/C][C]2.70442708333333[/C][C]2.69458333333333[/C][C]0.00984374999999998[/C][C]0.0155729166666672[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]2.71[/C][C]2.70630208333333[/C][C]2.69458333333333[/C][C]0.0117187499999998[/C][C]0.0036979166666673[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]2.7[/C][C]2.69921875[/C][C]2.6925[/C][C]0.00671874999999994[/C][C]0.000781250000000178[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]2.7[/C][C]2.69338541666667[/C][C]2.68916666666667[/C][C]0.0042187500000001[/C][C]0.00661458333333309[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]2.7[/C][C]2.69046875[/C][C]2.68416666666667[/C][C]0.00630208333333332[/C][C]0.00953125000000021[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]2.68[/C][C]2.66932291666667[/C][C]2.67625[/C][C]-0.00692708333333319[/C][C]0.0106770833333338[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]2.67[/C][C]2.65723958333333[/C][C]2.6675[/C][C]-0.0102604166666665[/C][C]0.0127604166666671[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]2.66[/C][C]2.64567708333333[/C][C]2.65916666666667[/C][C]-0.0134895833333333[/C][C]0.014322916666667[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]2.64[/C][C]2.63671875[/C][C]2.65083333333333[/C][C]-0.0141145833333332[/C][C]0.00328125000000012[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]2.64[/C][C]2.64213541666667[/C][C]2.64166666666667[/C][C]0.000468750000000073[/C][C]-0.0021354166666665[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]2.63[/C][C]2.63234375[/C][C]2.63041666666667[/C][C]0.00192708333333319[/C][C]-0.00234374999999964[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]2.61[/C][C]2.62151041666667[/C][C]2.61791666666667[/C][C]0.00359374999999978[/C][C]-0.0115104166666669[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]2.62[/C][C]2.61442708333333[/C][C]2.60458333333333[/C][C]0.00984374999999998[/C][C]0.00557291666666648[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]2.61[/C][C]2.60171875[/C][C]2.59[/C][C]0.0117187499999998[/C][C]0.00828124999999957[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]2.6[/C][C]2.58213541666667[/C][C]2.57541666666667[/C][C]0.00671874999999994[/C][C]0.0178645833333335[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]2.58[/C][C]2.56546875[/C][C]2.56125[/C][C]0.0042187500000001[/C][C]0.0145312500000001[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]2.55[/C][C]2.55338541666667[/C][C]2.54708333333333[/C][C]0.00630208333333332[/C][C]-0.00338541666666625[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]2.53[/C][C]2.52682291666667[/C][C]2.53375[/C][C]-0.00692708333333319[/C][C]0.00317708333333355[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]2.5[/C][C]2.51015625[/C][C]2.52041666666667[/C][C]-0.0102604166666665[/C][C]-0.0101562499999996[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]2.48[/C][C]2.49276041666667[/C][C]2.50625[/C][C]-0.0134895833333333[/C][C]-0.0127604166666662[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]2.47[/C][C]2.47755208333333[/C][C]2.49166666666667[/C][C]-0.0141145833333332[/C][C]-0.00755208333333268[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]2.47[/C][C]2.47671875[/C][C]2.47625[/C][C]0.000468750000000073[/C][C]-0.00671874999999922[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]2.46[/C][C]2.46276041666667[/C][C]2.46083333333333[/C][C]0.00192708333333319[/C][C]-0.00276041666666682[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]2.46[/C][C]2.44901041666667[/C][C]2.44541666666667[/C][C]0.00359374999999978[/C][C]0.0109895833333331[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]2.45[/C][C]2.43984375[/C][C]2.43[/C][C]0.00984374999999998[/C][C]0.0101562500000005[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]2.44[/C][C]2.42671875[/C][C]2.415[/C][C]0.0117187499999998[/C][C]0.0132812499999995[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]2.42[/C][C]2.40671875[/C][C]2.4[/C][C]0.00671874999999994[/C][C]0.0132812499999995[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]2.39[/C][C]2.38963541666667[/C][C]2.38541666666667[/C][C]0.0042187500000001[/C][C]0.000364583333333446[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]2.37[/C][C]2.37755208333333[/C][C]2.37125[/C][C]0.00630208333333332[/C][C]-0.00755208333333357[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]2.34[/C][C]2.35015625[/C][C]2.35708333333333[/C][C]-0.00692708333333319[/C][C]-0.0101562500000001[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]2.32[/C][C]2.33307291666667[/C][C]2.34333333333333[/C][C]-0.0102604166666665[/C][C]-0.0130729166666663[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]2.3[/C][C]2.31692708333333[/C][C]2.33041666666667[/C][C]-0.0134895833333333[/C][C]-0.016927083333333[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]2.29[/C][C]2.30421875[/C][C]2.31833333333333[/C][C]-0.0141145833333332[/C][C]-0.0142187499999995[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]2.3[/C][C]NA[/C][C]2.30791666666667[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]2.29[/C][C]NA[/C][C]2.29958333333333[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]2.29[/C][C]NA[/C][C]2.29375[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]2.29[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]2.29[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]2.28[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]2.28[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]2.28[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]2.29[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=167849&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=167849&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	2.71	NA	NA	0.000468750000000073	NA
2	2.69	NA	NA	0.00192708333333319	NA
3	2.67	NA	NA	0.00359374999999978	NA
4	2.66	NA	NA	0.00984374999999998	NA
5	2.67	NA	NA	0.0117187499999998	NA
6	2.67	NA	NA	0.00671874999999994	NA
7	2.66	2.67005208333333	2.66583333333333	0.0042187500000001	-0.0100520833333331
8	2.72	2.66671875	2.66041666666667	0.00630208333333332	0.0532812499999999
9	2.63	2.64807291666667	2.655	-0.00692708333333319	-0.0180729166666671
10	2.63	2.64015625	2.65041666666667	-0.0102604166666665	-0.0101562500000001
11	2.65	2.63276041666667	2.64625	-0.0134895833333333	0.0172395833333332
12	2.66	2.62755208333333	2.64166666666667	-0.0141145833333332	0.0324479166666669
13	2.65	2.63796875	2.6375	0.000468750000000073	0.0120312500000002
14	2.62	2.63484375	2.63291666666667	0.00192708333333319	-0.0148437499999998
15	2.61	2.63401041666667	2.63041666666667	0.00359374999999978	-0.0240104166666661
16	2.61	2.64192708333333	2.63208333333333	0.00984374999999998	-0.0319270833333332
17	2.62	2.64588541666667	2.63416666666667	0.0117187499999998	-0.0258854166666662
18	2.61	2.64255208333333	2.63583333333333	0.00671874999999994	-0.032552083333333
19	2.62	2.64213541666667	2.63791666666667	0.0042187500000001	-0.0221354166666661
20	2.65	2.64921875	2.64291666666667	0.00630208333333332	0.000781250000000178
21	2.64	2.64432291666667	2.65125	-0.00692708333333319	-0.00432291666666629
22	2.66	2.65015625	2.66041666666667	-0.0102604166666665	0.00984375000000037
23	2.67	2.65526041666667	2.66875	-0.0134895833333333	0.0147395833333337
24	2.68	2.66213541666667	2.67625	-0.0141145833333332	0.0178645833333335
25	2.68	2.68380208333333	2.68333333333333	0.000468750000000073	-0.00380208333333343
26	2.71	2.69067708333333	2.68875	0.00192708333333319	0.0193229166666664
27	2.72	2.69609375	2.6925	0.00359374999999978	0.0239062500000005
28	2.72	2.70442708333333	2.69458333333333	0.00984374999999998	0.0155729166666672
29	2.71	2.70630208333333	2.69458333333333	0.0117187499999998	0.0036979166666673
30	2.7	2.69921875	2.6925	0.00671874999999994	0.000781250000000178
31	2.7	2.69338541666667	2.68916666666667	0.0042187500000001	0.00661458333333309
32	2.7	2.69046875	2.68416666666667	0.00630208333333332	0.00953125000000021
33	2.68	2.66932291666667	2.67625	-0.00692708333333319	0.0106770833333338
34	2.67	2.65723958333333	2.6675	-0.0102604166666665	0.0127604166666671
35	2.66	2.64567708333333	2.65916666666667	-0.0134895833333333	0.014322916666667
36	2.64	2.63671875	2.65083333333333	-0.0141145833333332	0.00328125000000012
37	2.64	2.64213541666667	2.64166666666667	0.000468750000000073	-0.0021354166666665
38	2.63	2.63234375	2.63041666666667	0.00192708333333319	-0.00234374999999964
39	2.61	2.62151041666667	2.61791666666667	0.00359374999999978	-0.0115104166666669
40	2.62	2.61442708333333	2.60458333333333	0.00984374999999998	0.00557291666666648
41	2.61	2.60171875	2.59	0.0117187499999998	0.00828124999999957
42	2.6	2.58213541666667	2.57541666666667	0.00671874999999994	0.0178645833333335
43	2.58	2.56546875	2.56125	0.0042187500000001	0.0145312500000001
44	2.55	2.55338541666667	2.54708333333333	0.00630208333333332	-0.00338541666666625
45	2.53	2.52682291666667	2.53375	-0.00692708333333319	0.00317708333333355
46	2.5	2.51015625	2.52041666666667	-0.0102604166666665	-0.0101562499999996
47	2.48	2.49276041666667	2.50625	-0.0134895833333333	-0.0127604166666662
48	2.47	2.47755208333333	2.49166666666667	-0.0141145833333332	-0.00755208333333268
49	2.47	2.47671875	2.47625	0.000468750000000073	-0.00671874999999922
50	2.46	2.46276041666667	2.46083333333333	0.00192708333333319	-0.00276041666666682
51	2.46	2.44901041666667	2.44541666666667	0.00359374999999978	0.0109895833333331
52	2.45	2.43984375	2.43	0.00984374999999998	0.0101562500000005
53	2.44	2.42671875	2.415	0.0117187499999998	0.0132812499999995
54	2.42	2.40671875	2.4	0.00671874999999994	0.0132812499999995
55	2.39	2.38963541666667	2.38541666666667	0.0042187500000001	0.000364583333333446
56	2.37	2.37755208333333	2.37125	0.00630208333333332	-0.00755208333333357
57	2.34	2.35015625	2.35708333333333	-0.00692708333333319	-0.0101562500000001
58	2.32	2.33307291666667	2.34333333333333	-0.0102604166666665	-0.0130729166666663
59	2.3	2.31692708333333	2.33041666666667	-0.0134895833333333	-0.016927083333333
60	2.29	2.30421875	2.31833333333333	-0.0141145833333332	-0.0142187499999995
61	2.3	NA	2.30791666666667	NA	NA
62	2.29	NA	2.29958333333333	NA	NA
63	2.29	NA	2.29375	NA	NA
64	2.29	NA	NA	NA	NA
65	2.29	NA	NA	NA	NA
66	2.28	NA	NA	NA	NA
67	2.28	NA	NA	NA	NA
68	2.28	NA	NA	NA	NA
69	2.29	NA	NA	NA	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):

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