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

Tue, 29 May 2012 09:55:31 -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/29/t1338299860isijt4yx2rd0ms0.htm/, Retrieved Mon, 29 Apr 2024 20:16:56 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=167969, Retrieved Mon, 29 Apr 2024 20:16:56 +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

KDGP2W92

Estimated Impact

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

-       [Classical Decomposition] [Opgave 9 oefening 10] [2012-05-29 13:55:31] [7d6606cca1b3596736d7d387043cb02b] [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=167969&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=167969&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=167969&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	26.73	NA	NA	-0.115598958333332	NA
2	26.85	NA	NA	0.00190104166667086	NA
3	27.01	NA	NA	0.0709635416666684	NA
4	27.09	NA	NA	0.0733593749999987	NA
5	27.11	NA	NA	0.0716927083333318	NA
6	27.16	NA	NA	0.0632552083333315	NA
7	27.13	27.264921875	27.285	-0.0200781250000007	-0.134921874999996
8	27.19	27.3266927083333	27.3745833333333	-0.0478906250000012	-0.136692708333328
9	27.49	27.425859375	27.4633333333333	-0.0374739583333333	0.0641406250000003
10	27.63	27.570859375	27.55125	0.0196093749999979	0.0591406250000048
11	27.72	27.632109375	27.6391666666667	-0.00705729166666587	0.0878906250000036
12	27.77	27.653984375	27.7266666666667	-0.0726822916666657	0.116015625000003
13	27.81	27.6994010416667	27.815	-0.115598958333332	0.110598958333341
14	27.92	27.903984375	27.9020833333333	0.00190104166667086	0.016015625000005
15	28.07	28.044296875	27.9733333333333	0.0709635416666684	0.0257031250000033
16	28.14	28.1012760416667	28.0279166666667	0.0733593749999987	0.0387239583333354
17	28.17	28.147109375	28.0754166666667	0.0716927083333318	0.0228906250000023
18	28.2	28.181171875	28.1179166666667	0.0632552083333315	0.0188281250000024
19	28.21	28.139921875	28.16	-0.0200781250000007	0.0700781249999984
20	28.2	28.1650260416667	28.2129166666667	-0.0478906250000012	0.0349739583333317
21	28.19	28.2375260416667	28.275	-0.0374739583333333	-0.0475260416666643
22	28.24	28.360859375	28.34125	0.0196093749999979	-0.120859375000002
23	28.25	28.410859375	28.4179166666667	-0.00705729166666587	-0.160859375000001
24	28.26	28.430234375	28.5029166666667	-0.0726822916666657	-0.170234375
25	28.33	28.4744010416667	28.59	-0.115598958333332	-0.144401041666669
26	28.67	28.6844010416667	28.6825	0.00190104166667086	-0.014401041666666
27	28.81	28.8563802083333	28.7854166666667	0.0709635416666684	-0.0463802083333356
28	28.99	28.9712760416667	28.8979166666667	0.0733593749999987	0.0187239583333323
29	29.16	29.088359375	29.0166666666667	0.0716927083333318	0.0716406250000041
30	29.25	29.201171875	29.1379166666667	0.0632552083333315	0.0488281250000036
31	29.25	29.2407552083333	29.2608333333333	-0.0200781250000007	0.00924479166667069
32	29.38	29.332109375	29.38	-0.0478906250000012	0.0478906250000009
33	29.48	29.4616927083333	29.4991666666667	-0.0374739583333333	0.0183072916666696
34	29.65	29.6379427083333	29.6183333333333	0.0196093749999979	0.0120572916666681
35	29.69	29.724609375	29.7316666666667	-0.00705729166666587	-0.0346093749999987
36	29.73	29.773984375	29.8466666666667	-0.0726822916666657	-0.0439843749999973
37	29.81	29.8531510416667	29.96875	-0.115598958333332	-0.0431510416666647
38	30.05	30.0944010416667	30.0925	0.00190104166667086	-0.0444010416666636
39	30.29	30.281796875	30.2108333333333	0.0709635416666684	0.00820312500000497
40	30.37	30.4016927083333	30.3283333333333	0.0733593749999987	-0.0316927083333276
41	30.5	30.5229427083333	30.45125	0.0716927083333318	-0.0229427083333285
42	30.67	30.6382552083333	30.575	0.0632552083333315	0.0317447916666715
43	30.76	30.6728385416667	30.6929166666667	-0.0200781250000007	0.0871614583333375
44	30.84	30.754609375	30.8025	-0.0478906250000012	0.0853906250000023
45	30.86	30.863359375	30.9008333333333	-0.0374739583333333	-0.00335937499999872
46	31.09	31.0087760416667	30.9891666666667	0.0196093749999979	0.0812239583333358
47	31.2	31.060859375	31.0679166666667	-0.00705729166666587	0.139140625000003
48	31.19	31.060234375	31.1329166666667	-0.0726822916666657	0.129765625000005
49	31.18	31.071484375	31.1870833333333	-0.115598958333332	0.108515625000003
50	31.31	31.2356510416667	31.23375	0.00190104166667086	0.074348958333335
51	31.39	31.3459635416667	31.275	0.0709635416666684	0.0440364583333377
52	31.39	31.3841927083333	31.3108333333333	0.0733593749999987	0.00580729166666671
53	31.37	31.4100260416667	31.3383333333333	0.0716927083333318	-0.040026041666664
54	31.36	31.4278385416667	31.3645833333333	0.0632552083333315	-0.0678385416666671
55	31.37	NA	NA	-0.0200781250000007	NA
56	31.35	NA	NA	-0.0478906250000012	NA
57	31.34	NA	NA	-0.0374739583333333	NA
58	31.47	NA	NA	0.0196093749999979	NA
59	31.48	NA	NA	-0.00705729166666587	NA
60	31.54	NA	NA	-0.0726822916666657	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 26.73 & NA & NA & -0.115598958333332 & NA \tabularnewline
2 & 26.85 & NA & NA & 0.00190104166667086 & NA \tabularnewline
3 & 27.01 & NA & NA & 0.0709635416666684 & NA \tabularnewline
4 & 27.09 & NA & NA & 0.0733593749999987 & NA \tabularnewline
5 & 27.11 & NA & NA & 0.0716927083333318 & NA \tabularnewline
6 & 27.16 & NA & NA & 0.0632552083333315 & NA \tabularnewline
7 & 27.13 & 27.264921875 & 27.285 & -0.0200781250000007 & -0.134921874999996 \tabularnewline
8 & 27.19 & 27.3266927083333 & 27.3745833333333 & -0.0478906250000012 & -0.136692708333328 \tabularnewline
9 & 27.49 & 27.425859375 & 27.4633333333333 & -0.0374739583333333 & 0.0641406250000003 \tabularnewline
10 & 27.63 & 27.570859375 & 27.55125 & 0.0196093749999979 & 0.0591406250000048 \tabularnewline
11 & 27.72 & 27.632109375 & 27.6391666666667 & -0.00705729166666587 & 0.0878906250000036 \tabularnewline
12 & 27.77 & 27.653984375 & 27.7266666666667 & -0.0726822916666657 & 0.116015625000003 \tabularnewline
13 & 27.81 & 27.6994010416667 & 27.815 & -0.115598958333332 & 0.110598958333341 \tabularnewline
14 & 27.92 & 27.903984375 & 27.9020833333333 & 0.00190104166667086 & 0.016015625000005 \tabularnewline
15 & 28.07 & 28.044296875 & 27.9733333333333 & 0.0709635416666684 & 0.0257031250000033 \tabularnewline
16 & 28.14 & 28.1012760416667 & 28.0279166666667 & 0.0733593749999987 & 0.0387239583333354 \tabularnewline
17 & 28.17 & 28.147109375 & 28.0754166666667 & 0.0716927083333318 & 0.0228906250000023 \tabularnewline
18 & 28.2 & 28.181171875 & 28.1179166666667 & 0.0632552083333315 & 0.0188281250000024 \tabularnewline
19 & 28.21 & 28.139921875 & 28.16 & -0.0200781250000007 & 0.0700781249999984 \tabularnewline
20 & 28.2 & 28.1650260416667 & 28.2129166666667 & -0.0478906250000012 & 0.0349739583333317 \tabularnewline
21 & 28.19 & 28.2375260416667 & 28.275 & -0.0374739583333333 & -0.0475260416666643 \tabularnewline
22 & 28.24 & 28.360859375 & 28.34125 & 0.0196093749999979 & -0.120859375000002 \tabularnewline
23 & 28.25 & 28.410859375 & 28.4179166666667 & -0.00705729166666587 & -0.160859375000001 \tabularnewline
24 & 28.26 & 28.430234375 & 28.5029166666667 & -0.0726822916666657 & -0.170234375 \tabularnewline
25 & 28.33 & 28.4744010416667 & 28.59 & -0.115598958333332 & -0.144401041666669 \tabularnewline
26 & 28.67 & 28.6844010416667 & 28.6825 & 0.00190104166667086 & -0.014401041666666 \tabularnewline
27 & 28.81 & 28.8563802083333 & 28.7854166666667 & 0.0709635416666684 & -0.0463802083333356 \tabularnewline
28 & 28.99 & 28.9712760416667 & 28.8979166666667 & 0.0733593749999987 & 0.0187239583333323 \tabularnewline
29 & 29.16 & 29.088359375 & 29.0166666666667 & 0.0716927083333318 & 0.0716406250000041 \tabularnewline
30 & 29.25 & 29.201171875 & 29.1379166666667 & 0.0632552083333315 & 0.0488281250000036 \tabularnewline
31 & 29.25 & 29.2407552083333 & 29.2608333333333 & -0.0200781250000007 & 0.00924479166667069 \tabularnewline
32 & 29.38 & 29.332109375 & 29.38 & -0.0478906250000012 & 0.0478906250000009 \tabularnewline
33 & 29.48 & 29.4616927083333 & 29.4991666666667 & -0.0374739583333333 & 0.0183072916666696 \tabularnewline
34 & 29.65 & 29.6379427083333 & 29.6183333333333 & 0.0196093749999979 & 0.0120572916666681 \tabularnewline
35 & 29.69 & 29.724609375 & 29.7316666666667 & -0.00705729166666587 & -0.0346093749999987 \tabularnewline
36 & 29.73 & 29.773984375 & 29.8466666666667 & -0.0726822916666657 & -0.0439843749999973 \tabularnewline
37 & 29.81 & 29.8531510416667 & 29.96875 & -0.115598958333332 & -0.0431510416666647 \tabularnewline
38 & 30.05 & 30.0944010416667 & 30.0925 & 0.00190104166667086 & -0.0444010416666636 \tabularnewline
39 & 30.29 & 30.281796875 & 30.2108333333333 & 0.0709635416666684 & 0.00820312500000497 \tabularnewline
40 & 30.37 & 30.4016927083333 & 30.3283333333333 & 0.0733593749999987 & -0.0316927083333276 \tabularnewline
41 & 30.5 & 30.5229427083333 & 30.45125 & 0.0716927083333318 & -0.0229427083333285 \tabularnewline
42 & 30.67 & 30.6382552083333 & 30.575 & 0.0632552083333315 & 0.0317447916666715 \tabularnewline
43 & 30.76 & 30.6728385416667 & 30.6929166666667 & -0.0200781250000007 & 0.0871614583333375 \tabularnewline
44 & 30.84 & 30.754609375 & 30.8025 & -0.0478906250000012 & 0.0853906250000023 \tabularnewline
45 & 30.86 & 30.863359375 & 30.9008333333333 & -0.0374739583333333 & -0.00335937499999872 \tabularnewline
46 & 31.09 & 31.0087760416667 & 30.9891666666667 & 0.0196093749999979 & 0.0812239583333358 \tabularnewline
47 & 31.2 & 31.060859375 & 31.0679166666667 & -0.00705729166666587 & 0.139140625000003 \tabularnewline
48 & 31.19 & 31.060234375 & 31.1329166666667 & -0.0726822916666657 & 0.129765625000005 \tabularnewline
49 & 31.18 & 31.071484375 & 31.1870833333333 & -0.115598958333332 & 0.108515625000003 \tabularnewline
50 & 31.31 & 31.2356510416667 & 31.23375 & 0.00190104166667086 & 0.074348958333335 \tabularnewline
51 & 31.39 & 31.3459635416667 & 31.275 & 0.0709635416666684 & 0.0440364583333377 \tabularnewline
52 & 31.39 & 31.3841927083333 & 31.3108333333333 & 0.0733593749999987 & 0.00580729166666671 \tabularnewline
53 & 31.37 & 31.4100260416667 & 31.3383333333333 & 0.0716927083333318 & -0.040026041666664 \tabularnewline
54 & 31.36 & 31.4278385416667 & 31.3645833333333 & 0.0632552083333315 & -0.0678385416666671 \tabularnewline
55 & 31.37 & NA & NA & -0.0200781250000007 & NA \tabularnewline
56 & 31.35 & NA & NA & -0.0478906250000012 & NA \tabularnewline
57 & 31.34 & NA & NA & -0.0374739583333333 & NA \tabularnewline
58 & 31.47 & NA & NA & 0.0196093749999979 & NA \tabularnewline
59 & 31.48 & NA & NA & -0.00705729166666587 & NA \tabularnewline
60 & 31.54 & NA & NA & -0.0726822916666657 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=167969&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]26.73[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.115598958333332[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]26.85[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00190104166667086[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]27.01[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0709635416666684[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]27.09[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0733593749999987[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]27.11[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0716927083333318[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]27.16[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0632552083333315[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]27.13[/C][C]27.264921875[/C][C]27.285[/C][C]-0.0200781250000007[/C][C]-0.134921874999996[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]27.19[/C][C]27.3266927083333[/C][C]27.3745833333333[/C][C]-0.0478906250000012[/C][C]-0.136692708333328[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]27.49[/C][C]27.425859375[/C][C]27.4633333333333[/C][C]-0.0374739583333333[/C][C]0.0641406250000003[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]27.63[/C][C]27.570859375[/C][C]27.55125[/C][C]0.0196093749999979[/C][C]0.0591406250000048[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]27.72[/C][C]27.632109375[/C][C]27.6391666666667[/C][C]-0.00705729166666587[/C][C]0.0878906250000036[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]27.77[/C][C]27.653984375[/C][C]27.7266666666667[/C][C]-0.0726822916666657[/C][C]0.116015625000003[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]27.81[/C][C]27.6994010416667[/C][C]27.815[/C][C]-0.115598958333332[/C][C]0.110598958333341[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]27.92[/C][C]27.903984375[/C][C]27.9020833333333[/C][C]0.00190104166667086[/C][C]0.016015625000005[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]28.07[/C][C]28.044296875[/C][C]27.9733333333333[/C][C]0.0709635416666684[/C][C]0.0257031250000033[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]28.14[/C][C]28.1012760416667[/C][C]28.0279166666667[/C][C]0.0733593749999987[/C][C]0.0387239583333354[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]28.17[/C][C]28.147109375[/C][C]28.0754166666667[/C][C]0.0716927083333318[/C][C]0.0228906250000023[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]28.2[/C][C]28.181171875[/C][C]28.1179166666667[/C][C]0.0632552083333315[/C][C]0.0188281250000024[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]28.21[/C][C]28.139921875[/C][C]28.16[/C][C]-0.0200781250000007[/C][C]0.0700781249999984[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]28.2[/C][C]28.1650260416667[/C][C]28.2129166666667[/C][C]-0.0478906250000012[/C][C]0.0349739583333317[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]28.19[/C][C]28.2375260416667[/C][C]28.275[/C][C]-0.0374739583333333[/C][C]-0.0475260416666643[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]28.24[/C][C]28.360859375[/C][C]28.34125[/C][C]0.0196093749999979[/C][C]-0.120859375000002[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]28.25[/C][C]28.410859375[/C][C]28.4179166666667[/C][C]-0.00705729166666587[/C][C]-0.160859375000001[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]28.26[/C][C]28.430234375[/C][C]28.5029166666667[/C][C]-0.0726822916666657[/C][C]-0.170234375[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]28.33[/C][C]28.4744010416667[/C][C]28.59[/C][C]-0.115598958333332[/C][C]-0.144401041666669[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]28.67[/C][C]28.6844010416667[/C][C]28.6825[/C][C]0.00190104166667086[/C][C]-0.014401041666666[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]28.81[/C][C]28.8563802083333[/C][C]28.7854166666667[/C][C]0.0709635416666684[/C][C]-0.0463802083333356[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]28.99[/C][C]28.9712760416667[/C][C]28.8979166666667[/C][C]0.0733593749999987[/C][C]0.0187239583333323[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]29.16[/C][C]29.088359375[/C][C]29.0166666666667[/C][C]0.0716927083333318[/C][C]0.0716406250000041[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]29.25[/C][C]29.201171875[/C][C]29.1379166666667[/C][C]0.0632552083333315[/C][C]0.0488281250000036[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]29.25[/C][C]29.2407552083333[/C][C]29.2608333333333[/C][C]-0.0200781250000007[/C][C]0.00924479166667069[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]29.38[/C][C]29.332109375[/C][C]29.38[/C][C]-0.0478906250000012[/C][C]0.0478906250000009[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]29.48[/C][C]29.4616927083333[/C][C]29.4991666666667[/C][C]-0.0374739583333333[/C][C]0.0183072916666696[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]29.65[/C][C]29.6379427083333[/C][C]29.6183333333333[/C][C]0.0196093749999979[/C][C]0.0120572916666681[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]29.69[/C][C]29.724609375[/C][C]29.7316666666667[/C][C]-0.00705729166666587[/C][C]-0.0346093749999987[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]29.73[/C][C]29.773984375[/C][C]29.8466666666667[/C][C]-0.0726822916666657[/C][C]-0.0439843749999973[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]29.81[/C][C]29.8531510416667[/C][C]29.96875[/C][C]-0.115598958333332[/C][C]-0.0431510416666647[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]30.05[/C][C]30.0944010416667[/C][C]30.0925[/C][C]0.00190104166667086[/C][C]-0.0444010416666636[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]30.29[/C][C]30.281796875[/C][C]30.2108333333333[/C][C]0.0709635416666684[/C][C]0.00820312500000497[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]30.37[/C][C]30.4016927083333[/C][C]30.3283333333333[/C][C]0.0733593749999987[/C][C]-0.0316927083333276[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]30.5[/C][C]30.5229427083333[/C][C]30.45125[/C][C]0.0716927083333318[/C][C]-0.0229427083333285[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]30.67[/C][C]30.6382552083333[/C][C]30.575[/C][C]0.0632552083333315[/C][C]0.0317447916666715[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]30.76[/C][C]30.6728385416667[/C][C]30.6929166666667[/C][C]-0.0200781250000007[/C][C]0.0871614583333375[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]30.84[/C][C]30.754609375[/C][C]30.8025[/C][C]-0.0478906250000012[/C][C]0.0853906250000023[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]30.86[/C][C]30.863359375[/C][C]30.9008333333333[/C][C]-0.0374739583333333[/C][C]-0.00335937499999872[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]31.09[/C][C]31.0087760416667[/C][C]30.9891666666667[/C][C]0.0196093749999979[/C][C]0.0812239583333358[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]31.2[/C][C]31.060859375[/C][C]31.0679166666667[/C][C]-0.00705729166666587[/C][C]0.139140625000003[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]31.19[/C][C]31.060234375[/C][C]31.1329166666667[/C][C]-0.0726822916666657[/C][C]0.129765625000005[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]31.18[/C][C]31.071484375[/C][C]31.1870833333333[/C][C]-0.115598958333332[/C][C]0.108515625000003[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]31.31[/C][C]31.2356510416667[/C][C]31.23375[/C][C]0.00190104166667086[/C][C]0.074348958333335[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]31.39[/C][C]31.3459635416667[/C][C]31.275[/C][C]0.0709635416666684[/C][C]0.0440364583333377[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]31.39[/C][C]31.3841927083333[/C][C]31.3108333333333[/C][C]0.0733593749999987[/C][C]0.00580729166666671[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]31.37[/C][C]31.4100260416667[/C][C]31.3383333333333[/C][C]0.0716927083333318[/C][C]-0.040026041666664[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]31.36[/C][C]31.4278385416667[/C][C]31.3645833333333[/C][C]0.0632552083333315[/C][C]-0.0678385416666671[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]31.37[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0200781250000007[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]31.35[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0478906250000012[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]31.34[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0374739583333333[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]31.47[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0196093749999979[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]31.48[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00705729166666587[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]31.54[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0726822916666657[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=167969&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=167969&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	26.73	NA	NA	-0.115598958333332	NA
2	26.85	NA	NA	0.00190104166667086	NA
3	27.01	NA	NA	0.0709635416666684	NA
4	27.09	NA	NA	0.0733593749999987	NA
5	27.11	NA	NA	0.0716927083333318	NA
6	27.16	NA	NA	0.0632552083333315	NA
7	27.13	27.264921875	27.285	-0.0200781250000007	-0.134921874999996
8	27.19	27.3266927083333	27.3745833333333	-0.0478906250000012	-0.136692708333328
9	27.49	27.425859375	27.4633333333333	-0.0374739583333333	0.0641406250000003
10	27.63	27.570859375	27.55125	0.0196093749999979	0.0591406250000048
11	27.72	27.632109375	27.6391666666667	-0.00705729166666587	0.0878906250000036
12	27.77	27.653984375	27.7266666666667	-0.0726822916666657	0.116015625000003
13	27.81	27.6994010416667	27.815	-0.115598958333332	0.110598958333341
14	27.92	27.903984375	27.9020833333333	0.00190104166667086	0.016015625000005
15	28.07	28.044296875	27.9733333333333	0.0709635416666684	0.0257031250000033
16	28.14	28.1012760416667	28.0279166666667	0.0733593749999987	0.0387239583333354
17	28.17	28.147109375	28.0754166666667	0.0716927083333318	0.0228906250000023
18	28.2	28.181171875	28.1179166666667	0.0632552083333315	0.0188281250000024
19	28.21	28.139921875	28.16	-0.0200781250000007	0.0700781249999984
20	28.2	28.1650260416667	28.2129166666667	-0.0478906250000012	0.0349739583333317
21	28.19	28.2375260416667	28.275	-0.0374739583333333	-0.0475260416666643
22	28.24	28.360859375	28.34125	0.0196093749999979	-0.120859375000002
23	28.25	28.410859375	28.4179166666667	-0.00705729166666587	-0.160859375000001
24	28.26	28.430234375	28.5029166666667	-0.0726822916666657	-0.170234375
25	28.33	28.4744010416667	28.59	-0.115598958333332	-0.144401041666669
26	28.67	28.6844010416667	28.6825	0.00190104166667086	-0.014401041666666
27	28.81	28.8563802083333	28.7854166666667	0.0709635416666684	-0.0463802083333356
28	28.99	28.9712760416667	28.8979166666667	0.0733593749999987	0.0187239583333323
29	29.16	29.088359375	29.0166666666667	0.0716927083333318	0.0716406250000041
30	29.25	29.201171875	29.1379166666667	0.0632552083333315	0.0488281250000036
31	29.25	29.2407552083333	29.2608333333333	-0.0200781250000007	0.00924479166667069
32	29.38	29.332109375	29.38	-0.0478906250000012	0.0478906250000009
33	29.48	29.4616927083333	29.4991666666667	-0.0374739583333333	0.0183072916666696
34	29.65	29.6379427083333	29.6183333333333	0.0196093749999979	0.0120572916666681
35	29.69	29.724609375	29.7316666666667	-0.00705729166666587	-0.0346093749999987
36	29.73	29.773984375	29.8466666666667	-0.0726822916666657	-0.0439843749999973
37	29.81	29.8531510416667	29.96875	-0.115598958333332	-0.0431510416666647
38	30.05	30.0944010416667	30.0925	0.00190104166667086	-0.0444010416666636
39	30.29	30.281796875	30.2108333333333	0.0709635416666684	0.00820312500000497
40	30.37	30.4016927083333	30.3283333333333	0.0733593749999987	-0.0316927083333276
41	30.5	30.5229427083333	30.45125	0.0716927083333318	-0.0229427083333285
42	30.67	30.6382552083333	30.575	0.0632552083333315	0.0317447916666715
43	30.76	30.6728385416667	30.6929166666667	-0.0200781250000007	0.0871614583333375
44	30.84	30.754609375	30.8025	-0.0478906250000012	0.0853906250000023
45	30.86	30.863359375	30.9008333333333	-0.0374739583333333	-0.00335937499999872
46	31.09	31.0087760416667	30.9891666666667	0.0196093749999979	0.0812239583333358
47	31.2	31.060859375	31.0679166666667	-0.00705729166666587	0.139140625000003
48	31.19	31.060234375	31.1329166666667	-0.0726822916666657	0.129765625000005
49	31.18	31.071484375	31.1870833333333	-0.115598958333332	0.108515625000003
50	31.31	31.2356510416667	31.23375	0.00190104166667086	0.074348958333335
51	31.39	31.3459635416667	31.275	0.0709635416666684	0.0440364583333377
52	31.39	31.3841927083333	31.3108333333333	0.0733593749999987	0.00580729166666671
53	31.37	31.4100260416667	31.3383333333333	0.0716927083333318	-0.040026041666664
54	31.36	31.4278385416667	31.3645833333333	0.0632552083333315	-0.0678385416666671
55	31.37	NA	NA	-0.0200781250000007	NA
56	31.35	NA	NA	-0.0478906250000012	NA
57	31.34	NA	NA	-0.0374739583333333	NA
58	31.47	NA	NA	0.0196093749999979	NA
59	31.48	NA	NA	-0.00705729166666587	NA
60	31.54	NA	NA	-0.0726822916666657	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 = 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