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, 02 May 2013 03:52:23 -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/2013/May/02/t1367481360m4okp0b52o012or.htm/, Retrieved Fri, 03 May 2024 20:04:58 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=208653, Retrieved Fri, 03 May 2024 20:04:58 +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

124

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

-       [Classical Decomposition] [decompositiemodel...] [2013-05-02 07:52:23] [7c11a516588a95ad0530ec4511c20064] [Current]

Feedback Forum

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

-5,3
-7,1
-8
-8,9
-7,7
-1,1
4
9,6
10,9
13
14,9
20,1
10,8
11
3,8
10,8
7,6
10,2
2,2
-0,1
-1,7
-4,8
-9,9
-13,5
-18,1
-18
-15,7
-15,2
-15,1
-17,9
-14,5
-9,4
-4,2
-2,2
4,5
12,4
15,8
11,5
14,1
18,8
26,1
27,9
25,4
23,4
11,5
9,9
8,1
12,6
8,2
5,4
1
-2,9
-3,7
-7
-7,2
-11,8
-2,1
1,2
2,5
4,8
-6,6
-16
-22,7
-17,7
-18,2
-18,9
-16
-12,2
-17,1
-18,6
-17,5
-24,9

Summary of computational transaction
Raw Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	4 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 & 4 seconds \tabularnewline
R Server & 'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=208653&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]4 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=208653&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=208653&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	4 seconds
R Server	'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	-5.3	NA	NA	0.552916666666667	NA
2	-7.1	NA	NA	-2.33875	NA
3	-8	NA	NA	-4.60375	NA
4	-8.9	NA	NA	-1.44708333333333	NA
5	-7.7	NA	NA	-0.33375	NA
6	-1.1	NA	NA	-0.168750000000001	NA
7	4	2.86125	3.5375	-0.67625	1.13875
8	9.6	4.73125	4.9625	-0.23125	4.86875
9	10.9	6.71375	6.20833333333333	0.505416666666667	4.18625
10	13	8.76208333333333	7.52083333333333	1.24125	4.23791666666667
11	14.9	10.98125	8.97916666666667	2.00208333333333	3.91875
12	20.1	15.5854166666667	10.0875	5.49791666666667	4.51458333333333
13	10.8	11.03625	10.4833333333333	0.552916666666667	-0.236249999999998
14	11	7.66541666666667	10.0041666666667	-2.33875	3.33458333333333
15	3.8	4.47125	9.075	-4.60375	-0.671250000000001
16	10.8	6.36125	7.80833333333333	-1.44708333333333	4.43875
17	7.6	5.69958333333333	6.03333333333333	-0.33375	1.90041666666667
18	10.2	3.43125	3.6	-0.168750000000001	6.76875
19	2.2	0.319583333333333	0.995833333333333	-0.67625	1.88041666666667
20	-0.1	-1.64791666666667	-1.41666666666667	-0.23125	1.54791666666667
21	-1.7	-2.93208333333333	-3.4375	0.505416666666667	1.23208333333333
22	-4.8	-4.09208333333333	-5.33333333333333	1.24125	-0.707916666666665
23	-9.9	-5.36041666666667	-7.3625	2.00208333333333	-4.53958333333333
24	-13.5	-3.98125	-9.47916666666667	5.49791666666667	-9.51875
25	-18.1	-10.7929166666667	-11.3458333333333	0.552916666666667	-7.30708333333334
26	-18	-14.7679166666667	-12.4291666666667	-2.33875	-3.23208333333334
27	-15.7	-17.5245833333333	-12.9208333333333	-4.60375	1.82458333333333
28	-15.2	-14.36375	-12.9166666666667	-1.44708333333333	-0.836250000000001
29	-15.1	-12.5420833333333	-12.2083333333333	-0.33375	-2.55791666666667
30	-17.9	-10.6979166666667	-10.5291666666667	-0.168750000000001	-7.20208333333333
31	-14.5	-8.71375	-8.0375	-0.67625	-5.78625
32	-9.4	-5.62708333333333	-5.39583333333333	-0.23125	-3.77291666666667
33	-4.2	-2.41958333333333	-2.925	0.505416666666667	-1.78041666666667
34	-2.2	0.974583333333334	-0.266666666666666	1.24125	-3.17458333333333
35	4.5	4.86875	2.86666666666667	2.00208333333333	-0.36875
36	12.4	11.9895833333333	6.49166666666667	5.49791666666667	0.410416666666667
37	15.8	10.6154166666667	10.0625	0.552916666666667	5.18458333333333
38	11.5	10.7529166666667	13.0916666666667	-2.33875	0.747083333333332
39	14.1	10.50875	15.1125	-4.60375	3.59125
40	18.8	14.82375	16.2708333333333	-1.44708333333333	3.97625
41	26.1	16.59125	16.925	-0.33375	9.50875
42	27.9	16.9145833333333	17.0833333333333	-0.168750000000001	10.9854166666667
43	25.4	16.09875	16.775	-0.67625	9.30125
44	23.4	15.9729166666667	16.2041666666667	-0.23125	7.42708333333333
45	11.5	15.9095833333333	15.4041666666667	0.505416666666667	-4.40958333333333
46	9.9	15.1954166666667	13.9541666666667	1.24125	-5.29541666666667
47	8.1	13.8104166666667	11.8083333333333	2.00208333333333	-5.71041666666667
48	12.6	14.6104166666667	9.1125	5.49791666666667	-2.01041666666667
49	8.2	6.85291666666667	6.3	0.552916666666667	1.34708333333333
50	5.4	1.13625	3.475	-2.33875	4.26375
51	1	-3.16208333333333	1.44166666666667	-4.60375	4.16208333333333
52	-2.9	-0.934583333333334	0.5125	-1.44708333333333	-1.96541666666667
53	-3.7	-0.417083333333333	-0.0833333333333333	-0.33375	-3.28291666666667
54	-7	-0.810416666666667	-0.641666666666667	-0.168750000000001	-6.18958333333333
55	-7.2	-2.25958333333333	-1.58333333333333	-0.67625	-4.94041666666667
56	-11.8	-3.32291666666667	-3.09166666666667	-0.23125	-8.47708333333333
57	-2.1	-4.46541666666667	-4.97083333333333	0.505416666666667	2.36541666666667
58	1.2	-5.33375	-6.575	1.24125	6.53375
59	2.5	-5.79375	-7.79583333333333	2.00208333333333	8.29375
60	4.8	-3.39791666666666	-8.89583333333333	5.49791666666667	8.19791666666666
61	-6.6	-9.20541666666667	-9.75833333333333	0.552916666666667	2.60541666666667
62	-16	-12.4804166666667	-10.1416666666667	-2.33875	-3.51958333333333
63	-22.7	-15.3870833333333	-10.7833333333333	-4.60375	-7.31291666666666
64	-17.7	-13.6804166666667	-12.2333333333333	-1.44708333333333	-4.01958333333333
65	-18.2	-14.2254166666667	-13.8916666666667	-0.33375	-3.97458333333334
66	-18.9	-16.13125	-15.9625	-0.168750000000001	-2.76875
67	-16	NA	NA	-0.67625	NA
68	-12.2	NA	NA	-0.23125	NA
69	-17.1	NA	NA	0.505416666666667	NA
70	-18.6	NA	NA	1.24125	NA
71	-17.5	NA	NA	2.00208333333333	NA
72	-24.9	NA	NA	5.49791666666667	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & -5.3 & NA & NA & 0.552916666666667 & NA \tabularnewline
2 & -7.1 & NA & NA & -2.33875 & NA \tabularnewline
3 & -8 & NA & NA & -4.60375 & NA \tabularnewline
4 & -8.9 & NA & NA & -1.44708333333333 & NA \tabularnewline
5 & -7.7 & NA & NA & -0.33375 & NA \tabularnewline
6 & -1.1 & NA & NA & -0.168750000000001 & NA \tabularnewline
7 & 4 & 2.86125 & 3.5375 & -0.67625 & 1.13875 \tabularnewline
8 & 9.6 & 4.73125 & 4.9625 & -0.23125 & 4.86875 \tabularnewline
9 & 10.9 & 6.71375 & 6.20833333333333 & 0.505416666666667 & 4.18625 \tabularnewline
10 & 13 & 8.76208333333333 & 7.52083333333333 & 1.24125 & 4.23791666666667 \tabularnewline
11 & 14.9 & 10.98125 & 8.97916666666667 & 2.00208333333333 & 3.91875 \tabularnewline
12 & 20.1 & 15.5854166666667 & 10.0875 & 5.49791666666667 & 4.51458333333333 \tabularnewline
13 & 10.8 & 11.03625 & 10.4833333333333 & 0.552916666666667 & -0.236249999999998 \tabularnewline
14 & 11 & 7.66541666666667 & 10.0041666666667 & -2.33875 & 3.33458333333333 \tabularnewline
15 & 3.8 & 4.47125 & 9.075 & -4.60375 & -0.671250000000001 \tabularnewline
16 & 10.8 & 6.36125 & 7.80833333333333 & -1.44708333333333 & 4.43875 \tabularnewline
17 & 7.6 & 5.69958333333333 & 6.03333333333333 & -0.33375 & 1.90041666666667 \tabularnewline
18 & 10.2 & 3.43125 & 3.6 & -0.168750000000001 & 6.76875 \tabularnewline
19 & 2.2 & 0.319583333333333 & 0.995833333333333 & -0.67625 & 1.88041666666667 \tabularnewline
20 & -0.1 & -1.64791666666667 & -1.41666666666667 & -0.23125 & 1.54791666666667 \tabularnewline
21 & -1.7 & -2.93208333333333 & -3.4375 & 0.505416666666667 & 1.23208333333333 \tabularnewline
22 & -4.8 & -4.09208333333333 & -5.33333333333333 & 1.24125 & -0.707916666666665 \tabularnewline
23 & -9.9 & -5.36041666666667 & -7.3625 & 2.00208333333333 & -4.53958333333333 \tabularnewline
24 & -13.5 & -3.98125 & -9.47916666666667 & 5.49791666666667 & -9.51875 \tabularnewline
25 & -18.1 & -10.7929166666667 & -11.3458333333333 & 0.552916666666667 & -7.30708333333334 \tabularnewline
26 & -18 & -14.7679166666667 & -12.4291666666667 & -2.33875 & -3.23208333333334 \tabularnewline
27 & -15.7 & -17.5245833333333 & -12.9208333333333 & -4.60375 & 1.82458333333333 \tabularnewline
28 & -15.2 & -14.36375 & -12.9166666666667 & -1.44708333333333 & -0.836250000000001 \tabularnewline
29 & -15.1 & -12.5420833333333 & -12.2083333333333 & -0.33375 & -2.55791666666667 \tabularnewline
30 & -17.9 & -10.6979166666667 & -10.5291666666667 & -0.168750000000001 & -7.20208333333333 \tabularnewline
31 & -14.5 & -8.71375 & -8.0375 & -0.67625 & -5.78625 \tabularnewline
32 & -9.4 & -5.62708333333333 & -5.39583333333333 & -0.23125 & -3.77291666666667 \tabularnewline
33 & -4.2 & -2.41958333333333 & -2.925 & 0.505416666666667 & -1.78041666666667 \tabularnewline
34 & -2.2 & 0.974583333333334 & -0.266666666666666 & 1.24125 & -3.17458333333333 \tabularnewline
35 & 4.5 & 4.86875 & 2.86666666666667 & 2.00208333333333 & -0.36875 \tabularnewline
36 & 12.4 & 11.9895833333333 & 6.49166666666667 & 5.49791666666667 & 0.410416666666667 \tabularnewline
37 & 15.8 & 10.6154166666667 & 10.0625 & 0.552916666666667 & 5.18458333333333 \tabularnewline
38 & 11.5 & 10.7529166666667 & 13.0916666666667 & -2.33875 & 0.747083333333332 \tabularnewline
39 & 14.1 & 10.50875 & 15.1125 & -4.60375 & 3.59125 \tabularnewline
40 & 18.8 & 14.82375 & 16.2708333333333 & -1.44708333333333 & 3.97625 \tabularnewline
41 & 26.1 & 16.59125 & 16.925 & -0.33375 & 9.50875 \tabularnewline
42 & 27.9 & 16.9145833333333 & 17.0833333333333 & -0.168750000000001 & 10.9854166666667 \tabularnewline
43 & 25.4 & 16.09875 & 16.775 & -0.67625 & 9.30125 \tabularnewline
44 & 23.4 & 15.9729166666667 & 16.2041666666667 & -0.23125 & 7.42708333333333 \tabularnewline
45 & 11.5 & 15.9095833333333 & 15.4041666666667 & 0.505416666666667 & -4.40958333333333 \tabularnewline
46 & 9.9 & 15.1954166666667 & 13.9541666666667 & 1.24125 & -5.29541666666667 \tabularnewline
47 & 8.1 & 13.8104166666667 & 11.8083333333333 & 2.00208333333333 & -5.71041666666667 \tabularnewline
48 & 12.6 & 14.6104166666667 & 9.1125 & 5.49791666666667 & -2.01041666666667 \tabularnewline
49 & 8.2 & 6.85291666666667 & 6.3 & 0.552916666666667 & 1.34708333333333 \tabularnewline
50 & 5.4 & 1.13625 & 3.475 & -2.33875 & 4.26375 \tabularnewline
51 & 1 & -3.16208333333333 & 1.44166666666667 & -4.60375 & 4.16208333333333 \tabularnewline
52 & -2.9 & -0.934583333333334 & 0.5125 & -1.44708333333333 & -1.96541666666667 \tabularnewline
53 & -3.7 & -0.417083333333333 & -0.0833333333333333 & -0.33375 & -3.28291666666667 \tabularnewline
54 & -7 & -0.810416666666667 & -0.641666666666667 & -0.168750000000001 & -6.18958333333333 \tabularnewline
55 & -7.2 & -2.25958333333333 & -1.58333333333333 & -0.67625 & -4.94041666666667 \tabularnewline
56 & -11.8 & -3.32291666666667 & -3.09166666666667 & -0.23125 & -8.47708333333333 \tabularnewline
57 & -2.1 & -4.46541666666667 & -4.97083333333333 & 0.505416666666667 & 2.36541666666667 \tabularnewline
58 & 1.2 & -5.33375 & -6.575 & 1.24125 & 6.53375 \tabularnewline
59 & 2.5 & -5.79375 & -7.79583333333333 & 2.00208333333333 & 8.29375 \tabularnewline
60 & 4.8 & -3.39791666666666 & -8.89583333333333 & 5.49791666666667 & 8.19791666666666 \tabularnewline
61 & -6.6 & -9.20541666666667 & -9.75833333333333 & 0.552916666666667 & 2.60541666666667 \tabularnewline
62 & -16 & -12.4804166666667 & -10.1416666666667 & -2.33875 & -3.51958333333333 \tabularnewline
63 & -22.7 & -15.3870833333333 & -10.7833333333333 & -4.60375 & -7.31291666666666 \tabularnewline
64 & -17.7 & -13.6804166666667 & -12.2333333333333 & -1.44708333333333 & -4.01958333333333 \tabularnewline
65 & -18.2 & -14.2254166666667 & -13.8916666666667 & -0.33375 & -3.97458333333334 \tabularnewline
66 & -18.9 & -16.13125 & -15.9625 & -0.168750000000001 & -2.76875 \tabularnewline
67 & -16 & NA & NA & -0.67625 & NA \tabularnewline
68 & -12.2 & NA & NA & -0.23125 & NA \tabularnewline
69 & -17.1 & NA & NA & 0.505416666666667 & NA \tabularnewline
70 & -18.6 & NA & NA & 1.24125 & NA \tabularnewline
71 & -17.5 & NA & NA & 2.00208333333333 & NA \tabularnewline
72 & -24.9 & NA & NA & 5.49791666666667 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=208653&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]-5.3[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.552916666666667[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]-7.1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-2.33875[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]-8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-4.60375[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]-8.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1.44708333333333[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]-7.7[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.33375[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]-1.1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.168750000000001[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]4[/C][C]2.86125[/C][C]3.5375[/C][C]-0.67625[/C][C]1.13875[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]9.6[/C][C]4.73125[/C][C]4.9625[/C][C]-0.23125[/C][C]4.86875[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]10.9[/C][C]6.71375[/C][C]6.20833333333333[/C][C]0.505416666666667[/C][C]4.18625[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]13[/C][C]8.76208333333333[/C][C]7.52083333333333[/C][C]1.24125[/C][C]4.23791666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]14.9[/C][C]10.98125[/C][C]8.97916666666667[/C][C]2.00208333333333[/C][C]3.91875[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]20.1[/C][C]15.5854166666667[/C][C]10.0875[/C][C]5.49791666666667[/C][C]4.51458333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]10.8[/C][C]11.03625[/C][C]10.4833333333333[/C][C]0.552916666666667[/C][C]-0.236249999999998[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]11[/C][C]7.66541666666667[/C][C]10.0041666666667[/C][C]-2.33875[/C][C]3.33458333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]3.8[/C][C]4.47125[/C][C]9.075[/C][C]-4.60375[/C][C]-0.671250000000001[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]10.8[/C][C]6.36125[/C][C]7.80833333333333[/C][C]-1.44708333333333[/C][C]4.43875[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]7.6[/C][C]5.69958333333333[/C][C]6.03333333333333[/C][C]-0.33375[/C][C]1.90041666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]10.2[/C][C]3.43125[/C][C]3.6[/C][C]-0.168750000000001[/C][C]6.76875[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]2.2[/C][C]0.319583333333333[/C][C]0.995833333333333[/C][C]-0.67625[/C][C]1.88041666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]-0.1[/C][C]-1.64791666666667[/C][C]-1.41666666666667[/C][C]-0.23125[/C][C]1.54791666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]-1.7[/C][C]-2.93208333333333[/C][C]-3.4375[/C][C]0.505416666666667[/C][C]1.23208333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]-4.8[/C][C]-4.09208333333333[/C][C]-5.33333333333333[/C][C]1.24125[/C][C]-0.707916666666665[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]-9.9[/C][C]-5.36041666666667[/C][C]-7.3625[/C][C]2.00208333333333[/C][C]-4.53958333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]-13.5[/C][C]-3.98125[/C][C]-9.47916666666667[/C][C]5.49791666666667[/C][C]-9.51875[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]-18.1[/C][C]-10.7929166666667[/C][C]-11.3458333333333[/C][C]0.552916666666667[/C][C]-7.30708333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]-18[/C][C]-14.7679166666667[/C][C]-12.4291666666667[/C][C]-2.33875[/C][C]-3.23208333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]-15.7[/C][C]-17.5245833333333[/C][C]-12.9208333333333[/C][C]-4.60375[/C][C]1.82458333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]-15.2[/C][C]-14.36375[/C][C]-12.9166666666667[/C][C]-1.44708333333333[/C][C]-0.836250000000001[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]-15.1[/C][C]-12.5420833333333[/C][C]-12.2083333333333[/C][C]-0.33375[/C][C]-2.55791666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]-17.9[/C][C]-10.6979166666667[/C][C]-10.5291666666667[/C][C]-0.168750000000001[/C][C]-7.20208333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]-14.5[/C][C]-8.71375[/C][C]-8.0375[/C][C]-0.67625[/C][C]-5.78625[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]-9.4[/C][C]-5.62708333333333[/C][C]-5.39583333333333[/C][C]-0.23125[/C][C]-3.77291666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]-4.2[/C][C]-2.41958333333333[/C][C]-2.925[/C][C]0.505416666666667[/C][C]-1.78041666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]-2.2[/C][C]0.974583333333334[/C][C]-0.266666666666666[/C][C]1.24125[/C][C]-3.17458333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]4.5[/C][C]4.86875[/C][C]2.86666666666667[/C][C]2.00208333333333[/C][C]-0.36875[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]12.4[/C][C]11.9895833333333[/C][C]6.49166666666667[/C][C]5.49791666666667[/C][C]0.410416666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]15.8[/C][C]10.6154166666667[/C][C]10.0625[/C][C]0.552916666666667[/C][C]5.18458333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]11.5[/C][C]10.7529166666667[/C][C]13.0916666666667[/C][C]-2.33875[/C][C]0.747083333333332[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]14.1[/C][C]10.50875[/C][C]15.1125[/C][C]-4.60375[/C][C]3.59125[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]18.8[/C][C]14.82375[/C][C]16.2708333333333[/C][C]-1.44708333333333[/C][C]3.97625[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]26.1[/C][C]16.59125[/C][C]16.925[/C][C]-0.33375[/C][C]9.50875[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]27.9[/C][C]16.9145833333333[/C][C]17.0833333333333[/C][C]-0.168750000000001[/C][C]10.9854166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]25.4[/C][C]16.09875[/C][C]16.775[/C][C]-0.67625[/C][C]9.30125[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]23.4[/C][C]15.9729166666667[/C][C]16.2041666666667[/C][C]-0.23125[/C][C]7.42708333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]11.5[/C][C]15.9095833333333[/C][C]15.4041666666667[/C][C]0.505416666666667[/C][C]-4.40958333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]9.9[/C][C]15.1954166666667[/C][C]13.9541666666667[/C][C]1.24125[/C][C]-5.29541666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]8.1[/C][C]13.8104166666667[/C][C]11.8083333333333[/C][C]2.00208333333333[/C][C]-5.71041666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]12.6[/C][C]14.6104166666667[/C][C]9.1125[/C][C]5.49791666666667[/C][C]-2.01041666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]8.2[/C][C]6.85291666666667[/C][C]6.3[/C][C]0.552916666666667[/C][C]1.34708333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]5.4[/C][C]1.13625[/C][C]3.475[/C][C]-2.33875[/C][C]4.26375[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]1[/C][C]-3.16208333333333[/C][C]1.44166666666667[/C][C]-4.60375[/C][C]4.16208333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]-2.9[/C][C]-0.934583333333334[/C][C]0.5125[/C][C]-1.44708333333333[/C][C]-1.96541666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]-3.7[/C][C]-0.417083333333333[/C][C]-0.0833333333333333[/C][C]-0.33375[/C][C]-3.28291666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]-7[/C][C]-0.810416666666667[/C][C]-0.641666666666667[/C][C]-0.168750000000001[/C][C]-6.18958333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]-7.2[/C][C]-2.25958333333333[/C][C]-1.58333333333333[/C][C]-0.67625[/C][C]-4.94041666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]-11.8[/C][C]-3.32291666666667[/C][C]-3.09166666666667[/C][C]-0.23125[/C][C]-8.47708333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]-2.1[/C][C]-4.46541666666667[/C][C]-4.97083333333333[/C][C]0.505416666666667[/C][C]2.36541666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]1.2[/C][C]-5.33375[/C][C]-6.575[/C][C]1.24125[/C][C]6.53375[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]2.5[/C][C]-5.79375[/C][C]-7.79583333333333[/C][C]2.00208333333333[/C][C]8.29375[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]4.8[/C][C]-3.39791666666666[/C][C]-8.89583333333333[/C][C]5.49791666666667[/C][C]8.19791666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]-6.6[/C][C]-9.20541666666667[/C][C]-9.75833333333333[/C][C]0.552916666666667[/C][C]2.60541666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]-16[/C][C]-12.4804166666667[/C][C]-10.1416666666667[/C][C]-2.33875[/C][C]-3.51958333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]-22.7[/C][C]-15.3870833333333[/C][C]-10.7833333333333[/C][C]-4.60375[/C][C]-7.31291666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]-17.7[/C][C]-13.6804166666667[/C][C]-12.2333333333333[/C][C]-1.44708333333333[/C][C]-4.01958333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]-18.2[/C][C]-14.2254166666667[/C][C]-13.8916666666667[/C][C]-0.33375[/C][C]-3.97458333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]-18.9[/C][C]-16.13125[/C][C]-15.9625[/C][C]-0.168750000000001[/C][C]-2.76875[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]-16[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.67625[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]-12.2[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.23125[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]-17.1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.505416666666667[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]-18.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.24125[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]-17.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]2.00208333333333[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]-24.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]5.49791666666667[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=208653&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=208653&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	-5.3	NA	NA	0.552916666666667	NA
2	-7.1	NA	NA	-2.33875	NA
3	-8	NA	NA	-4.60375	NA
4	-8.9	NA	NA	-1.44708333333333	NA
5	-7.7	NA	NA	-0.33375	NA
6	-1.1	NA	NA	-0.168750000000001	NA
7	4	2.86125	3.5375	-0.67625	1.13875
8	9.6	4.73125	4.9625	-0.23125	4.86875
9	10.9	6.71375	6.20833333333333	0.505416666666667	4.18625
10	13	8.76208333333333	7.52083333333333	1.24125	4.23791666666667
11	14.9	10.98125	8.97916666666667	2.00208333333333	3.91875
12	20.1	15.5854166666667	10.0875	5.49791666666667	4.51458333333333
13	10.8	11.03625	10.4833333333333	0.552916666666667	-0.236249999999998
14	11	7.66541666666667	10.0041666666667	-2.33875	3.33458333333333
15	3.8	4.47125	9.075	-4.60375	-0.671250000000001
16	10.8	6.36125	7.80833333333333	-1.44708333333333	4.43875
17	7.6	5.69958333333333	6.03333333333333	-0.33375	1.90041666666667
18	10.2	3.43125	3.6	-0.168750000000001	6.76875
19	2.2	0.319583333333333	0.995833333333333	-0.67625	1.88041666666667
20	-0.1	-1.64791666666667	-1.41666666666667	-0.23125	1.54791666666667
21	-1.7	-2.93208333333333	-3.4375	0.505416666666667	1.23208333333333
22	-4.8	-4.09208333333333	-5.33333333333333	1.24125	-0.707916666666665
23	-9.9	-5.36041666666667	-7.3625	2.00208333333333	-4.53958333333333
24	-13.5	-3.98125	-9.47916666666667	5.49791666666667	-9.51875
25	-18.1	-10.7929166666667	-11.3458333333333	0.552916666666667	-7.30708333333334
26	-18	-14.7679166666667	-12.4291666666667	-2.33875	-3.23208333333334
27	-15.7	-17.5245833333333	-12.9208333333333	-4.60375	1.82458333333333
28	-15.2	-14.36375	-12.9166666666667	-1.44708333333333	-0.836250000000001
29	-15.1	-12.5420833333333	-12.2083333333333	-0.33375	-2.55791666666667
30	-17.9	-10.6979166666667	-10.5291666666667	-0.168750000000001	-7.20208333333333
31	-14.5	-8.71375	-8.0375	-0.67625	-5.78625
32	-9.4	-5.62708333333333	-5.39583333333333	-0.23125	-3.77291666666667
33	-4.2	-2.41958333333333	-2.925	0.505416666666667	-1.78041666666667
34	-2.2	0.974583333333334	-0.266666666666666	1.24125	-3.17458333333333
35	4.5	4.86875	2.86666666666667	2.00208333333333	-0.36875
36	12.4	11.9895833333333	6.49166666666667	5.49791666666667	0.410416666666667
37	15.8	10.6154166666667	10.0625	0.552916666666667	5.18458333333333
38	11.5	10.7529166666667	13.0916666666667	-2.33875	0.747083333333332
39	14.1	10.50875	15.1125	-4.60375	3.59125
40	18.8	14.82375	16.2708333333333	-1.44708333333333	3.97625
41	26.1	16.59125	16.925	-0.33375	9.50875
42	27.9	16.9145833333333	17.0833333333333	-0.168750000000001	10.9854166666667
43	25.4	16.09875	16.775	-0.67625	9.30125
44	23.4	15.9729166666667	16.2041666666667	-0.23125	7.42708333333333
45	11.5	15.9095833333333	15.4041666666667	0.505416666666667	-4.40958333333333
46	9.9	15.1954166666667	13.9541666666667	1.24125	-5.29541666666667
47	8.1	13.8104166666667	11.8083333333333	2.00208333333333	-5.71041666666667
48	12.6	14.6104166666667	9.1125	5.49791666666667	-2.01041666666667
49	8.2	6.85291666666667	6.3	0.552916666666667	1.34708333333333
50	5.4	1.13625	3.475	-2.33875	4.26375
51	1	-3.16208333333333	1.44166666666667	-4.60375	4.16208333333333
52	-2.9	-0.934583333333334	0.5125	-1.44708333333333	-1.96541666666667
53	-3.7	-0.417083333333333	-0.0833333333333333	-0.33375	-3.28291666666667
54	-7	-0.810416666666667	-0.641666666666667	-0.168750000000001	-6.18958333333333
55	-7.2	-2.25958333333333	-1.58333333333333	-0.67625	-4.94041666666667
56	-11.8	-3.32291666666667	-3.09166666666667	-0.23125	-8.47708333333333
57	-2.1	-4.46541666666667	-4.97083333333333	0.505416666666667	2.36541666666667
58	1.2	-5.33375	-6.575	1.24125	6.53375
59	2.5	-5.79375	-7.79583333333333	2.00208333333333	8.29375
60	4.8	-3.39791666666666	-8.89583333333333	5.49791666666667	8.19791666666666
61	-6.6	-9.20541666666667	-9.75833333333333	0.552916666666667	2.60541666666667
62	-16	-12.4804166666667	-10.1416666666667	-2.33875	-3.51958333333333
63	-22.7	-15.3870833333333	-10.7833333333333	-4.60375	-7.31291666666666
64	-17.7	-13.6804166666667	-12.2333333333333	-1.44708333333333	-4.01958333333333
65	-18.2	-14.2254166666667	-13.8916666666667	-0.33375	-3.97458333333334
66	-18.9	-16.13125	-15.9625	-0.168750000000001	-2.76875
67	-16	NA	NA	-0.67625	NA
68	-12.2	NA	NA	-0.23125	NA
69	-17.1	NA	NA	0.505416666666667	NA
70	-18.6	NA	NA	1.24125	NA
71	-17.5	NA	NA	2.00208333333333	NA
72	-24.9	NA	NA	5.49791666666667	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