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 03:54:38 -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/t13674813720nd91o43yyv134j.htm/, Retrieved Fri, 03 May 2024 23:46:25 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=208654, Retrieved Fri, 03 May 2024 23:46:25 +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

117

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

-       [Classical Decomposition] [] [2013-05-02 07:54:38] [ebb20c5d40096b5164ea8bfd5934a7ed] [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	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=208654&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=208654&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=208654&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	369.82	NA	NA	-4.00076388888888	NA
2	373.1	NA	NA	-0.866597222222234	NA
3	374.55	NA	NA	2.2825694444444	NA
4	375.01	NA	NA	2.65398611111108	NA
5	374.81	NA	NA	3.17523611111107	NA
6	375.31	NA	NA	2.24006944444443	NA
7	375.31	376.256486111111	375.275833333333	0.980652777777775	-0.946486111111085
8	375.39	376.093652777778	375.95125	0.142402777777781	-0.703652777777734
9	375.59	376.377569444444	376.839166666667	-0.461597222222227	-0.787569444444387
10	376.26	376.610402777778	377.867083333333	-1.2566805555555	-0.350402777777731
11	377.18	376.970569444444	378.954583333333	-1.98401388888882	0.209430555555571
12	377.26	377.208486111111	380.11375	-2.90526388888887	0.0515138888888487
13	377.26	377.267152777778	381.267916666667	-4.00076388888888	-0.00715277777783285
14	381.87	381.562986111111	382.429583333333	-0.866597222222234	0.307013888888889
15	387.09	385.875902777778	383.593333333333	2.2825694444444	1.21409722222228
16	387.14	387.356069444444	384.702083333333	2.65398611111108	-0.216069444444429
17	388.78	388.898152777778	385.722916666667	3.17523611111107	-0.118152777777766
18	389.16	388.947152777778	386.707083333333	2.24006944444443	0.212847222222308
19	389.16	388.673569444444	387.692916666667	0.980652777777775	0.486430555555614
20	389.42	388.740319444444	388.597916666667	0.142402777777781	0.679680555555649
21	389.49	388.709652777778	389.17125	-0.461597222222227	0.780347222222247
22	388.97	388.268319444445	389.525	-1.2566805555555	0.701680555555527
23	388.97	387.900986111111	389.885	-1.98401388888882	1.06901388888889
24	389.09	387.309736111111	390.215	-2.90526388888887	1.7802638888889
25	389.09	386.539236111111	390.54	-4.00076388888888	2.55076388888892
26	391.76	389.995902777778	390.8625	-0.866597222222234	1.76409722222223
27	390.96	393.487569444444	391.205	2.2825694444444	-2.52756944444445
28	391.76	394.270652777778	391.616666666667	2.65398611111108	-2.51065277777775
29	392.8	395.254402777778	392.079166666667	3.17523611111107	-2.45440277777772
30	393.06	394.780902777778	392.540833333333	2.24006944444443	-1.72090277777772
31	393.06	393.978152777778	392.9975	0.980652777777775	-0.918152777777721
32	393.26	393.693652777778	393.55125	0.142402777777781	-0.433652777777752
33	393.87	394.047152777778	394.50875	-0.461597222222227	-0.177152777777792
34	394.47	394.520402777778	395.777083333333	-1.2566805555555	-0.0504027777777765
35	394.57	395.123486111111	397.1075	-1.98401388888882	-0.55348611111117
36	394.57	395.598069444444	398.503333333333	-2.90526388888887	-1.02806944444444
37	394.57	395.905902777778	399.906666666667	-4.00076388888888	-1.33590277777779
38	399.57	400.445069444444	401.311666666667	-0.866597222222234	-0.875069444444364
39	406.13	404.992152777778	402.709583333333	2.2825694444444	1.13784722222232
40	407.03	406.733986111111	404.08	2.65398611111108	0.296013888888979
41	409.46	408.606902777778	405.431666666667	3.17523611111107	0.853097222222232
42	409.9	409.030902777778	406.790833333333	2.24006944444443	0.869097222222194
43	409.9	409.138152777778	408.1575	0.980652777777775	0.761847222222173
44	410.14	409.576152777778	409.43375	0.142402777777781	0.56384722222225
45	410.54	410.280902777778	410.7425	-0.461597222222227	0.259097222222294
46	410.69	410.902486111111	412.159166666667	-1.2566805555555	-0.212486111111104
47	410.79	411.590152777778	413.574166666667	-1.98401388888882	-0.800152777777782
48	410.97	412.064736111111	414.97	-2.90526388888887	-1.0947361111111
49	410.97	412.332569444444	416.333333333333	-4.00076388888888	-1.36256944444443
50	413.8	416.822569444444	417.689166666667	-0.866597222222234	-3.02256944444434
51	423.31	421.337569444444	419.055	2.2825694444444	1.97243055555555
52	423.85	423.103152777778	420.449166666667	2.65398611111108	0.7468472222223
53	426.6	425.056069444444	421.880833333333	3.17523611111107	1.54393055555562
54	426.26	425.592986111111	423.352916666667	2.24006944444443	0.667013888888903
55	426.26	425.819402777778	424.83875	0.980652777777775	0.440597222222266
56	426.32	426.601986111111	426.459583333333	0.142402777777781	-0.281986111111053
57	427.14	427.390486111111	427.852083333333	-0.461597222222227	-0.250486111111115
58	427.55	427.814152777778	429.070833333333	-1.2566805555555	-0.264152777777781
59	428.29	428.390569444444	430.374583333333	-1.98401388888882	-0.100569444444375
60	428.8	428.684736111111	431.59	-2.90526388888887	0.115263888888933
61	428.8	428.820902777778	432.821666666667	-4.00076388888888	-0.0209027777777351
62	434.87	433.219236111111	434.085833333333	-0.866597222222234	1.65076388888895
63	435.66	437.632569444444	435.35	2.2825694444444	-1.97256944444439
64	440.75	439.241902777778	436.587916666667	2.65398611111108	1.5080972222222
65	440.99	440.990236111111	437.815	3.17523611111107	-0.000236111111121318
66	441.04	441.243819444444	439.00375	2.24006944444443	-0.203819444444434
67	441.04	NA	NA	0.980652777777775	NA
68	441.88	NA	NA	0.142402777777781	NA
69	441.92	NA	NA	-0.461597222222227	NA
70	442.48	NA	NA	-1.2566805555555	NA
71	442.81	NA	NA	-1.98401388888882	NA
72	442.81	NA	NA	-2.90526388888887	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 369.82 & NA & NA & -4.00076388888888 & NA \tabularnewline
2 & 373.1 & NA & NA & -0.866597222222234 & NA \tabularnewline
3 & 374.55 & NA & NA & 2.2825694444444 & NA \tabularnewline
4 & 375.01 & NA & NA & 2.65398611111108 & NA \tabularnewline
5 & 374.81 & NA & NA & 3.17523611111107 & NA \tabularnewline
6 & 375.31 & NA & NA & 2.24006944444443 & NA \tabularnewline
7 & 375.31 & 376.256486111111 & 375.275833333333 & 0.980652777777775 & -0.946486111111085 \tabularnewline
8 & 375.39 & 376.093652777778 & 375.95125 & 0.142402777777781 & -0.703652777777734 \tabularnewline
9 & 375.59 & 376.377569444444 & 376.839166666667 & -0.461597222222227 & -0.787569444444387 \tabularnewline
10 & 376.26 & 376.610402777778 & 377.867083333333 & -1.2566805555555 & -0.350402777777731 \tabularnewline
11 & 377.18 & 376.970569444444 & 378.954583333333 & -1.98401388888882 & 0.209430555555571 \tabularnewline
12 & 377.26 & 377.208486111111 & 380.11375 & -2.90526388888887 & 0.0515138888888487 \tabularnewline
13 & 377.26 & 377.267152777778 & 381.267916666667 & -4.00076388888888 & -0.00715277777783285 \tabularnewline
14 & 381.87 & 381.562986111111 & 382.429583333333 & -0.866597222222234 & 0.307013888888889 \tabularnewline
15 & 387.09 & 385.875902777778 & 383.593333333333 & 2.2825694444444 & 1.21409722222228 \tabularnewline
16 & 387.14 & 387.356069444444 & 384.702083333333 & 2.65398611111108 & -0.216069444444429 \tabularnewline
17 & 388.78 & 388.898152777778 & 385.722916666667 & 3.17523611111107 & -0.118152777777766 \tabularnewline
18 & 389.16 & 388.947152777778 & 386.707083333333 & 2.24006944444443 & 0.212847222222308 \tabularnewline
19 & 389.16 & 388.673569444444 & 387.692916666667 & 0.980652777777775 & 0.486430555555614 \tabularnewline
20 & 389.42 & 388.740319444444 & 388.597916666667 & 0.142402777777781 & 0.679680555555649 \tabularnewline
21 & 389.49 & 388.709652777778 & 389.17125 & -0.461597222222227 & 0.780347222222247 \tabularnewline
22 & 388.97 & 388.268319444445 & 389.525 & -1.2566805555555 & 0.701680555555527 \tabularnewline
23 & 388.97 & 387.900986111111 & 389.885 & -1.98401388888882 & 1.06901388888889 \tabularnewline
24 & 389.09 & 387.309736111111 & 390.215 & -2.90526388888887 & 1.7802638888889 \tabularnewline
25 & 389.09 & 386.539236111111 & 390.54 & -4.00076388888888 & 2.55076388888892 \tabularnewline
26 & 391.76 & 389.995902777778 & 390.8625 & -0.866597222222234 & 1.76409722222223 \tabularnewline
27 & 390.96 & 393.487569444444 & 391.205 & 2.2825694444444 & -2.52756944444445 \tabularnewline
28 & 391.76 & 394.270652777778 & 391.616666666667 & 2.65398611111108 & -2.51065277777775 \tabularnewline
29 & 392.8 & 395.254402777778 & 392.079166666667 & 3.17523611111107 & -2.45440277777772 \tabularnewline
30 & 393.06 & 394.780902777778 & 392.540833333333 & 2.24006944444443 & -1.72090277777772 \tabularnewline
31 & 393.06 & 393.978152777778 & 392.9975 & 0.980652777777775 & -0.918152777777721 \tabularnewline
32 & 393.26 & 393.693652777778 & 393.55125 & 0.142402777777781 & -0.433652777777752 \tabularnewline
33 & 393.87 & 394.047152777778 & 394.50875 & -0.461597222222227 & -0.177152777777792 \tabularnewline
34 & 394.47 & 394.520402777778 & 395.777083333333 & -1.2566805555555 & -0.0504027777777765 \tabularnewline
35 & 394.57 & 395.123486111111 & 397.1075 & -1.98401388888882 & -0.55348611111117 \tabularnewline
36 & 394.57 & 395.598069444444 & 398.503333333333 & -2.90526388888887 & -1.02806944444444 \tabularnewline
37 & 394.57 & 395.905902777778 & 399.906666666667 & -4.00076388888888 & -1.33590277777779 \tabularnewline
38 & 399.57 & 400.445069444444 & 401.311666666667 & -0.866597222222234 & -0.875069444444364 \tabularnewline
39 & 406.13 & 404.992152777778 & 402.709583333333 & 2.2825694444444 & 1.13784722222232 \tabularnewline
40 & 407.03 & 406.733986111111 & 404.08 & 2.65398611111108 & 0.296013888888979 \tabularnewline
41 & 409.46 & 408.606902777778 & 405.431666666667 & 3.17523611111107 & 0.853097222222232 \tabularnewline
42 & 409.9 & 409.030902777778 & 406.790833333333 & 2.24006944444443 & 0.869097222222194 \tabularnewline
43 & 409.9 & 409.138152777778 & 408.1575 & 0.980652777777775 & 0.761847222222173 \tabularnewline
44 & 410.14 & 409.576152777778 & 409.43375 & 0.142402777777781 & 0.56384722222225 \tabularnewline
45 & 410.54 & 410.280902777778 & 410.7425 & -0.461597222222227 & 0.259097222222294 \tabularnewline
46 & 410.69 & 410.902486111111 & 412.159166666667 & -1.2566805555555 & -0.212486111111104 \tabularnewline
47 & 410.79 & 411.590152777778 & 413.574166666667 & -1.98401388888882 & -0.800152777777782 \tabularnewline
48 & 410.97 & 412.064736111111 & 414.97 & -2.90526388888887 & -1.0947361111111 \tabularnewline
49 & 410.97 & 412.332569444444 & 416.333333333333 & -4.00076388888888 & -1.36256944444443 \tabularnewline
50 & 413.8 & 416.822569444444 & 417.689166666667 & -0.866597222222234 & -3.02256944444434 \tabularnewline
51 & 423.31 & 421.337569444444 & 419.055 & 2.2825694444444 & 1.97243055555555 \tabularnewline
52 & 423.85 & 423.103152777778 & 420.449166666667 & 2.65398611111108 & 0.7468472222223 \tabularnewline
53 & 426.6 & 425.056069444444 & 421.880833333333 & 3.17523611111107 & 1.54393055555562 \tabularnewline
54 & 426.26 & 425.592986111111 & 423.352916666667 & 2.24006944444443 & 0.667013888888903 \tabularnewline
55 & 426.26 & 425.819402777778 & 424.83875 & 0.980652777777775 & 0.440597222222266 \tabularnewline
56 & 426.32 & 426.601986111111 & 426.459583333333 & 0.142402777777781 & -0.281986111111053 \tabularnewline
57 & 427.14 & 427.390486111111 & 427.852083333333 & -0.461597222222227 & -0.250486111111115 \tabularnewline
58 & 427.55 & 427.814152777778 & 429.070833333333 & -1.2566805555555 & -0.264152777777781 \tabularnewline
59 & 428.29 & 428.390569444444 & 430.374583333333 & -1.98401388888882 & -0.100569444444375 \tabularnewline
60 & 428.8 & 428.684736111111 & 431.59 & -2.90526388888887 & 0.115263888888933 \tabularnewline
61 & 428.8 & 428.820902777778 & 432.821666666667 & -4.00076388888888 & -0.0209027777777351 \tabularnewline
62 & 434.87 & 433.219236111111 & 434.085833333333 & -0.866597222222234 & 1.65076388888895 \tabularnewline
63 & 435.66 & 437.632569444444 & 435.35 & 2.2825694444444 & -1.97256944444439 \tabularnewline
64 & 440.75 & 439.241902777778 & 436.587916666667 & 2.65398611111108 & 1.5080972222222 \tabularnewline
65 & 440.99 & 440.990236111111 & 437.815 & 3.17523611111107 & -0.000236111111121318 \tabularnewline
66 & 441.04 & 441.243819444444 & 439.00375 & 2.24006944444443 & -0.203819444444434 \tabularnewline
67 & 441.04 & NA & NA & 0.980652777777775 & NA \tabularnewline
68 & 441.88 & NA & NA & 0.142402777777781 & NA \tabularnewline
69 & 441.92 & NA & NA & -0.461597222222227 & NA \tabularnewline
70 & 442.48 & NA & NA & -1.2566805555555 & NA \tabularnewline
71 & 442.81 & NA & NA & -1.98401388888882 & NA \tabularnewline
72 & 442.81 & NA & NA & -2.90526388888887 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=208654&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]369.82[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-4.00076388888888[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]373.1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.866597222222234[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]374.55[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]2.2825694444444[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]375.01[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]2.65398611111108[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]374.81[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]3.17523611111107[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]375.31[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]2.24006944444443[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]375.31[/C][C]376.256486111111[/C][C]375.275833333333[/C][C]0.980652777777775[/C][C]-0.946486111111085[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]375.39[/C][C]376.093652777778[/C][C]375.95125[/C][C]0.142402777777781[/C][C]-0.703652777777734[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]375.59[/C][C]376.377569444444[/C][C]376.839166666667[/C][C]-0.461597222222227[/C][C]-0.787569444444387[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]376.26[/C][C]376.610402777778[/C][C]377.867083333333[/C][C]-1.2566805555555[/C][C]-0.350402777777731[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]377.18[/C][C]376.970569444444[/C][C]378.954583333333[/C][C]-1.98401388888882[/C][C]0.209430555555571[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]377.26[/C][C]377.208486111111[/C][C]380.11375[/C][C]-2.90526388888887[/C][C]0.0515138888888487[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]377.26[/C][C]377.267152777778[/C][C]381.267916666667[/C][C]-4.00076388888888[/C][C]-0.00715277777783285[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]381.87[/C][C]381.562986111111[/C][C]382.429583333333[/C][C]-0.866597222222234[/C][C]0.307013888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]387.09[/C][C]385.875902777778[/C][C]383.593333333333[/C][C]2.2825694444444[/C][C]1.21409722222228[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]387.14[/C][C]387.356069444444[/C][C]384.702083333333[/C][C]2.65398611111108[/C][C]-0.216069444444429[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]388.78[/C][C]388.898152777778[/C][C]385.722916666667[/C][C]3.17523611111107[/C][C]-0.118152777777766[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]389.16[/C][C]388.947152777778[/C][C]386.707083333333[/C][C]2.24006944444443[/C][C]0.212847222222308[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]389.16[/C][C]388.673569444444[/C][C]387.692916666667[/C][C]0.980652777777775[/C][C]0.486430555555614[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]389.42[/C][C]388.740319444444[/C][C]388.597916666667[/C][C]0.142402777777781[/C][C]0.679680555555649[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]389.49[/C][C]388.709652777778[/C][C]389.17125[/C][C]-0.461597222222227[/C][C]0.780347222222247[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]388.97[/C][C]388.268319444445[/C][C]389.525[/C][C]-1.2566805555555[/C][C]0.701680555555527[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]388.97[/C][C]387.900986111111[/C][C]389.885[/C][C]-1.98401388888882[/C][C]1.06901388888889[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]389.09[/C][C]387.309736111111[/C][C]390.215[/C][C]-2.90526388888887[/C][C]1.7802638888889[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]389.09[/C][C]386.539236111111[/C][C]390.54[/C][C]-4.00076388888888[/C][C]2.55076388888892[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]391.76[/C][C]389.995902777778[/C][C]390.8625[/C][C]-0.866597222222234[/C][C]1.76409722222223[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]390.96[/C][C]393.487569444444[/C][C]391.205[/C][C]2.2825694444444[/C][C]-2.52756944444445[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]391.76[/C][C]394.270652777778[/C][C]391.616666666667[/C][C]2.65398611111108[/C][C]-2.51065277777775[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]392.8[/C][C]395.254402777778[/C][C]392.079166666667[/C][C]3.17523611111107[/C][C]-2.45440277777772[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]393.06[/C][C]394.780902777778[/C][C]392.540833333333[/C][C]2.24006944444443[/C][C]-1.72090277777772[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]393.06[/C][C]393.978152777778[/C][C]392.9975[/C][C]0.980652777777775[/C][C]-0.918152777777721[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]393.26[/C][C]393.693652777778[/C][C]393.55125[/C][C]0.142402777777781[/C][C]-0.433652777777752[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]393.87[/C][C]394.047152777778[/C][C]394.50875[/C][C]-0.461597222222227[/C][C]-0.177152777777792[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]394.47[/C][C]394.520402777778[/C][C]395.777083333333[/C][C]-1.2566805555555[/C][C]-0.0504027777777765[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]394.57[/C][C]395.123486111111[/C][C]397.1075[/C][C]-1.98401388888882[/C][C]-0.55348611111117[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]394.57[/C][C]395.598069444444[/C][C]398.503333333333[/C][C]-2.90526388888887[/C][C]-1.02806944444444[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]394.57[/C][C]395.905902777778[/C][C]399.906666666667[/C][C]-4.00076388888888[/C][C]-1.33590277777779[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]399.57[/C][C]400.445069444444[/C][C]401.311666666667[/C][C]-0.866597222222234[/C][C]-0.875069444444364[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]406.13[/C][C]404.992152777778[/C][C]402.709583333333[/C][C]2.2825694444444[/C][C]1.13784722222232[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]407.03[/C][C]406.733986111111[/C][C]404.08[/C][C]2.65398611111108[/C][C]0.296013888888979[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]409.46[/C][C]408.606902777778[/C][C]405.431666666667[/C][C]3.17523611111107[/C][C]0.853097222222232[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]409.9[/C][C]409.030902777778[/C][C]406.790833333333[/C][C]2.24006944444443[/C][C]0.869097222222194[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]409.9[/C][C]409.138152777778[/C][C]408.1575[/C][C]0.980652777777775[/C][C]0.761847222222173[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]410.14[/C][C]409.576152777778[/C][C]409.43375[/C][C]0.142402777777781[/C][C]0.56384722222225[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]410.54[/C][C]410.280902777778[/C][C]410.7425[/C][C]-0.461597222222227[/C][C]0.259097222222294[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]410.69[/C][C]410.902486111111[/C][C]412.159166666667[/C][C]-1.2566805555555[/C][C]-0.212486111111104[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]410.79[/C][C]411.590152777778[/C][C]413.574166666667[/C][C]-1.98401388888882[/C][C]-0.800152777777782[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]410.97[/C][C]412.064736111111[/C][C]414.97[/C][C]-2.90526388888887[/C][C]-1.0947361111111[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]410.97[/C][C]412.332569444444[/C][C]416.333333333333[/C][C]-4.00076388888888[/C][C]-1.36256944444443[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]413.8[/C][C]416.822569444444[/C][C]417.689166666667[/C][C]-0.866597222222234[/C][C]-3.02256944444434[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]423.31[/C][C]421.337569444444[/C][C]419.055[/C][C]2.2825694444444[/C][C]1.97243055555555[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]423.85[/C][C]423.103152777778[/C][C]420.449166666667[/C][C]2.65398611111108[/C][C]0.7468472222223[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]426.6[/C][C]425.056069444444[/C][C]421.880833333333[/C][C]3.17523611111107[/C][C]1.54393055555562[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]426.26[/C][C]425.592986111111[/C][C]423.352916666667[/C][C]2.24006944444443[/C][C]0.667013888888903[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]426.26[/C][C]425.819402777778[/C][C]424.83875[/C][C]0.980652777777775[/C][C]0.440597222222266[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]426.32[/C][C]426.601986111111[/C][C]426.459583333333[/C][C]0.142402777777781[/C][C]-0.281986111111053[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]427.14[/C][C]427.390486111111[/C][C]427.852083333333[/C][C]-0.461597222222227[/C][C]-0.250486111111115[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]427.55[/C][C]427.814152777778[/C][C]429.070833333333[/C][C]-1.2566805555555[/C][C]-0.264152777777781[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]428.29[/C][C]428.390569444444[/C][C]430.374583333333[/C][C]-1.98401388888882[/C][C]-0.100569444444375[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]428.8[/C][C]428.684736111111[/C][C]431.59[/C][C]-2.90526388888887[/C][C]0.115263888888933[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]428.8[/C][C]428.820902777778[/C][C]432.821666666667[/C][C]-4.00076388888888[/C][C]-0.0209027777777351[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]434.87[/C][C]433.219236111111[/C][C]434.085833333333[/C][C]-0.866597222222234[/C][C]1.65076388888895[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]435.66[/C][C]437.632569444444[/C][C]435.35[/C][C]2.2825694444444[/C][C]-1.97256944444439[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]440.75[/C][C]439.241902777778[/C][C]436.587916666667[/C][C]2.65398611111108[/C][C]1.5080972222222[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]440.99[/C][C]440.990236111111[/C][C]437.815[/C][C]3.17523611111107[/C][C]-0.000236111111121318[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]441.04[/C][C]441.243819444444[/C][C]439.00375[/C][C]2.24006944444443[/C][C]-0.203819444444434[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]441.04[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.980652777777775[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]441.88[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.142402777777781[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]441.92[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.461597222222227[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]442.48[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1.2566805555555[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]442.81[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1.98401388888882[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]442.81[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-2.90526388888887[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=208654&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=208654&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	369.82	NA	NA	-4.00076388888888	NA
2	373.1	NA	NA	-0.866597222222234	NA
3	374.55	NA	NA	2.2825694444444	NA
4	375.01	NA	NA	2.65398611111108	NA
5	374.81	NA	NA	3.17523611111107	NA
6	375.31	NA	NA	2.24006944444443	NA
7	375.31	376.256486111111	375.275833333333	0.980652777777775	-0.946486111111085
8	375.39	376.093652777778	375.95125	0.142402777777781	-0.703652777777734
9	375.59	376.377569444444	376.839166666667	-0.461597222222227	-0.787569444444387
10	376.26	376.610402777778	377.867083333333	-1.2566805555555	-0.350402777777731
11	377.18	376.970569444444	378.954583333333	-1.98401388888882	0.209430555555571
12	377.26	377.208486111111	380.11375	-2.90526388888887	0.0515138888888487
13	377.26	377.267152777778	381.267916666667	-4.00076388888888	-0.00715277777783285
14	381.87	381.562986111111	382.429583333333	-0.866597222222234	0.307013888888889
15	387.09	385.875902777778	383.593333333333	2.2825694444444	1.21409722222228
16	387.14	387.356069444444	384.702083333333	2.65398611111108	-0.216069444444429
17	388.78	388.898152777778	385.722916666667	3.17523611111107	-0.118152777777766
18	389.16	388.947152777778	386.707083333333	2.24006944444443	0.212847222222308
19	389.16	388.673569444444	387.692916666667	0.980652777777775	0.486430555555614
20	389.42	388.740319444444	388.597916666667	0.142402777777781	0.679680555555649
21	389.49	388.709652777778	389.17125	-0.461597222222227	0.780347222222247
22	388.97	388.268319444445	389.525	-1.2566805555555	0.701680555555527
23	388.97	387.900986111111	389.885	-1.98401388888882	1.06901388888889
24	389.09	387.309736111111	390.215	-2.90526388888887	1.7802638888889
25	389.09	386.539236111111	390.54	-4.00076388888888	2.55076388888892
26	391.76	389.995902777778	390.8625	-0.866597222222234	1.76409722222223
27	390.96	393.487569444444	391.205	2.2825694444444	-2.52756944444445
28	391.76	394.270652777778	391.616666666667	2.65398611111108	-2.51065277777775
29	392.8	395.254402777778	392.079166666667	3.17523611111107	-2.45440277777772
30	393.06	394.780902777778	392.540833333333	2.24006944444443	-1.72090277777772
31	393.06	393.978152777778	392.9975	0.980652777777775	-0.918152777777721
32	393.26	393.693652777778	393.55125	0.142402777777781	-0.433652777777752
33	393.87	394.047152777778	394.50875	-0.461597222222227	-0.177152777777792
34	394.47	394.520402777778	395.777083333333	-1.2566805555555	-0.0504027777777765
35	394.57	395.123486111111	397.1075	-1.98401388888882	-0.55348611111117
36	394.57	395.598069444444	398.503333333333	-2.90526388888887	-1.02806944444444
37	394.57	395.905902777778	399.906666666667	-4.00076388888888	-1.33590277777779
38	399.57	400.445069444444	401.311666666667	-0.866597222222234	-0.875069444444364
39	406.13	404.992152777778	402.709583333333	2.2825694444444	1.13784722222232
40	407.03	406.733986111111	404.08	2.65398611111108	0.296013888888979
41	409.46	408.606902777778	405.431666666667	3.17523611111107	0.853097222222232
42	409.9	409.030902777778	406.790833333333	2.24006944444443	0.869097222222194
43	409.9	409.138152777778	408.1575	0.980652777777775	0.761847222222173
44	410.14	409.576152777778	409.43375	0.142402777777781	0.56384722222225
45	410.54	410.280902777778	410.7425	-0.461597222222227	0.259097222222294
46	410.69	410.902486111111	412.159166666667	-1.2566805555555	-0.212486111111104
47	410.79	411.590152777778	413.574166666667	-1.98401388888882	-0.800152777777782
48	410.97	412.064736111111	414.97	-2.90526388888887	-1.0947361111111
49	410.97	412.332569444444	416.333333333333	-4.00076388888888	-1.36256944444443
50	413.8	416.822569444444	417.689166666667	-0.866597222222234	-3.02256944444434
51	423.31	421.337569444444	419.055	2.2825694444444	1.97243055555555
52	423.85	423.103152777778	420.449166666667	2.65398611111108	0.7468472222223
53	426.6	425.056069444444	421.880833333333	3.17523611111107	1.54393055555562
54	426.26	425.592986111111	423.352916666667	2.24006944444443	0.667013888888903
55	426.26	425.819402777778	424.83875	0.980652777777775	0.440597222222266
56	426.32	426.601986111111	426.459583333333	0.142402777777781	-0.281986111111053
57	427.14	427.390486111111	427.852083333333	-0.461597222222227	-0.250486111111115
58	427.55	427.814152777778	429.070833333333	-1.2566805555555	-0.264152777777781
59	428.29	428.390569444444	430.374583333333	-1.98401388888882	-0.100569444444375
60	428.8	428.684736111111	431.59	-2.90526388888887	0.115263888888933
61	428.8	428.820902777778	432.821666666667	-4.00076388888888	-0.0209027777777351
62	434.87	433.219236111111	434.085833333333	-0.866597222222234	1.65076388888895
63	435.66	437.632569444444	435.35	2.2825694444444	-1.97256944444439
64	440.75	439.241902777778	436.587916666667	2.65398611111108	1.5080972222222
65	440.99	440.990236111111	437.815	3.17523611111107	-0.000236111111121318
66	441.04	441.243819444444	439.00375	2.24006944444443	-0.203819444444434
67	441.04	NA	NA	0.980652777777775	NA
68	441.88	NA	NA	0.142402777777781	NA
69	441.92	NA	NA	-0.461597222222227	NA
70	442.48	NA	NA	-1.2566805555555	NA
71	442.81	NA	NA	-1.98401388888882	NA
72	442.81	NA	NA	-2.90526388888887	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