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 13:44:43 -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/t1367517133grnskxzu8vfro3o.htm/, Retrieved Sat, 04 May 2024 00:41:39 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=208666, Retrieved Sat, 04 May 2024 00:41:39 +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

115

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

-       [Classical Decomposition] [Opdracht 9 oef2] [2013-05-02 17:44:43] [422c23941b3c44827a9ca757d6dfbb80] [Current]

Feedback Forum

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

8,5
8,5
8,5
8,6
8,6
8,4
8,2
8
8
8
8
7,9
7,9
7,9
7,9
8
7,9
7,4
7,2
7
6,9
7,1
7,2
7,2
7,1
6,9
6,8
6,8
6,8
6,9
7,1
7,2
7,2
7,1
7,1
7,2
7,5
7,7
7,8
7,7
7,7
7,8
8
8,1
8,1
8
8,1
8,2
8,4
8,5
8,5
8,5
8,5
8,5
8,4
8,3
8,2
8,1
7,9
7,6
7,3
7,1
7
7,1
7,1
7,1
7,3
7,3
7,3
7,2
7,2
7,1

Summary of computational transaction
Raw Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	3 seconds
R Server	'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ fisher.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 & 3 seconds \tabularnewline
R Server & 'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ fisher.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=208666&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]3 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ fisher.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=208666&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=208666&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	3 seconds
R Server	'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ fisher.wessa.net

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	8.5	NA	NA	0.0184027777777778	NA
2	8.5	NA	NA	0.0117361111111111	NA
3	8.5	NA	NA	0.00340277777777807	NA
4	8.6	NA	NA	0.0359027777777773	NA
5	8.6	NA	NA	0.0292361111111112	NA
6	8.4	NA	NA	-0.0174305555555553	NA
7	8.2	8.26256944444444	8.24166666666667	0.020902777777778	-0.0625694444444438
8	8	8.17423611111111	8.19166666666667	-0.0174305555555551	-0.174236111111112
9	8	8.10840277777778	8.14166666666667	-0.0332638888888888	-0.108402777777778
10	8	8.06340277777778	8.09166666666667	-0.0282638888888889	-0.0634027777777781
11	8	8.03423611111111	8.0375	-0.0032638888888891	-0.0342361111111131
12	7.9	7.94673611111111	7.96666666666667	-0.0199305555555561	-0.0467361111111115
13	7.9	7.90173611111111	7.88333333333333	0.0184027777777778	-0.0017361111111116
14	7.9	7.81173611111111	7.8	0.0117361111111111	0.0882638888888891
15	7.9	7.71590277777778	7.7125	0.00340277777777807	0.184097222222223
16	8	7.66506944444444	7.62916666666667	0.0359027777777773	0.334930555555556
17	7.9	7.58756944444444	7.55833333333333	0.0292361111111112	0.312430555555556
18	7.4	7.47840277777778	7.49583333333333	-0.0174305555555553	-0.0784027777777778
19	7.2	7.45423611111111	7.43333333333333	0.020902777777778	-0.254236111111111
20	7	7.34090277777778	7.35833333333333	-0.0174305555555551	-0.340902777777778
21	6.9	7.23756944444444	7.27083333333333	-0.0332638888888888	-0.337569444444444
22	7.1	7.14673611111111	7.175	-0.0282638888888889	-0.0467361111111106
23	7.2	7.07590277777778	7.07916666666667	-0.0032638888888891	0.124097222222224
24	7.2	6.99256944444444	7.0125	-0.0199305555555561	0.207430555555556
25	7.1	7.00590277777778	6.9875	0.0184027777777778	0.0940972222222234
26	6.9	7.00340277777778	6.99166666666667	0.0117361111111111	-0.103402777777777
27	6.8	7.01590277777778	7.0125	0.00340277777777807	-0.215902777777776
28	6.8	7.06090277777778	7.025	0.0359027777777773	-0.260902777777777
29	6.8	7.05006944444444	7.02083333333333	0.0292361111111112	-0.250069444444445
30	6.9	6.99923611111111	7.01666666666667	-0.0174305555555553	-0.0992361111111109
31	7.1	7.05423611111111	7.03333333333333	0.020902777777778	0.0457638888888887
32	7.2	7.06590277777778	7.08333333333333	-0.0174305555555551	0.134097222222223
33	7.2	7.12506944444444	7.15833333333333	-0.0332638888888888	0.0749305555555555
34	7.1	7.20923611111111	7.2375	-0.0282638888888889	-0.109236111111111
35	7.1	7.30923611111111	7.3125	-0.0032638888888891	-0.20923611111111
36	7.2	7.36756944444444	7.3875	-0.0199305555555561	-0.167569444444443
37	7.5	7.48090277777778	7.4625	0.0184027777777778	0.0190972222222241
38	7.7	7.54923611111111	7.5375	0.0117361111111111	0.150763888888889
39	7.8	7.61590277777778	7.6125	0.00340277777777807	0.184097222222222
40	7.7	7.72340277777778	7.6875	0.0359027777777773	-0.0234027777777772
41	7.7	7.79590277777778	7.76666666666667	0.0292361111111112	-0.0959027777777779
42	7.8	7.83256944444444	7.85	-0.0174305555555553	-0.0325694444444444
43	8	7.95006944444444	7.92916666666667	0.020902777777778	0.049930555555556
44	8.1	7.98256944444444	8	-0.0174305555555551	0.117430555555554
45	8.1	8.02923611111111	8.0625	-0.0332638888888888	0.0707638888888891
46	8	8.09673611111111	8.125	-0.0282638888888889	-0.0967361111111114
47	8.1	8.18840277777778	8.19166666666667	-0.0032638888888891	-0.0884027777777785
48	8.2	8.23423611111111	8.25416666666667	-0.0199305555555561	-0.0342361111111114
49	8.4	8.31840277777778	8.3	0.0184027777777778	0.0815972222222214
50	8.5	8.33673611111111	8.325	0.0117361111111111	0.163263888888888
51	8.5	8.34090277777778	8.3375	0.00340277777777807	0.159097222222222
52	8.5	8.38173611111111	8.34583333333333	0.0359027777777773	0.118263888888889
53	8.5	8.37090277777778	8.34166666666667	0.0292361111111112	0.129097222222223
54	8.5	8.29090277777778	8.30833333333333	-0.0174305555555553	0.209097222222223
55	8.4	8.25840277777778	8.2375	0.020902777777778	0.141597222222224
56	8.3	8.11590277777778	8.13333333333333	-0.0174305555555551	0.184097222222224
57	8.2	7.97923611111111	8.0125	-0.0332638888888888	0.220763888888891
58	8.1	7.86340277777778	7.89166666666667	-0.0282638888888889	0.236597222222222
59	7.9	7.77173611111111	7.775	-0.0032638888888891	0.128263888888889
60	7.6	7.63840277777778	7.65833333333333	-0.0199305555555561	-0.0384027777777787
61	7.3	7.57256944444444	7.55416666666667	0.0184027777777778	-0.272569444444444
62	7.1	7.47840277777778	7.46666666666667	0.0117361111111111	-0.378402777777778
63	7	7.39090277777778	7.3875	0.00340277777777807	-0.390902777777777
64	7.1	7.34840277777778	7.3125	0.0359027777777773	-0.248402777777778
65	7.1	7.27506944444444	7.24583333333333	0.0292361111111112	-0.175069444444444
66	7.1	7.17840277777778	7.19583333333333	-0.0174305555555553	-0.0784027777777778
67	7.3	NA	NA	0.020902777777778	NA
68	7.3	NA	NA	-0.0174305555555551	NA
69	7.3	NA	NA	-0.0332638888888888	NA
70	7.2	NA	NA	-0.0282638888888889	NA
71	7.2	NA	NA	-0.0032638888888891	NA
72	7.1	NA	NA	-0.0199305555555561	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 8.5 & NA & NA & 0.0184027777777778 & NA \tabularnewline
2 & 8.5 & NA & NA & 0.0117361111111111 & NA \tabularnewline
3 & 8.5 & NA & NA & 0.00340277777777807 & NA \tabularnewline
4 & 8.6 & NA & NA & 0.0359027777777773 & NA \tabularnewline
5 & 8.6 & NA & NA & 0.0292361111111112 & NA \tabularnewline
6 & 8.4 & NA & NA & -0.0174305555555553 & NA \tabularnewline
7 & 8.2 & 8.26256944444444 & 8.24166666666667 & 0.020902777777778 & -0.0625694444444438 \tabularnewline
8 & 8 & 8.17423611111111 & 8.19166666666667 & -0.0174305555555551 & -0.174236111111112 \tabularnewline
9 & 8 & 8.10840277777778 & 8.14166666666667 & -0.0332638888888888 & -0.108402777777778 \tabularnewline
10 & 8 & 8.06340277777778 & 8.09166666666667 & -0.0282638888888889 & -0.0634027777777781 \tabularnewline
11 & 8 & 8.03423611111111 & 8.0375 & -0.0032638888888891 & -0.0342361111111131 \tabularnewline
12 & 7.9 & 7.94673611111111 & 7.96666666666667 & -0.0199305555555561 & -0.0467361111111115 \tabularnewline
13 & 7.9 & 7.90173611111111 & 7.88333333333333 & 0.0184027777777778 & -0.0017361111111116 \tabularnewline
14 & 7.9 & 7.81173611111111 & 7.8 & 0.0117361111111111 & 0.0882638888888891 \tabularnewline
15 & 7.9 & 7.71590277777778 & 7.7125 & 0.00340277777777807 & 0.184097222222223 \tabularnewline
16 & 8 & 7.66506944444444 & 7.62916666666667 & 0.0359027777777773 & 0.334930555555556 \tabularnewline
17 & 7.9 & 7.58756944444444 & 7.55833333333333 & 0.0292361111111112 & 0.312430555555556 \tabularnewline
18 & 7.4 & 7.47840277777778 & 7.49583333333333 & -0.0174305555555553 & -0.0784027777777778 \tabularnewline
19 & 7.2 & 7.45423611111111 & 7.43333333333333 & 0.020902777777778 & -0.254236111111111 \tabularnewline
20 & 7 & 7.34090277777778 & 7.35833333333333 & -0.0174305555555551 & -0.340902777777778 \tabularnewline
21 & 6.9 & 7.23756944444444 & 7.27083333333333 & -0.0332638888888888 & -0.337569444444444 \tabularnewline
22 & 7.1 & 7.14673611111111 & 7.175 & -0.0282638888888889 & -0.0467361111111106 \tabularnewline
23 & 7.2 & 7.07590277777778 & 7.07916666666667 & -0.0032638888888891 & 0.124097222222224 \tabularnewline
24 & 7.2 & 6.99256944444444 & 7.0125 & -0.0199305555555561 & 0.207430555555556 \tabularnewline
25 & 7.1 & 7.00590277777778 & 6.9875 & 0.0184027777777778 & 0.0940972222222234 \tabularnewline
26 & 6.9 & 7.00340277777778 & 6.99166666666667 & 0.0117361111111111 & -0.103402777777777 \tabularnewline
27 & 6.8 & 7.01590277777778 & 7.0125 & 0.00340277777777807 & -0.215902777777776 \tabularnewline
28 & 6.8 & 7.06090277777778 & 7.025 & 0.0359027777777773 & -0.260902777777777 \tabularnewline
29 & 6.8 & 7.05006944444444 & 7.02083333333333 & 0.0292361111111112 & -0.250069444444445 \tabularnewline
30 & 6.9 & 6.99923611111111 & 7.01666666666667 & -0.0174305555555553 & -0.0992361111111109 \tabularnewline
31 & 7.1 & 7.05423611111111 & 7.03333333333333 & 0.020902777777778 & 0.0457638888888887 \tabularnewline
32 & 7.2 & 7.06590277777778 & 7.08333333333333 & -0.0174305555555551 & 0.134097222222223 \tabularnewline
33 & 7.2 & 7.12506944444444 & 7.15833333333333 & -0.0332638888888888 & 0.0749305555555555 \tabularnewline
34 & 7.1 & 7.20923611111111 & 7.2375 & -0.0282638888888889 & -0.109236111111111 \tabularnewline
35 & 7.1 & 7.30923611111111 & 7.3125 & -0.0032638888888891 & -0.20923611111111 \tabularnewline
36 & 7.2 & 7.36756944444444 & 7.3875 & -0.0199305555555561 & -0.167569444444443 \tabularnewline
37 & 7.5 & 7.48090277777778 & 7.4625 & 0.0184027777777778 & 0.0190972222222241 \tabularnewline
38 & 7.7 & 7.54923611111111 & 7.5375 & 0.0117361111111111 & 0.150763888888889 \tabularnewline
39 & 7.8 & 7.61590277777778 & 7.6125 & 0.00340277777777807 & 0.184097222222222 \tabularnewline
40 & 7.7 & 7.72340277777778 & 7.6875 & 0.0359027777777773 & -0.0234027777777772 \tabularnewline
41 & 7.7 & 7.79590277777778 & 7.76666666666667 & 0.0292361111111112 & -0.0959027777777779 \tabularnewline
42 & 7.8 & 7.83256944444444 & 7.85 & -0.0174305555555553 & -0.0325694444444444 \tabularnewline
43 & 8 & 7.95006944444444 & 7.92916666666667 & 0.020902777777778 & 0.049930555555556 \tabularnewline
44 & 8.1 & 7.98256944444444 & 8 & -0.0174305555555551 & 0.117430555555554 \tabularnewline
45 & 8.1 & 8.02923611111111 & 8.0625 & -0.0332638888888888 & 0.0707638888888891 \tabularnewline
46 & 8 & 8.09673611111111 & 8.125 & -0.0282638888888889 & -0.0967361111111114 \tabularnewline
47 & 8.1 & 8.18840277777778 & 8.19166666666667 & -0.0032638888888891 & -0.0884027777777785 \tabularnewline
48 & 8.2 & 8.23423611111111 & 8.25416666666667 & -0.0199305555555561 & -0.0342361111111114 \tabularnewline
49 & 8.4 & 8.31840277777778 & 8.3 & 0.0184027777777778 & 0.0815972222222214 \tabularnewline
50 & 8.5 & 8.33673611111111 & 8.325 & 0.0117361111111111 & 0.163263888888888 \tabularnewline
51 & 8.5 & 8.34090277777778 & 8.3375 & 0.00340277777777807 & 0.159097222222222 \tabularnewline
52 & 8.5 & 8.38173611111111 & 8.34583333333333 & 0.0359027777777773 & 0.118263888888889 \tabularnewline
53 & 8.5 & 8.37090277777778 & 8.34166666666667 & 0.0292361111111112 & 0.129097222222223 \tabularnewline
54 & 8.5 & 8.29090277777778 & 8.30833333333333 & -0.0174305555555553 & 0.209097222222223 \tabularnewline
55 & 8.4 & 8.25840277777778 & 8.2375 & 0.020902777777778 & 0.141597222222224 \tabularnewline
56 & 8.3 & 8.11590277777778 & 8.13333333333333 & -0.0174305555555551 & 0.184097222222224 \tabularnewline
57 & 8.2 & 7.97923611111111 & 8.0125 & -0.0332638888888888 & 0.220763888888891 \tabularnewline
58 & 8.1 & 7.86340277777778 & 7.89166666666667 & -0.0282638888888889 & 0.236597222222222 \tabularnewline
59 & 7.9 & 7.77173611111111 & 7.775 & -0.0032638888888891 & 0.128263888888889 \tabularnewline
60 & 7.6 & 7.63840277777778 & 7.65833333333333 & -0.0199305555555561 & -0.0384027777777787 \tabularnewline
61 & 7.3 & 7.57256944444444 & 7.55416666666667 & 0.0184027777777778 & -0.272569444444444 \tabularnewline
62 & 7.1 & 7.47840277777778 & 7.46666666666667 & 0.0117361111111111 & -0.378402777777778 \tabularnewline
63 & 7 & 7.39090277777778 & 7.3875 & 0.00340277777777807 & -0.390902777777777 \tabularnewline
64 & 7.1 & 7.34840277777778 & 7.3125 & 0.0359027777777773 & -0.248402777777778 \tabularnewline
65 & 7.1 & 7.27506944444444 & 7.24583333333333 & 0.0292361111111112 & -0.175069444444444 \tabularnewline
66 & 7.1 & 7.17840277777778 & 7.19583333333333 & -0.0174305555555553 & -0.0784027777777778 \tabularnewline
67 & 7.3 & NA & NA & 0.020902777777778 & NA \tabularnewline
68 & 7.3 & NA & NA & -0.0174305555555551 & NA \tabularnewline
69 & 7.3 & NA & NA & -0.0332638888888888 & NA \tabularnewline
70 & 7.2 & NA & NA & -0.0282638888888889 & NA \tabularnewline
71 & 7.2 & NA & NA & -0.0032638888888891 & NA \tabularnewline
72 & 7.1 & NA & NA & -0.0199305555555561 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=208666&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]8.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0184027777777778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]8.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0117361111111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]8.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00340277777777807[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]8.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0359027777777773[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]8.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0292361111111112[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]8.4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0174305555555553[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]8.2[/C][C]8.26256944444444[/C][C]8.24166666666667[/C][C]0.020902777777778[/C][C]-0.0625694444444438[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]8[/C][C]8.17423611111111[/C][C]8.19166666666667[/C][C]-0.0174305555555551[/C][C]-0.174236111111112[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]8[/C][C]8.10840277777778[/C][C]8.14166666666667[/C][C]-0.0332638888888888[/C][C]-0.108402777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]8[/C][C]8.06340277777778[/C][C]8.09166666666667[/C][C]-0.0282638888888889[/C][C]-0.0634027777777781[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]8[/C][C]8.03423611111111[/C][C]8.0375[/C][C]-0.0032638888888891[/C][C]-0.0342361111111131[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]7.9[/C][C]7.94673611111111[/C][C]7.96666666666667[/C][C]-0.0199305555555561[/C][C]-0.0467361111111115[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]7.9[/C][C]7.90173611111111[/C][C]7.88333333333333[/C][C]0.0184027777777778[/C][C]-0.0017361111111116[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]7.9[/C][C]7.81173611111111[/C][C]7.8[/C][C]0.0117361111111111[/C][C]0.0882638888888891[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]7.9[/C][C]7.71590277777778[/C][C]7.7125[/C][C]0.00340277777777807[/C][C]0.184097222222223[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]8[/C][C]7.66506944444444[/C][C]7.62916666666667[/C][C]0.0359027777777773[/C][C]0.334930555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]7.9[/C][C]7.58756944444444[/C][C]7.55833333333333[/C][C]0.0292361111111112[/C][C]0.312430555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]7.4[/C][C]7.47840277777778[/C][C]7.49583333333333[/C][C]-0.0174305555555553[/C][C]-0.0784027777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]7.2[/C][C]7.45423611111111[/C][C]7.43333333333333[/C][C]0.020902777777778[/C][C]-0.254236111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]7[/C][C]7.34090277777778[/C][C]7.35833333333333[/C][C]-0.0174305555555551[/C][C]-0.340902777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]6.9[/C][C]7.23756944444444[/C][C]7.27083333333333[/C][C]-0.0332638888888888[/C][C]-0.337569444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]7.1[/C][C]7.14673611111111[/C][C]7.175[/C][C]-0.0282638888888889[/C][C]-0.0467361111111106[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]7.2[/C][C]7.07590277777778[/C][C]7.07916666666667[/C][C]-0.0032638888888891[/C][C]0.124097222222224[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]7.2[/C][C]6.99256944444444[/C][C]7.0125[/C][C]-0.0199305555555561[/C][C]0.207430555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]7.1[/C][C]7.00590277777778[/C][C]6.9875[/C][C]0.0184027777777778[/C][C]0.0940972222222234[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]6.9[/C][C]7.00340277777778[/C][C]6.99166666666667[/C][C]0.0117361111111111[/C][C]-0.103402777777777[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]6.8[/C][C]7.01590277777778[/C][C]7.0125[/C][C]0.00340277777777807[/C][C]-0.215902777777776[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]6.8[/C][C]7.06090277777778[/C][C]7.025[/C][C]0.0359027777777773[/C][C]-0.260902777777777[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]6.8[/C][C]7.05006944444444[/C][C]7.02083333333333[/C][C]0.0292361111111112[/C][C]-0.250069444444445[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]6.9[/C][C]6.99923611111111[/C][C]7.01666666666667[/C][C]-0.0174305555555553[/C][C]-0.0992361111111109[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]7.1[/C][C]7.05423611111111[/C][C]7.03333333333333[/C][C]0.020902777777778[/C][C]0.0457638888888887[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]7.2[/C][C]7.06590277777778[/C][C]7.08333333333333[/C][C]-0.0174305555555551[/C][C]0.134097222222223[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]7.2[/C][C]7.12506944444444[/C][C]7.15833333333333[/C][C]-0.0332638888888888[/C][C]0.0749305555555555[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]7.1[/C][C]7.20923611111111[/C][C]7.2375[/C][C]-0.0282638888888889[/C][C]-0.109236111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]7.1[/C][C]7.30923611111111[/C][C]7.3125[/C][C]-0.0032638888888891[/C][C]-0.20923611111111[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]7.2[/C][C]7.36756944444444[/C][C]7.3875[/C][C]-0.0199305555555561[/C][C]-0.167569444444443[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]7.5[/C][C]7.48090277777778[/C][C]7.4625[/C][C]0.0184027777777778[/C][C]0.0190972222222241[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]7.7[/C][C]7.54923611111111[/C][C]7.5375[/C][C]0.0117361111111111[/C][C]0.150763888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]7.8[/C][C]7.61590277777778[/C][C]7.6125[/C][C]0.00340277777777807[/C][C]0.184097222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]7.7[/C][C]7.72340277777778[/C][C]7.6875[/C][C]0.0359027777777773[/C][C]-0.0234027777777772[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]7.7[/C][C]7.79590277777778[/C][C]7.76666666666667[/C][C]0.0292361111111112[/C][C]-0.0959027777777779[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]7.8[/C][C]7.83256944444444[/C][C]7.85[/C][C]-0.0174305555555553[/C][C]-0.0325694444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]8[/C][C]7.95006944444444[/C][C]7.92916666666667[/C][C]0.020902777777778[/C][C]0.049930555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]8.1[/C][C]7.98256944444444[/C][C]8[/C][C]-0.0174305555555551[/C][C]0.117430555555554[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]8.1[/C][C]8.02923611111111[/C][C]8.0625[/C][C]-0.0332638888888888[/C][C]0.0707638888888891[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]8[/C][C]8.09673611111111[/C][C]8.125[/C][C]-0.0282638888888889[/C][C]-0.0967361111111114[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]8.1[/C][C]8.18840277777778[/C][C]8.19166666666667[/C][C]-0.0032638888888891[/C][C]-0.0884027777777785[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]8.2[/C][C]8.23423611111111[/C][C]8.25416666666667[/C][C]-0.0199305555555561[/C][C]-0.0342361111111114[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]8.4[/C][C]8.31840277777778[/C][C]8.3[/C][C]0.0184027777777778[/C][C]0.0815972222222214[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]8.5[/C][C]8.33673611111111[/C][C]8.325[/C][C]0.0117361111111111[/C][C]0.163263888888888[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]8.5[/C][C]8.34090277777778[/C][C]8.3375[/C][C]0.00340277777777807[/C][C]0.159097222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]8.5[/C][C]8.38173611111111[/C][C]8.34583333333333[/C][C]0.0359027777777773[/C][C]0.118263888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]8.5[/C][C]8.37090277777778[/C][C]8.34166666666667[/C][C]0.0292361111111112[/C][C]0.129097222222223[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]8.5[/C][C]8.29090277777778[/C][C]8.30833333333333[/C][C]-0.0174305555555553[/C][C]0.209097222222223[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]8.4[/C][C]8.25840277777778[/C][C]8.2375[/C][C]0.020902777777778[/C][C]0.141597222222224[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]8.3[/C][C]8.11590277777778[/C][C]8.13333333333333[/C][C]-0.0174305555555551[/C][C]0.184097222222224[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]8.2[/C][C]7.97923611111111[/C][C]8.0125[/C][C]-0.0332638888888888[/C][C]0.220763888888891[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]8.1[/C][C]7.86340277777778[/C][C]7.89166666666667[/C][C]-0.0282638888888889[/C][C]0.236597222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]7.9[/C][C]7.77173611111111[/C][C]7.775[/C][C]-0.0032638888888891[/C][C]0.128263888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]7.6[/C][C]7.63840277777778[/C][C]7.65833333333333[/C][C]-0.0199305555555561[/C][C]-0.0384027777777787[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]7.3[/C][C]7.57256944444444[/C][C]7.55416666666667[/C][C]0.0184027777777778[/C][C]-0.272569444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]7.1[/C][C]7.47840277777778[/C][C]7.46666666666667[/C][C]0.0117361111111111[/C][C]-0.378402777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]7[/C][C]7.39090277777778[/C][C]7.3875[/C][C]0.00340277777777807[/C][C]-0.390902777777777[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]7.1[/C][C]7.34840277777778[/C][C]7.3125[/C][C]0.0359027777777773[/C][C]-0.248402777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]7.1[/C][C]7.27506944444444[/C][C]7.24583333333333[/C][C]0.0292361111111112[/C][C]-0.175069444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]7.1[/C][C]7.17840277777778[/C][C]7.19583333333333[/C][C]-0.0174305555555553[/C][C]-0.0784027777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]7.3[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.020902777777778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]7.3[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0174305555555551[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]7.3[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0332638888888888[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]7.2[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0282638888888889[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]7.2[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0032638888888891[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]7.1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0199305555555561[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=208666&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=208666&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	8.5	NA	NA	0.0184027777777778	NA
2	8.5	NA	NA	0.0117361111111111	NA
3	8.5	NA	NA	0.00340277777777807	NA
4	8.6	NA	NA	0.0359027777777773	NA
5	8.6	NA	NA	0.0292361111111112	NA
6	8.4	NA	NA	-0.0174305555555553	NA
7	8.2	8.26256944444444	8.24166666666667	0.020902777777778	-0.0625694444444438
8	8	8.17423611111111	8.19166666666667	-0.0174305555555551	-0.174236111111112
9	8	8.10840277777778	8.14166666666667	-0.0332638888888888	-0.108402777777778
10	8	8.06340277777778	8.09166666666667	-0.0282638888888889	-0.0634027777777781
11	8	8.03423611111111	8.0375	-0.0032638888888891	-0.0342361111111131
12	7.9	7.94673611111111	7.96666666666667	-0.0199305555555561	-0.0467361111111115
13	7.9	7.90173611111111	7.88333333333333	0.0184027777777778	-0.0017361111111116
14	7.9	7.81173611111111	7.8	0.0117361111111111	0.0882638888888891
15	7.9	7.71590277777778	7.7125	0.00340277777777807	0.184097222222223
16	8	7.66506944444444	7.62916666666667	0.0359027777777773	0.334930555555556
17	7.9	7.58756944444444	7.55833333333333	0.0292361111111112	0.312430555555556
18	7.4	7.47840277777778	7.49583333333333	-0.0174305555555553	-0.0784027777777778
19	7.2	7.45423611111111	7.43333333333333	0.020902777777778	-0.254236111111111
20	7	7.34090277777778	7.35833333333333	-0.0174305555555551	-0.340902777777778
21	6.9	7.23756944444444	7.27083333333333	-0.0332638888888888	-0.337569444444444
22	7.1	7.14673611111111	7.175	-0.0282638888888889	-0.0467361111111106
23	7.2	7.07590277777778	7.07916666666667	-0.0032638888888891	0.124097222222224
24	7.2	6.99256944444444	7.0125	-0.0199305555555561	0.207430555555556
25	7.1	7.00590277777778	6.9875	0.0184027777777778	0.0940972222222234
26	6.9	7.00340277777778	6.99166666666667	0.0117361111111111	-0.103402777777777
27	6.8	7.01590277777778	7.0125	0.00340277777777807	-0.215902777777776
28	6.8	7.06090277777778	7.025	0.0359027777777773	-0.260902777777777
29	6.8	7.05006944444444	7.02083333333333	0.0292361111111112	-0.250069444444445
30	6.9	6.99923611111111	7.01666666666667	-0.0174305555555553	-0.0992361111111109
31	7.1	7.05423611111111	7.03333333333333	0.020902777777778	0.0457638888888887
32	7.2	7.06590277777778	7.08333333333333	-0.0174305555555551	0.134097222222223
33	7.2	7.12506944444444	7.15833333333333	-0.0332638888888888	0.0749305555555555
34	7.1	7.20923611111111	7.2375	-0.0282638888888889	-0.109236111111111
35	7.1	7.30923611111111	7.3125	-0.0032638888888891	-0.20923611111111
36	7.2	7.36756944444444	7.3875	-0.0199305555555561	-0.167569444444443
37	7.5	7.48090277777778	7.4625	0.0184027777777778	0.0190972222222241
38	7.7	7.54923611111111	7.5375	0.0117361111111111	0.150763888888889
39	7.8	7.61590277777778	7.6125	0.00340277777777807	0.184097222222222
40	7.7	7.72340277777778	7.6875	0.0359027777777773	-0.0234027777777772
41	7.7	7.79590277777778	7.76666666666667	0.0292361111111112	-0.0959027777777779
42	7.8	7.83256944444444	7.85	-0.0174305555555553	-0.0325694444444444
43	8	7.95006944444444	7.92916666666667	0.020902777777778	0.049930555555556
44	8.1	7.98256944444444	8	-0.0174305555555551	0.117430555555554
45	8.1	8.02923611111111	8.0625	-0.0332638888888888	0.0707638888888891
46	8	8.09673611111111	8.125	-0.0282638888888889	-0.0967361111111114
47	8.1	8.18840277777778	8.19166666666667	-0.0032638888888891	-0.0884027777777785
48	8.2	8.23423611111111	8.25416666666667	-0.0199305555555561	-0.0342361111111114
49	8.4	8.31840277777778	8.3	0.0184027777777778	0.0815972222222214
50	8.5	8.33673611111111	8.325	0.0117361111111111	0.163263888888888
51	8.5	8.34090277777778	8.3375	0.00340277777777807	0.159097222222222
52	8.5	8.38173611111111	8.34583333333333	0.0359027777777773	0.118263888888889
53	8.5	8.37090277777778	8.34166666666667	0.0292361111111112	0.129097222222223
54	8.5	8.29090277777778	8.30833333333333	-0.0174305555555553	0.209097222222223
55	8.4	8.25840277777778	8.2375	0.020902777777778	0.141597222222224
56	8.3	8.11590277777778	8.13333333333333	-0.0174305555555551	0.184097222222224
57	8.2	7.97923611111111	8.0125	-0.0332638888888888	0.220763888888891
58	8.1	7.86340277777778	7.89166666666667	-0.0282638888888889	0.236597222222222
59	7.9	7.77173611111111	7.775	-0.0032638888888891	0.128263888888889
60	7.6	7.63840277777778	7.65833333333333	-0.0199305555555561	-0.0384027777777787
61	7.3	7.57256944444444	7.55416666666667	0.0184027777777778	-0.272569444444444
62	7.1	7.47840277777778	7.46666666666667	0.0117361111111111	-0.378402777777778
63	7	7.39090277777778	7.3875	0.00340277777777807	-0.390902777777777
64	7.1	7.34840277777778	7.3125	0.0359027777777773	-0.248402777777778
65	7.1	7.27506944444444	7.24583333333333	0.0292361111111112	-0.175069444444444
66	7.1	7.17840277777778	7.19583333333333	-0.0174305555555553	-0.0784027777777778
67	7.3	NA	NA	0.020902777777778	NA
68	7.3	NA	NA	-0.0174305555555551	NA
69	7.3	NA	NA	-0.0332638888888888	NA
70	7.2	NA	NA	-0.0282638888888889	NA
71	7.2	NA	NA	-0.0032638888888891	NA
72	7.1	NA	NA	-0.0199305555555561	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