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

Fri, 10 May 2013 07:39:23 -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/10/t13681859842upo6bupak50jbo.htm/, Retrieved Mon, 29 Apr 2024 20:24:58 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=208868, Retrieved Mon, 29 Apr 2024 20:24:58 +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

146

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

-       [Classical Decomposition] [gemiddelde consum...] [2013-05-10 11:39:23] [a5e81fc5b84eaf53b9dc73271fe36a59] [Current]

Feedback Forum

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

1,26
1,26
1,28
1,34
1,39
1,47
1,57
1,63
1,72
1,43
1,35
1,41
1,44
1,43
1,43
1,42
1,45
1,51
1,48
1,48
1,45
1,38
1,46
1,45
1,41
1,45
1,47
1,47
1,53
1,56
1,66
1,79
1,78
1,46
1,41
1,43
1,43
1,45
1,35
1,35
1,29
1,29
1,26
1,3
1,3
1,16
1,24
1,15
1,21
1,22
1,17
1,13
1,15
1,2
1,23
1,25
1,38
1,28
1,26
1,25
1,26
1,28
1,31
1,22
1,23
1,36
1,54
1,58
1,44
1,29
1,28
1,23

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=208868&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=208868&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=208868&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	1.26	NA	NA	-0.0312986111111112	NA
2	1.26	NA	NA	-0.0146319444444445	NA
3	1.28	NA	NA	-0.0318819444444444	NA
4	1.34	NA	NA	-0.0563819444444444	NA
5	1.39	NA	NA	-0.0426319444444445	NA
6	1.47	NA	NA	0.0134513888888889	NA
7	1.57	1.48611805555556	1.43333333333333	0.0527847222222222	0.0838819444444447
8	1.63	1.55053472222222	1.44791666666667	0.102618055555556	0.0794652777777778
9	1.72	1.59945138888889	1.46125	0.138201388888889	0.120548611111111
10	1.43	1.42578472222222	1.47083333333333	-0.0450486111111111	0.00421527777777775
11	1.35	1.43595138888889	1.47666666666667	-0.0407152777777778	-0.0859513888888888
12	1.41	1.43636805555556	1.48083333333333	-0.0444652777777778	-0.0263680555555554
13	1.44	1.44745138888889	1.47875	-0.0312986111111112	-0.00745138888888874
14	1.43	1.45411805555556	1.46875	-0.0146319444444445	-0.0241180555555556
15	1.43	1.41936805555556	1.45125	-0.0318819444444444	0.0106319444444445
16	1.42	1.38153472222222	1.43791666666667	-0.0563819444444444	0.0384652777777779
17	1.45	1.39778472222222	1.44041666666667	-0.0426319444444445	0.052215277777778
18	1.51	1.46011805555556	1.44666666666667	0.0134513888888889	0.0498819444444445
19	1.48	1.49986805555556	1.44708333333333	0.0527847222222222	-0.0198680555555555
20	1.48	1.54928472222222	1.44666666666667	0.102618055555556	-0.0692847222222222
21	1.45	1.58736805555556	1.44916666666667	0.138201388888889	-0.137368055555556
22	1.38	1.40786805555556	1.45291666666667	-0.0450486111111111	-0.0278680555555555
23	1.46	1.41761805555556	1.45833333333333	-0.0407152777777778	0.0423819444444447
24	1.45	1.41928472222222	1.46375	-0.0444652777777778	0.0307152777777779
25	1.41	1.44203472222222	1.47333333333333	-0.0312986111111112	-0.0320347222222221
26	1.45	1.47911805555556	1.49375	-0.0146319444444445	-0.0291180555555555
27	1.47	1.48853472222222	1.52041666666667	-0.0318819444444444	-0.0185347222222219
28	1.47	1.48111805555555	1.5375	-0.0563819444444444	-0.011118055555555
29	1.53	1.49611805555556	1.53875	-0.0426319444444445	0.0338819444444447
30	1.56	1.54928472222222	1.53583333333333	0.0134513888888889	0.0107152777777779
31	1.66	1.58861805555556	1.53583333333333	0.0527847222222222	0.0713819444444443
32	1.79	1.63928472222222	1.53666666666667	0.102618055555556	0.150715277777778
33	1.78	1.66986805555556	1.53166666666667	0.138201388888889	0.110131944444445
34	1.46	1.47661805555556	1.52166666666667	-0.0450486111111111	-0.0166180555555555
35	1.41	1.46595138888889	1.50666666666667	-0.0407152777777778	-0.055951388888889
36	1.43	1.44095138888889	1.48541666666667	-0.0444652777777778	-0.0109513888888888
37	1.43	1.42620138888889	1.4575	-0.0312986111111112	0.00379861111111146
38	1.45	1.40578472222222	1.42041666666667	-0.0146319444444445	0.044215277777778
39	1.35	1.34811805555556	1.38	-0.0318819444444444	0.00188194444444467
40	1.35	1.29111805555556	1.3475	-0.0563819444444444	0.0588819444444446
41	1.29	1.28528472222222	1.32791666666667	-0.0426319444444445	0.00471527777777769
42	1.29	1.32261805555556	1.30916666666667	0.0134513888888889	-0.0326180555555557
43	1.26	1.34111805555556	1.28833333333333	0.0527847222222222	-0.0811180555555555
44	1.3	1.37220138888889	1.26958333333333	0.102618055555556	-0.0722013888888888
45	1.3	1.39070138888889	1.2525	0.138201388888889	-0.0907013888888886
46	1.16	1.19078472222222	1.23583333333333	-0.0450486111111111	-0.0307847222222219
47	1.24	1.18011805555556	1.22083333333333	-0.0407152777777778	0.0598819444444447
48	1.15	1.16678472222222	1.21125	-0.0444652777777778	-0.0167847222222219
49	1.21	1.17495138888889	1.20625	-0.0312986111111112	0.035048611111111
50	1.22	1.18828472222222	1.20291666666667	-0.0146319444444445	0.0317152777777778
51	1.17	1.17228472222222	1.20416666666667	-0.0318819444444444	-0.0022847222222222
52	1.13	1.15611805555556	1.2125	-0.0563819444444444	-0.0261180555555554
53	1.15	1.17570138888889	1.21833333333333	-0.0426319444444445	-0.0257013888888888
54	1.2	1.23678472222222	1.22333333333333	0.0134513888888889	-0.0367847222222222
55	1.23	1.28236805555556	1.22958333333333	0.0527847222222222	-0.0523680555555552
56	1.25	1.33678472222222	1.23416666666667	0.102618055555556	-0.086784722222222
57	1.38	1.38070138888889	1.2425	0.138201388888889	-0.000701388888888932
58	1.28	1.20703472222222	1.25208333333333	-0.0450486111111111	0.0729652777777778
59	1.26	1.21845138888889	1.25916666666667	-0.0407152777777778	0.041548611111111
60	1.25	1.22470138888889	1.26916666666667	-0.0444652777777778	0.0252986111111111
61	1.26	1.25745138888889	1.28875	-0.0312986111111112	0.00254861111111127
62	1.28	1.30078472222222	1.31541666666667	-0.0146319444444445	-0.0207847222222219
63	1.31	1.29978472222222	1.33166666666667	-0.0318819444444444	0.010215277777778
64	1.22	1.27820138888889	1.33458333333333	-0.0563819444444444	-0.058201388888889
65	1.23	1.29320138888889	1.33583333333333	-0.0426319444444445	-0.0632013888888887
66	1.36	1.34928472222222	1.33583333333333	0.0134513888888889	0.0107152777777779
67	1.54	NA	NA	0.0527847222222222	NA
68	1.58	NA	NA	0.102618055555556	NA
69	1.44	NA	NA	0.138201388888889	NA
70	1.29	NA	NA	-0.0450486111111111	NA
71	1.28	NA	NA	-0.0407152777777778	NA
72	1.23	NA	NA	-0.0444652777777778	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 1.26 & NA & NA & -0.0312986111111112 & NA \tabularnewline
2 & 1.26 & NA & NA & -0.0146319444444445 & NA \tabularnewline
3 & 1.28 & NA & NA & -0.0318819444444444 & NA \tabularnewline
4 & 1.34 & NA & NA & -0.0563819444444444 & NA \tabularnewline
5 & 1.39 & NA & NA & -0.0426319444444445 & NA \tabularnewline
6 & 1.47 & NA & NA & 0.0134513888888889 & NA \tabularnewline
7 & 1.57 & 1.48611805555556 & 1.43333333333333 & 0.0527847222222222 & 0.0838819444444447 \tabularnewline
8 & 1.63 & 1.55053472222222 & 1.44791666666667 & 0.102618055555556 & 0.0794652777777778 \tabularnewline
9 & 1.72 & 1.59945138888889 & 1.46125 & 0.138201388888889 & 0.120548611111111 \tabularnewline
10 & 1.43 & 1.42578472222222 & 1.47083333333333 & -0.0450486111111111 & 0.00421527777777775 \tabularnewline
11 & 1.35 & 1.43595138888889 & 1.47666666666667 & -0.0407152777777778 & -0.0859513888888888 \tabularnewline
12 & 1.41 & 1.43636805555556 & 1.48083333333333 & -0.0444652777777778 & -0.0263680555555554 \tabularnewline
13 & 1.44 & 1.44745138888889 & 1.47875 & -0.0312986111111112 & -0.00745138888888874 \tabularnewline
14 & 1.43 & 1.45411805555556 & 1.46875 & -0.0146319444444445 & -0.0241180555555556 \tabularnewline
15 & 1.43 & 1.41936805555556 & 1.45125 & -0.0318819444444444 & 0.0106319444444445 \tabularnewline
16 & 1.42 & 1.38153472222222 & 1.43791666666667 & -0.0563819444444444 & 0.0384652777777779 \tabularnewline
17 & 1.45 & 1.39778472222222 & 1.44041666666667 & -0.0426319444444445 & 0.052215277777778 \tabularnewline
18 & 1.51 & 1.46011805555556 & 1.44666666666667 & 0.0134513888888889 & 0.0498819444444445 \tabularnewline
19 & 1.48 & 1.49986805555556 & 1.44708333333333 & 0.0527847222222222 & -0.0198680555555555 \tabularnewline
20 & 1.48 & 1.54928472222222 & 1.44666666666667 & 0.102618055555556 & -0.0692847222222222 \tabularnewline
21 & 1.45 & 1.58736805555556 & 1.44916666666667 & 0.138201388888889 & -0.137368055555556 \tabularnewline
22 & 1.38 & 1.40786805555556 & 1.45291666666667 & -0.0450486111111111 & -0.0278680555555555 \tabularnewline
23 & 1.46 & 1.41761805555556 & 1.45833333333333 & -0.0407152777777778 & 0.0423819444444447 \tabularnewline
24 & 1.45 & 1.41928472222222 & 1.46375 & -0.0444652777777778 & 0.0307152777777779 \tabularnewline
25 & 1.41 & 1.44203472222222 & 1.47333333333333 & -0.0312986111111112 & -0.0320347222222221 \tabularnewline
26 & 1.45 & 1.47911805555556 & 1.49375 & -0.0146319444444445 & -0.0291180555555555 \tabularnewline
27 & 1.47 & 1.48853472222222 & 1.52041666666667 & -0.0318819444444444 & -0.0185347222222219 \tabularnewline
28 & 1.47 & 1.48111805555555 & 1.5375 & -0.0563819444444444 & -0.011118055555555 \tabularnewline
29 & 1.53 & 1.49611805555556 & 1.53875 & -0.0426319444444445 & 0.0338819444444447 \tabularnewline
30 & 1.56 & 1.54928472222222 & 1.53583333333333 & 0.0134513888888889 & 0.0107152777777779 \tabularnewline
31 & 1.66 & 1.58861805555556 & 1.53583333333333 & 0.0527847222222222 & 0.0713819444444443 \tabularnewline
32 & 1.79 & 1.63928472222222 & 1.53666666666667 & 0.102618055555556 & 0.150715277777778 \tabularnewline
33 & 1.78 & 1.66986805555556 & 1.53166666666667 & 0.138201388888889 & 0.110131944444445 \tabularnewline
34 & 1.46 & 1.47661805555556 & 1.52166666666667 & -0.0450486111111111 & -0.0166180555555555 \tabularnewline
35 & 1.41 & 1.46595138888889 & 1.50666666666667 & -0.0407152777777778 & -0.055951388888889 \tabularnewline
36 & 1.43 & 1.44095138888889 & 1.48541666666667 & -0.0444652777777778 & -0.0109513888888888 \tabularnewline
37 & 1.43 & 1.42620138888889 & 1.4575 & -0.0312986111111112 & 0.00379861111111146 \tabularnewline
38 & 1.45 & 1.40578472222222 & 1.42041666666667 & -0.0146319444444445 & 0.044215277777778 \tabularnewline
39 & 1.35 & 1.34811805555556 & 1.38 & -0.0318819444444444 & 0.00188194444444467 \tabularnewline
40 & 1.35 & 1.29111805555556 & 1.3475 & -0.0563819444444444 & 0.0588819444444446 \tabularnewline
41 & 1.29 & 1.28528472222222 & 1.32791666666667 & -0.0426319444444445 & 0.00471527777777769 \tabularnewline
42 & 1.29 & 1.32261805555556 & 1.30916666666667 & 0.0134513888888889 & -0.0326180555555557 \tabularnewline
43 & 1.26 & 1.34111805555556 & 1.28833333333333 & 0.0527847222222222 & -0.0811180555555555 \tabularnewline
44 & 1.3 & 1.37220138888889 & 1.26958333333333 & 0.102618055555556 & -0.0722013888888888 \tabularnewline
45 & 1.3 & 1.39070138888889 & 1.2525 & 0.138201388888889 & -0.0907013888888886 \tabularnewline
46 & 1.16 & 1.19078472222222 & 1.23583333333333 & -0.0450486111111111 & -0.0307847222222219 \tabularnewline
47 & 1.24 & 1.18011805555556 & 1.22083333333333 & -0.0407152777777778 & 0.0598819444444447 \tabularnewline
48 & 1.15 & 1.16678472222222 & 1.21125 & -0.0444652777777778 & -0.0167847222222219 \tabularnewline
49 & 1.21 & 1.17495138888889 & 1.20625 & -0.0312986111111112 & 0.035048611111111 \tabularnewline
50 & 1.22 & 1.18828472222222 & 1.20291666666667 & -0.0146319444444445 & 0.0317152777777778 \tabularnewline
51 & 1.17 & 1.17228472222222 & 1.20416666666667 & -0.0318819444444444 & -0.0022847222222222 \tabularnewline
52 & 1.13 & 1.15611805555556 & 1.2125 & -0.0563819444444444 & -0.0261180555555554 \tabularnewline
53 & 1.15 & 1.17570138888889 & 1.21833333333333 & -0.0426319444444445 & -0.0257013888888888 \tabularnewline
54 & 1.2 & 1.23678472222222 & 1.22333333333333 & 0.0134513888888889 & -0.0367847222222222 \tabularnewline
55 & 1.23 & 1.28236805555556 & 1.22958333333333 & 0.0527847222222222 & -0.0523680555555552 \tabularnewline
56 & 1.25 & 1.33678472222222 & 1.23416666666667 & 0.102618055555556 & -0.086784722222222 \tabularnewline
57 & 1.38 & 1.38070138888889 & 1.2425 & 0.138201388888889 & -0.000701388888888932 \tabularnewline
58 & 1.28 & 1.20703472222222 & 1.25208333333333 & -0.0450486111111111 & 0.0729652777777778 \tabularnewline
59 & 1.26 & 1.21845138888889 & 1.25916666666667 & -0.0407152777777778 & 0.041548611111111 \tabularnewline
60 & 1.25 & 1.22470138888889 & 1.26916666666667 & -0.0444652777777778 & 0.0252986111111111 \tabularnewline
61 & 1.26 & 1.25745138888889 & 1.28875 & -0.0312986111111112 & 0.00254861111111127 \tabularnewline
62 & 1.28 & 1.30078472222222 & 1.31541666666667 & -0.0146319444444445 & -0.0207847222222219 \tabularnewline
63 & 1.31 & 1.29978472222222 & 1.33166666666667 & -0.0318819444444444 & 0.010215277777778 \tabularnewline
64 & 1.22 & 1.27820138888889 & 1.33458333333333 & -0.0563819444444444 & -0.058201388888889 \tabularnewline
65 & 1.23 & 1.29320138888889 & 1.33583333333333 & -0.0426319444444445 & -0.0632013888888887 \tabularnewline
66 & 1.36 & 1.34928472222222 & 1.33583333333333 & 0.0134513888888889 & 0.0107152777777779 \tabularnewline
67 & 1.54 & NA & NA & 0.0527847222222222 & NA \tabularnewline
68 & 1.58 & NA & NA & 0.102618055555556 & NA \tabularnewline
69 & 1.44 & NA & NA & 0.138201388888889 & NA \tabularnewline
70 & 1.29 & NA & NA & -0.0450486111111111 & NA \tabularnewline
71 & 1.28 & NA & NA & -0.0407152777777778 & NA \tabularnewline
72 & 1.23 & NA & NA & -0.0444652777777778 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=208868&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]1.26[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0312986111111112[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]1.26[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0146319444444445[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]1.28[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0318819444444444[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]1.34[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0563819444444444[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]1.39[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0426319444444445[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]1.47[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0134513888888889[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]1.57[/C][C]1.48611805555556[/C][C]1.43333333333333[/C][C]0.0527847222222222[/C][C]0.0838819444444447[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]1.63[/C][C]1.55053472222222[/C][C]1.44791666666667[/C][C]0.102618055555556[/C][C]0.0794652777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]1.72[/C][C]1.59945138888889[/C][C]1.46125[/C][C]0.138201388888889[/C][C]0.120548611111111[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]1.43[/C][C]1.42578472222222[/C][C]1.47083333333333[/C][C]-0.0450486111111111[/C][C]0.00421527777777775[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]1.35[/C][C]1.43595138888889[/C][C]1.47666666666667[/C][C]-0.0407152777777778[/C][C]-0.0859513888888888[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]1.41[/C][C]1.43636805555556[/C][C]1.48083333333333[/C][C]-0.0444652777777778[/C][C]-0.0263680555555554[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]1.44[/C][C]1.44745138888889[/C][C]1.47875[/C][C]-0.0312986111111112[/C][C]-0.00745138888888874[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]1.43[/C][C]1.45411805555556[/C][C]1.46875[/C][C]-0.0146319444444445[/C][C]-0.0241180555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]1.43[/C][C]1.41936805555556[/C][C]1.45125[/C][C]-0.0318819444444444[/C][C]0.0106319444444445[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]1.42[/C][C]1.38153472222222[/C][C]1.43791666666667[/C][C]-0.0563819444444444[/C][C]0.0384652777777779[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]1.45[/C][C]1.39778472222222[/C][C]1.44041666666667[/C][C]-0.0426319444444445[/C][C]0.052215277777778[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]1.51[/C][C]1.46011805555556[/C][C]1.44666666666667[/C][C]0.0134513888888889[/C][C]0.0498819444444445[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]1.48[/C][C]1.49986805555556[/C][C]1.44708333333333[/C][C]0.0527847222222222[/C][C]-0.0198680555555555[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]1.48[/C][C]1.54928472222222[/C][C]1.44666666666667[/C][C]0.102618055555556[/C][C]-0.0692847222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]1.45[/C][C]1.58736805555556[/C][C]1.44916666666667[/C][C]0.138201388888889[/C][C]-0.137368055555556[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]1.38[/C][C]1.40786805555556[/C][C]1.45291666666667[/C][C]-0.0450486111111111[/C][C]-0.0278680555555555[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]1.46[/C][C]1.41761805555556[/C][C]1.45833333333333[/C][C]-0.0407152777777778[/C][C]0.0423819444444447[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]1.45[/C][C]1.41928472222222[/C][C]1.46375[/C][C]-0.0444652777777778[/C][C]0.0307152777777779[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]1.41[/C][C]1.44203472222222[/C][C]1.47333333333333[/C][C]-0.0312986111111112[/C][C]-0.0320347222222221[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]1.45[/C][C]1.47911805555556[/C][C]1.49375[/C][C]-0.0146319444444445[/C][C]-0.0291180555555555[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]1.47[/C][C]1.48853472222222[/C][C]1.52041666666667[/C][C]-0.0318819444444444[/C][C]-0.0185347222222219[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]1.47[/C][C]1.48111805555555[/C][C]1.5375[/C][C]-0.0563819444444444[/C][C]-0.011118055555555[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]1.53[/C][C]1.49611805555556[/C][C]1.53875[/C][C]-0.0426319444444445[/C][C]0.0338819444444447[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]1.56[/C][C]1.54928472222222[/C][C]1.53583333333333[/C][C]0.0134513888888889[/C][C]0.0107152777777779[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]1.66[/C][C]1.58861805555556[/C][C]1.53583333333333[/C][C]0.0527847222222222[/C][C]0.0713819444444443[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]1.79[/C][C]1.63928472222222[/C][C]1.53666666666667[/C][C]0.102618055555556[/C][C]0.150715277777778[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]1.78[/C][C]1.66986805555556[/C][C]1.53166666666667[/C][C]0.138201388888889[/C][C]0.110131944444445[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]1.46[/C][C]1.47661805555556[/C][C]1.52166666666667[/C][C]-0.0450486111111111[/C][C]-0.0166180555555555[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]1.41[/C][C]1.46595138888889[/C][C]1.50666666666667[/C][C]-0.0407152777777778[/C][C]-0.055951388888889[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]1.43[/C][C]1.44095138888889[/C][C]1.48541666666667[/C][C]-0.0444652777777778[/C][C]-0.0109513888888888[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]1.43[/C][C]1.42620138888889[/C][C]1.4575[/C][C]-0.0312986111111112[/C][C]0.00379861111111146[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]1.45[/C][C]1.40578472222222[/C][C]1.42041666666667[/C][C]-0.0146319444444445[/C][C]0.044215277777778[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]1.35[/C][C]1.34811805555556[/C][C]1.38[/C][C]-0.0318819444444444[/C][C]0.00188194444444467[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]1.35[/C][C]1.29111805555556[/C][C]1.3475[/C][C]-0.0563819444444444[/C][C]0.0588819444444446[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]1.29[/C][C]1.28528472222222[/C][C]1.32791666666667[/C][C]-0.0426319444444445[/C][C]0.00471527777777769[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]1.29[/C][C]1.32261805555556[/C][C]1.30916666666667[/C][C]0.0134513888888889[/C][C]-0.0326180555555557[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]1.26[/C][C]1.34111805555556[/C][C]1.28833333333333[/C][C]0.0527847222222222[/C][C]-0.0811180555555555[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]1.3[/C][C]1.37220138888889[/C][C]1.26958333333333[/C][C]0.102618055555556[/C][C]-0.0722013888888888[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]1.3[/C][C]1.39070138888889[/C][C]1.2525[/C][C]0.138201388888889[/C][C]-0.0907013888888886[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]1.16[/C][C]1.19078472222222[/C][C]1.23583333333333[/C][C]-0.0450486111111111[/C][C]-0.0307847222222219[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]1.24[/C][C]1.18011805555556[/C][C]1.22083333333333[/C][C]-0.0407152777777778[/C][C]0.0598819444444447[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]1.15[/C][C]1.16678472222222[/C][C]1.21125[/C][C]-0.0444652777777778[/C][C]-0.0167847222222219[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]1.21[/C][C]1.17495138888889[/C][C]1.20625[/C][C]-0.0312986111111112[/C][C]0.035048611111111[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]1.22[/C][C]1.18828472222222[/C][C]1.20291666666667[/C][C]-0.0146319444444445[/C][C]0.0317152777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]1.17[/C][C]1.17228472222222[/C][C]1.20416666666667[/C][C]-0.0318819444444444[/C][C]-0.0022847222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]1.13[/C][C]1.15611805555556[/C][C]1.2125[/C][C]-0.0563819444444444[/C][C]-0.0261180555555554[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]1.15[/C][C]1.17570138888889[/C][C]1.21833333333333[/C][C]-0.0426319444444445[/C][C]-0.0257013888888888[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]1.2[/C][C]1.23678472222222[/C][C]1.22333333333333[/C][C]0.0134513888888889[/C][C]-0.0367847222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]1.23[/C][C]1.28236805555556[/C][C]1.22958333333333[/C][C]0.0527847222222222[/C][C]-0.0523680555555552[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]1.25[/C][C]1.33678472222222[/C][C]1.23416666666667[/C][C]0.102618055555556[/C][C]-0.086784722222222[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]1.38[/C][C]1.38070138888889[/C][C]1.2425[/C][C]0.138201388888889[/C][C]-0.000701388888888932[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]1.28[/C][C]1.20703472222222[/C][C]1.25208333333333[/C][C]-0.0450486111111111[/C][C]0.0729652777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]1.26[/C][C]1.21845138888889[/C][C]1.25916666666667[/C][C]-0.0407152777777778[/C][C]0.041548611111111[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]1.25[/C][C]1.22470138888889[/C][C]1.26916666666667[/C][C]-0.0444652777777778[/C][C]0.0252986111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]1.26[/C][C]1.25745138888889[/C][C]1.28875[/C][C]-0.0312986111111112[/C][C]0.00254861111111127[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]1.28[/C][C]1.30078472222222[/C][C]1.31541666666667[/C][C]-0.0146319444444445[/C][C]-0.0207847222222219[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]1.31[/C][C]1.29978472222222[/C][C]1.33166666666667[/C][C]-0.0318819444444444[/C][C]0.010215277777778[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]1.22[/C][C]1.27820138888889[/C][C]1.33458333333333[/C][C]-0.0563819444444444[/C][C]-0.058201388888889[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]1.23[/C][C]1.29320138888889[/C][C]1.33583333333333[/C][C]-0.0426319444444445[/C][C]-0.0632013888888887[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]1.36[/C][C]1.34928472222222[/C][C]1.33583333333333[/C][C]0.0134513888888889[/C][C]0.0107152777777779[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]1.54[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0527847222222222[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]1.58[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.102618055555556[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]1.44[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.138201388888889[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]1.29[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0450486111111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]1.28[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0407152777777778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]1.23[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0444652777777778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=208868&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=208868&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	1.26	NA	NA	-0.0312986111111112	NA
2	1.26	NA	NA	-0.0146319444444445	NA
3	1.28	NA	NA	-0.0318819444444444	NA
4	1.34	NA	NA	-0.0563819444444444	NA
5	1.39	NA	NA	-0.0426319444444445	NA
6	1.47	NA	NA	0.0134513888888889	NA
7	1.57	1.48611805555556	1.43333333333333	0.0527847222222222	0.0838819444444447
8	1.63	1.55053472222222	1.44791666666667	0.102618055555556	0.0794652777777778
9	1.72	1.59945138888889	1.46125	0.138201388888889	0.120548611111111
10	1.43	1.42578472222222	1.47083333333333	-0.0450486111111111	0.00421527777777775
11	1.35	1.43595138888889	1.47666666666667	-0.0407152777777778	-0.0859513888888888
12	1.41	1.43636805555556	1.48083333333333	-0.0444652777777778	-0.0263680555555554
13	1.44	1.44745138888889	1.47875	-0.0312986111111112	-0.00745138888888874
14	1.43	1.45411805555556	1.46875	-0.0146319444444445	-0.0241180555555556
15	1.43	1.41936805555556	1.45125	-0.0318819444444444	0.0106319444444445
16	1.42	1.38153472222222	1.43791666666667	-0.0563819444444444	0.0384652777777779
17	1.45	1.39778472222222	1.44041666666667	-0.0426319444444445	0.052215277777778
18	1.51	1.46011805555556	1.44666666666667	0.0134513888888889	0.0498819444444445
19	1.48	1.49986805555556	1.44708333333333	0.0527847222222222	-0.0198680555555555
20	1.48	1.54928472222222	1.44666666666667	0.102618055555556	-0.0692847222222222
21	1.45	1.58736805555556	1.44916666666667	0.138201388888889	-0.137368055555556
22	1.38	1.40786805555556	1.45291666666667	-0.0450486111111111	-0.0278680555555555
23	1.46	1.41761805555556	1.45833333333333	-0.0407152777777778	0.0423819444444447
24	1.45	1.41928472222222	1.46375	-0.0444652777777778	0.0307152777777779
25	1.41	1.44203472222222	1.47333333333333	-0.0312986111111112	-0.0320347222222221
26	1.45	1.47911805555556	1.49375	-0.0146319444444445	-0.0291180555555555
27	1.47	1.48853472222222	1.52041666666667	-0.0318819444444444	-0.0185347222222219
28	1.47	1.48111805555555	1.5375	-0.0563819444444444	-0.011118055555555
29	1.53	1.49611805555556	1.53875	-0.0426319444444445	0.0338819444444447
30	1.56	1.54928472222222	1.53583333333333	0.0134513888888889	0.0107152777777779
31	1.66	1.58861805555556	1.53583333333333	0.0527847222222222	0.0713819444444443
32	1.79	1.63928472222222	1.53666666666667	0.102618055555556	0.150715277777778
33	1.78	1.66986805555556	1.53166666666667	0.138201388888889	0.110131944444445
34	1.46	1.47661805555556	1.52166666666667	-0.0450486111111111	-0.0166180555555555
35	1.41	1.46595138888889	1.50666666666667	-0.0407152777777778	-0.055951388888889
36	1.43	1.44095138888889	1.48541666666667	-0.0444652777777778	-0.0109513888888888
37	1.43	1.42620138888889	1.4575	-0.0312986111111112	0.00379861111111146
38	1.45	1.40578472222222	1.42041666666667	-0.0146319444444445	0.044215277777778
39	1.35	1.34811805555556	1.38	-0.0318819444444444	0.00188194444444467
40	1.35	1.29111805555556	1.3475	-0.0563819444444444	0.0588819444444446
41	1.29	1.28528472222222	1.32791666666667	-0.0426319444444445	0.00471527777777769
42	1.29	1.32261805555556	1.30916666666667	0.0134513888888889	-0.0326180555555557
43	1.26	1.34111805555556	1.28833333333333	0.0527847222222222	-0.0811180555555555
44	1.3	1.37220138888889	1.26958333333333	0.102618055555556	-0.0722013888888888
45	1.3	1.39070138888889	1.2525	0.138201388888889	-0.0907013888888886
46	1.16	1.19078472222222	1.23583333333333	-0.0450486111111111	-0.0307847222222219
47	1.24	1.18011805555556	1.22083333333333	-0.0407152777777778	0.0598819444444447
48	1.15	1.16678472222222	1.21125	-0.0444652777777778	-0.0167847222222219
49	1.21	1.17495138888889	1.20625	-0.0312986111111112	0.035048611111111
50	1.22	1.18828472222222	1.20291666666667	-0.0146319444444445	0.0317152777777778
51	1.17	1.17228472222222	1.20416666666667	-0.0318819444444444	-0.0022847222222222
52	1.13	1.15611805555556	1.2125	-0.0563819444444444	-0.0261180555555554
53	1.15	1.17570138888889	1.21833333333333	-0.0426319444444445	-0.0257013888888888
54	1.2	1.23678472222222	1.22333333333333	0.0134513888888889	-0.0367847222222222
55	1.23	1.28236805555556	1.22958333333333	0.0527847222222222	-0.0523680555555552
56	1.25	1.33678472222222	1.23416666666667	0.102618055555556	-0.086784722222222
57	1.38	1.38070138888889	1.2425	0.138201388888889	-0.000701388888888932
58	1.28	1.20703472222222	1.25208333333333	-0.0450486111111111	0.0729652777777778
59	1.26	1.21845138888889	1.25916666666667	-0.0407152777777778	0.041548611111111
60	1.25	1.22470138888889	1.26916666666667	-0.0444652777777778	0.0252986111111111
61	1.26	1.25745138888889	1.28875	-0.0312986111111112	0.00254861111111127
62	1.28	1.30078472222222	1.31541666666667	-0.0146319444444445	-0.0207847222222219
63	1.31	1.29978472222222	1.33166666666667	-0.0318819444444444	0.010215277777778
64	1.22	1.27820138888889	1.33458333333333	-0.0563819444444444	-0.058201388888889
65	1.23	1.29320138888889	1.33583333333333	-0.0426319444444445	-0.0632013888888887
66	1.36	1.34928472222222	1.33583333333333	0.0134513888888889	0.0107152777777779
67	1.54	NA	NA	0.0527847222222222	NA
68	1.58	NA	NA	0.102618055555556	NA
69	1.44	NA	NA	0.138201388888889	NA
70	1.29	NA	NA	-0.0450486111111111	NA
71	1.28	NA	NA	-0.0407152777777778	NA
72	1.23	NA	NA	-0.0444652777777778	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