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, 23 May 2013 15:43:05 -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/23/t1369338699bdttl7ay63i4ddw.htm/, Retrieved Mon, 29 Apr 2024 16:52:34 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=210379, Retrieved Mon, 29 Apr 2024 16:52:34 +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

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

-       [Classical Decomposition] [Classical Deompos...] [2013-05-23 19:43:05] [a0dc50058fa7049d3ca1c49ed2014afb] [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	'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.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 & 'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=210379&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]'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=210379&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=210379&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	'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.wessa.net

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	109.77	NA	NA	-2.78207638888889	NA
2	109.77	NA	NA	-2.48957638888889	NA
3	109.77	NA	NA	-1.99707638888889	NA
4	109.77	NA	NA	3.6774236111111	NA
5	109.77	NA	NA	6.99392361111111	NA
6	109.77	NA	NA	7.1804236111111	NA
7	109.77	112.780256944444	109.77375	3.00650694444445	-3.01025694444442
8	109.77	107.254423611111	109.792083333333	-2.53765972222221	2.51557638888889
9	109.77	106.985090277778	109.837083333333	-2.85199305555555	2.78490972222224
10	109.77	107.269590277778	110.0325	-2.76290972222221	2.50040972222223
11	109.77	107.982506944444	110.617083333333	-2.63457638888889	1.78749305555557
12	109.77	108.653423611111	111.455833333333	-2.80240972222223	1.1165763888889
13	109.86	109.230006944444	112.012083333333	-2.78207638888889	0.629993055555573
14	110.12	109.771256944444	112.260833333333	-2.48957638888889	0.348743055555587
15	110.5	110.387923611111	112.385	-1.99707638888889	0.112076388888894
16	113.73	116.088256944444	112.410833333333	3.6774236111111	-2.35825694444442
17	119.84	119.457673611111	112.46375	6.99392361111111	0.382326388888899
18	119.83	119.689173611111	112.50875	7.1804236111111	0.140826388888911
19	113.06	115.522340277778	112.515833333333	3.00650694444445	-2.46234027777778
20	112.45	109.977340277778	112.515	-2.53765972222221	2.47265972222222
21	110.07	109.661340277778	112.513333333333	-2.85199305555555	0.408659722222211
22	110.09	109.852506944444	112.615416666667	-2.76290972222221	0.237493055555575
23	110.72	110.027923611111	112.6625	-2.63457638888889	0.692076388888879
24	109.9	109.761756944444	112.564166666667	-2.80240972222223	0.138243055555563
25	109.9	109.765006944444	112.547083333333	-2.78207638888889	0.134993055555583
26	110.06	109.856673611111	112.34625	-2.48957638888889	0.203326388888911
27	110.52	109.992506944444	111.989583333333	-1.99707638888889	0.527493055555581
28	116.16	115.408673611111	111.73125	3.6774236111111	0.751326388888899
29	118.54	118.439756944444	111.445833333333	6.99392361111111	0.10024305555558
30	118.77	118.348756944444	111.168333333333	7.1804236111111	0.421243055555578
31	113.71	113.931506944444	110.925	3.00650694444445	-0.221506944444428
32	106.98	108.156090277778	110.69375	-2.53765972222221	-1.17609027777776
33	106.98	107.624256944444	110.47625	-2.85199305555555	-0.644256944444422
34	106.98	107.431673611111	110.194583333333	-2.76290972222221	-0.451673611111119
35	106.98	107.255423611111	109.89	-2.63457638888889	-0.275423611111108
36	106.98	106.821756944444	109.624166666667	-2.80240972222223	0.158243055555545
37	106.98	106.770006944444	109.552083333333	-2.78207638888889	0.209993055555543
38	107.43	106.949173611111	109.43875	-2.48957638888889	0.480826388888886
39	107.93	107.089173611111	109.08625	-1.99707638888889	0.840826388888885
40	111.99	112.411173611111	108.73375	3.6774236111111	-0.421173611111129
41	115.4	115.375173611111	108.38125	6.99392361111111	0.0248263888888829
42	115.53	115.209173611111	108.02875	7.1804236111111	0.320826388888904
43	115.22	110.682756944444	107.67625	3.00650694444445	4.53724305555555
44	102.75	104.772340277778	107.31	-2.53765972222221	-2.02234027777777
45	102.75	104.068006944444	106.92	-2.85199305555555	-1.31800694444442
46	102.75	103.812506944444	106.575416666667	-2.76290972222221	-1.06250694444444
47	102.75	103.637923611111	106.2725	-2.63457638888889	-0.887923611111106
48	102.75	103.136340277778	105.93875	-2.80240972222223	-0.386340277777762
49	102.75	102.712506944444	105.494583333333	-2.78207638888889	0.0374930555555721
50	102.87	102.623756944444	105.113333333333	-2.48957638888889	0.246243055555567
51	103.13	102.891256944444	104.888333333333	-1.99707638888889	0.23874305555556
52	108.52	108.340756944444	104.663333333333	3.6774236111111	0.17924305555556
53	111.6	111.432256944444	104.438333333333	6.99392361111111	0.167743055555547
54	111.32	111.393756944444	104.213333333333	7.1804236111111	-0.0737569444444404
55	108.77	106.994840277778	103.988333333333	3.00650694444445	1.77515972222223
56	100.05	101.221506944444	103.759166666667	-2.53765972222221	-1.17150694444446
57	100.05	100.663006944444	103.515	-2.85199305555555	-0.61300694444445
58	100.05	100.655423611111	103.418333333333	-2.76290972222221	-0.605423611111121
59	100.05	100.747923611111	103.3825	-2.63457638888889	-0.697923611111122
60	100.05	100.458423611111	103.260833333333	-2.80240972222223	-0.408423611111132
61	100.05	100.444173611111	103.22625	-2.78207638888889	-0.394173611111128
62	100.07	100.730840277778	103.220416666667	-2.48957638888889	-0.660840277777808
63	100.07	101.170840277778	103.167916666667	-1.99707638888889	-1.10084027777781
64	109.26	106.792840277778	103.115416666667	3.6774236111111	2.46715972222221
65	110	110.056840277778	103.062916666667	6.99392361111111	-0.0568402777777948
66	110	110.190840277778	103.010416666667	7.1804236111111	-0.190840277777781
67	109.26	NA	NA	3.00650694444445	NA
68	99.42	NA	NA	-2.53765972222221	NA
69	99.42	NA	NA	-2.85199305555555	NA
70	99.42	NA	NA	-2.76290972222221	NA
71	99.42	NA	NA	-2.63457638888889	NA
72	99.42	NA	NA	-2.80240972222223	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 109.77 & NA & NA & -2.78207638888889 & NA \tabularnewline
2 & 109.77 & NA & NA & -2.48957638888889 & NA \tabularnewline
3 & 109.77 & NA & NA & -1.99707638888889 & NA \tabularnewline
4 & 109.77 & NA & NA & 3.6774236111111 & NA \tabularnewline
5 & 109.77 & NA & NA & 6.99392361111111 & NA \tabularnewline
6 & 109.77 & NA & NA & 7.1804236111111 & NA \tabularnewline
7 & 109.77 & 112.780256944444 & 109.77375 & 3.00650694444445 & -3.01025694444442 \tabularnewline
8 & 109.77 & 107.254423611111 & 109.792083333333 & -2.53765972222221 & 2.51557638888889 \tabularnewline
9 & 109.77 & 106.985090277778 & 109.837083333333 & -2.85199305555555 & 2.78490972222224 \tabularnewline
10 & 109.77 & 107.269590277778 & 110.0325 & -2.76290972222221 & 2.50040972222223 \tabularnewline
11 & 109.77 & 107.982506944444 & 110.617083333333 & -2.63457638888889 & 1.78749305555557 \tabularnewline
12 & 109.77 & 108.653423611111 & 111.455833333333 & -2.80240972222223 & 1.1165763888889 \tabularnewline
13 & 109.86 & 109.230006944444 & 112.012083333333 & -2.78207638888889 & 0.629993055555573 \tabularnewline
14 & 110.12 & 109.771256944444 & 112.260833333333 & -2.48957638888889 & 0.348743055555587 \tabularnewline
15 & 110.5 & 110.387923611111 & 112.385 & -1.99707638888889 & 0.112076388888894 \tabularnewline
16 & 113.73 & 116.088256944444 & 112.410833333333 & 3.6774236111111 & -2.35825694444442 \tabularnewline
17 & 119.84 & 119.457673611111 & 112.46375 & 6.99392361111111 & 0.382326388888899 \tabularnewline
18 & 119.83 & 119.689173611111 & 112.50875 & 7.1804236111111 & 0.140826388888911 \tabularnewline
19 & 113.06 & 115.522340277778 & 112.515833333333 & 3.00650694444445 & -2.46234027777778 \tabularnewline
20 & 112.45 & 109.977340277778 & 112.515 & -2.53765972222221 & 2.47265972222222 \tabularnewline
21 & 110.07 & 109.661340277778 & 112.513333333333 & -2.85199305555555 & 0.408659722222211 \tabularnewline
22 & 110.09 & 109.852506944444 & 112.615416666667 & -2.76290972222221 & 0.237493055555575 \tabularnewline
23 & 110.72 & 110.027923611111 & 112.6625 & -2.63457638888889 & 0.692076388888879 \tabularnewline
24 & 109.9 & 109.761756944444 & 112.564166666667 & -2.80240972222223 & 0.138243055555563 \tabularnewline
25 & 109.9 & 109.765006944444 & 112.547083333333 & -2.78207638888889 & 0.134993055555583 \tabularnewline
26 & 110.06 & 109.856673611111 & 112.34625 & -2.48957638888889 & 0.203326388888911 \tabularnewline
27 & 110.52 & 109.992506944444 & 111.989583333333 & -1.99707638888889 & 0.527493055555581 \tabularnewline
28 & 116.16 & 115.408673611111 & 111.73125 & 3.6774236111111 & 0.751326388888899 \tabularnewline
29 & 118.54 & 118.439756944444 & 111.445833333333 & 6.99392361111111 & 0.10024305555558 \tabularnewline
30 & 118.77 & 118.348756944444 & 111.168333333333 & 7.1804236111111 & 0.421243055555578 \tabularnewline
31 & 113.71 & 113.931506944444 & 110.925 & 3.00650694444445 & -0.221506944444428 \tabularnewline
32 & 106.98 & 108.156090277778 & 110.69375 & -2.53765972222221 & -1.17609027777776 \tabularnewline
33 & 106.98 & 107.624256944444 & 110.47625 & -2.85199305555555 & -0.644256944444422 \tabularnewline
34 & 106.98 & 107.431673611111 & 110.194583333333 & -2.76290972222221 & -0.451673611111119 \tabularnewline
35 & 106.98 & 107.255423611111 & 109.89 & -2.63457638888889 & -0.275423611111108 \tabularnewline
36 & 106.98 & 106.821756944444 & 109.624166666667 & -2.80240972222223 & 0.158243055555545 \tabularnewline
37 & 106.98 & 106.770006944444 & 109.552083333333 & -2.78207638888889 & 0.209993055555543 \tabularnewline
38 & 107.43 & 106.949173611111 & 109.43875 & -2.48957638888889 & 0.480826388888886 \tabularnewline
39 & 107.93 & 107.089173611111 & 109.08625 & -1.99707638888889 & 0.840826388888885 \tabularnewline
40 & 111.99 & 112.411173611111 & 108.73375 & 3.6774236111111 & -0.421173611111129 \tabularnewline
41 & 115.4 & 115.375173611111 & 108.38125 & 6.99392361111111 & 0.0248263888888829 \tabularnewline
42 & 115.53 & 115.209173611111 & 108.02875 & 7.1804236111111 & 0.320826388888904 \tabularnewline
43 & 115.22 & 110.682756944444 & 107.67625 & 3.00650694444445 & 4.53724305555555 \tabularnewline
44 & 102.75 & 104.772340277778 & 107.31 & -2.53765972222221 & -2.02234027777777 \tabularnewline
45 & 102.75 & 104.068006944444 & 106.92 & -2.85199305555555 & -1.31800694444442 \tabularnewline
46 & 102.75 & 103.812506944444 & 106.575416666667 & -2.76290972222221 & -1.06250694444444 \tabularnewline
47 & 102.75 & 103.637923611111 & 106.2725 & -2.63457638888889 & -0.887923611111106 \tabularnewline
48 & 102.75 & 103.136340277778 & 105.93875 & -2.80240972222223 & -0.386340277777762 \tabularnewline
49 & 102.75 & 102.712506944444 & 105.494583333333 & -2.78207638888889 & 0.0374930555555721 \tabularnewline
50 & 102.87 & 102.623756944444 & 105.113333333333 & -2.48957638888889 & 0.246243055555567 \tabularnewline
51 & 103.13 & 102.891256944444 & 104.888333333333 & -1.99707638888889 & 0.23874305555556 \tabularnewline
52 & 108.52 & 108.340756944444 & 104.663333333333 & 3.6774236111111 & 0.17924305555556 \tabularnewline
53 & 111.6 & 111.432256944444 & 104.438333333333 & 6.99392361111111 & 0.167743055555547 \tabularnewline
54 & 111.32 & 111.393756944444 & 104.213333333333 & 7.1804236111111 & -0.0737569444444404 \tabularnewline
55 & 108.77 & 106.994840277778 & 103.988333333333 & 3.00650694444445 & 1.77515972222223 \tabularnewline
56 & 100.05 & 101.221506944444 & 103.759166666667 & -2.53765972222221 & -1.17150694444446 \tabularnewline
57 & 100.05 & 100.663006944444 & 103.515 & -2.85199305555555 & -0.61300694444445 \tabularnewline
58 & 100.05 & 100.655423611111 & 103.418333333333 & -2.76290972222221 & -0.605423611111121 \tabularnewline
59 & 100.05 & 100.747923611111 & 103.3825 & -2.63457638888889 & -0.697923611111122 \tabularnewline
60 & 100.05 & 100.458423611111 & 103.260833333333 & -2.80240972222223 & -0.408423611111132 \tabularnewline
61 & 100.05 & 100.444173611111 & 103.22625 & -2.78207638888889 & -0.394173611111128 \tabularnewline
62 & 100.07 & 100.730840277778 & 103.220416666667 & -2.48957638888889 & -0.660840277777808 \tabularnewline
63 & 100.07 & 101.170840277778 & 103.167916666667 & -1.99707638888889 & -1.10084027777781 \tabularnewline
64 & 109.26 & 106.792840277778 & 103.115416666667 & 3.6774236111111 & 2.46715972222221 \tabularnewline
65 & 110 & 110.056840277778 & 103.062916666667 & 6.99392361111111 & -0.0568402777777948 \tabularnewline
66 & 110 & 110.190840277778 & 103.010416666667 & 7.1804236111111 & -0.190840277777781 \tabularnewline
67 & 109.26 & NA & NA & 3.00650694444445 & NA \tabularnewline
68 & 99.42 & NA & NA & -2.53765972222221 & NA \tabularnewline
69 & 99.42 & NA & NA & -2.85199305555555 & NA \tabularnewline
70 & 99.42 & NA & NA & -2.76290972222221 & NA \tabularnewline
71 & 99.42 & NA & NA & -2.63457638888889 & NA \tabularnewline
72 & 99.42 & NA & NA & -2.80240972222223 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=210379&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]109.77[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-2.78207638888889[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]109.77[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-2.48957638888889[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]109.77[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1.99707638888889[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]109.77[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]3.6774236111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]109.77[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]6.99392361111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]109.77[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]7.1804236111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]109.77[/C][C]112.780256944444[/C][C]109.77375[/C][C]3.00650694444445[/C][C]-3.01025694444442[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]109.77[/C][C]107.254423611111[/C][C]109.792083333333[/C][C]-2.53765972222221[/C][C]2.51557638888889[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]109.77[/C][C]106.985090277778[/C][C]109.837083333333[/C][C]-2.85199305555555[/C][C]2.78490972222224[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]109.77[/C][C]107.269590277778[/C][C]110.0325[/C][C]-2.76290972222221[/C][C]2.50040972222223[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]109.77[/C][C]107.982506944444[/C][C]110.617083333333[/C][C]-2.63457638888889[/C][C]1.78749305555557[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]109.77[/C][C]108.653423611111[/C][C]111.455833333333[/C][C]-2.80240972222223[/C][C]1.1165763888889[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]109.86[/C][C]109.230006944444[/C][C]112.012083333333[/C][C]-2.78207638888889[/C][C]0.629993055555573[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]110.12[/C][C]109.771256944444[/C][C]112.260833333333[/C][C]-2.48957638888889[/C][C]0.348743055555587[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]110.5[/C][C]110.387923611111[/C][C]112.385[/C][C]-1.99707638888889[/C][C]0.112076388888894[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]113.73[/C][C]116.088256944444[/C][C]112.410833333333[/C][C]3.6774236111111[/C][C]-2.35825694444442[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]119.84[/C][C]119.457673611111[/C][C]112.46375[/C][C]6.99392361111111[/C][C]0.382326388888899[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]119.83[/C][C]119.689173611111[/C][C]112.50875[/C][C]7.1804236111111[/C][C]0.140826388888911[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]113.06[/C][C]115.522340277778[/C][C]112.515833333333[/C][C]3.00650694444445[/C][C]-2.46234027777778[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]112.45[/C][C]109.977340277778[/C][C]112.515[/C][C]-2.53765972222221[/C][C]2.47265972222222[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]110.07[/C][C]109.661340277778[/C][C]112.513333333333[/C][C]-2.85199305555555[/C][C]0.408659722222211[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]110.09[/C][C]109.852506944444[/C][C]112.615416666667[/C][C]-2.76290972222221[/C][C]0.237493055555575[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]110.72[/C][C]110.027923611111[/C][C]112.6625[/C][C]-2.63457638888889[/C][C]0.692076388888879[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]109.9[/C][C]109.761756944444[/C][C]112.564166666667[/C][C]-2.80240972222223[/C][C]0.138243055555563[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]109.9[/C][C]109.765006944444[/C][C]112.547083333333[/C][C]-2.78207638888889[/C][C]0.134993055555583[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]110.06[/C][C]109.856673611111[/C][C]112.34625[/C][C]-2.48957638888889[/C][C]0.203326388888911[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]110.52[/C][C]109.992506944444[/C][C]111.989583333333[/C][C]-1.99707638888889[/C][C]0.527493055555581[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]116.16[/C][C]115.408673611111[/C][C]111.73125[/C][C]3.6774236111111[/C][C]0.751326388888899[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]118.54[/C][C]118.439756944444[/C][C]111.445833333333[/C][C]6.99392361111111[/C][C]0.10024305555558[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]118.77[/C][C]118.348756944444[/C][C]111.168333333333[/C][C]7.1804236111111[/C][C]0.421243055555578[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]113.71[/C][C]113.931506944444[/C][C]110.925[/C][C]3.00650694444445[/C][C]-0.221506944444428[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]106.98[/C][C]108.156090277778[/C][C]110.69375[/C][C]-2.53765972222221[/C][C]-1.17609027777776[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]106.98[/C][C]107.624256944444[/C][C]110.47625[/C][C]-2.85199305555555[/C][C]-0.644256944444422[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]106.98[/C][C]107.431673611111[/C][C]110.194583333333[/C][C]-2.76290972222221[/C][C]-0.451673611111119[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]106.98[/C][C]107.255423611111[/C][C]109.89[/C][C]-2.63457638888889[/C][C]-0.275423611111108[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]106.98[/C][C]106.821756944444[/C][C]109.624166666667[/C][C]-2.80240972222223[/C][C]0.158243055555545[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]106.98[/C][C]106.770006944444[/C][C]109.552083333333[/C][C]-2.78207638888889[/C][C]0.209993055555543[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]107.43[/C][C]106.949173611111[/C][C]109.43875[/C][C]-2.48957638888889[/C][C]0.480826388888886[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]107.93[/C][C]107.089173611111[/C][C]109.08625[/C][C]-1.99707638888889[/C][C]0.840826388888885[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]111.99[/C][C]112.411173611111[/C][C]108.73375[/C][C]3.6774236111111[/C][C]-0.421173611111129[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]115.4[/C][C]115.375173611111[/C][C]108.38125[/C][C]6.99392361111111[/C][C]0.0248263888888829[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]115.53[/C][C]115.209173611111[/C][C]108.02875[/C][C]7.1804236111111[/C][C]0.320826388888904[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]115.22[/C][C]110.682756944444[/C][C]107.67625[/C][C]3.00650694444445[/C][C]4.53724305555555[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]102.75[/C][C]104.772340277778[/C][C]107.31[/C][C]-2.53765972222221[/C][C]-2.02234027777777[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]102.75[/C][C]104.068006944444[/C][C]106.92[/C][C]-2.85199305555555[/C][C]-1.31800694444442[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]102.75[/C][C]103.812506944444[/C][C]106.575416666667[/C][C]-2.76290972222221[/C][C]-1.06250694444444[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]102.75[/C][C]103.637923611111[/C][C]106.2725[/C][C]-2.63457638888889[/C][C]-0.887923611111106[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]102.75[/C][C]103.136340277778[/C][C]105.93875[/C][C]-2.80240972222223[/C][C]-0.386340277777762[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]102.75[/C][C]102.712506944444[/C][C]105.494583333333[/C][C]-2.78207638888889[/C][C]0.0374930555555721[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]102.87[/C][C]102.623756944444[/C][C]105.113333333333[/C][C]-2.48957638888889[/C][C]0.246243055555567[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]103.13[/C][C]102.891256944444[/C][C]104.888333333333[/C][C]-1.99707638888889[/C][C]0.23874305555556[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]108.52[/C][C]108.340756944444[/C][C]104.663333333333[/C][C]3.6774236111111[/C][C]0.17924305555556[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]111.6[/C][C]111.432256944444[/C][C]104.438333333333[/C][C]6.99392361111111[/C][C]0.167743055555547[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]111.32[/C][C]111.393756944444[/C][C]104.213333333333[/C][C]7.1804236111111[/C][C]-0.0737569444444404[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]108.77[/C][C]106.994840277778[/C][C]103.988333333333[/C][C]3.00650694444445[/C][C]1.77515972222223[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]100.05[/C][C]101.221506944444[/C][C]103.759166666667[/C][C]-2.53765972222221[/C][C]-1.17150694444446[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]100.05[/C][C]100.663006944444[/C][C]103.515[/C][C]-2.85199305555555[/C][C]-0.61300694444445[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]100.05[/C][C]100.655423611111[/C][C]103.418333333333[/C][C]-2.76290972222221[/C][C]-0.605423611111121[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]100.05[/C][C]100.747923611111[/C][C]103.3825[/C][C]-2.63457638888889[/C][C]-0.697923611111122[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]100.05[/C][C]100.458423611111[/C][C]103.260833333333[/C][C]-2.80240972222223[/C][C]-0.408423611111132[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]100.05[/C][C]100.444173611111[/C][C]103.22625[/C][C]-2.78207638888889[/C][C]-0.394173611111128[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]100.07[/C][C]100.730840277778[/C][C]103.220416666667[/C][C]-2.48957638888889[/C][C]-0.660840277777808[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]100.07[/C][C]101.170840277778[/C][C]103.167916666667[/C][C]-1.99707638888889[/C][C]-1.10084027777781[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]109.26[/C][C]106.792840277778[/C][C]103.115416666667[/C][C]3.6774236111111[/C][C]2.46715972222221[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]110[/C][C]110.056840277778[/C][C]103.062916666667[/C][C]6.99392361111111[/C][C]-0.0568402777777948[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]110[/C][C]110.190840277778[/C][C]103.010416666667[/C][C]7.1804236111111[/C][C]-0.190840277777781[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]109.26[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]3.00650694444445[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]99.42[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-2.53765972222221[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]99.42[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-2.85199305555555[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]99.42[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-2.76290972222221[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]99.42[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-2.63457638888889[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]99.42[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-2.80240972222223[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=210379&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=210379&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	109.77	NA	NA	-2.78207638888889	NA
2	109.77	NA	NA	-2.48957638888889	NA
3	109.77	NA	NA	-1.99707638888889	NA
4	109.77	NA	NA	3.6774236111111	NA
5	109.77	NA	NA	6.99392361111111	NA
6	109.77	NA	NA	7.1804236111111	NA
7	109.77	112.780256944444	109.77375	3.00650694444445	-3.01025694444442
8	109.77	107.254423611111	109.792083333333	-2.53765972222221	2.51557638888889
9	109.77	106.985090277778	109.837083333333	-2.85199305555555	2.78490972222224
10	109.77	107.269590277778	110.0325	-2.76290972222221	2.50040972222223
11	109.77	107.982506944444	110.617083333333	-2.63457638888889	1.78749305555557
12	109.77	108.653423611111	111.455833333333	-2.80240972222223	1.1165763888889
13	109.86	109.230006944444	112.012083333333	-2.78207638888889	0.629993055555573
14	110.12	109.771256944444	112.260833333333	-2.48957638888889	0.348743055555587
15	110.5	110.387923611111	112.385	-1.99707638888889	0.112076388888894
16	113.73	116.088256944444	112.410833333333	3.6774236111111	-2.35825694444442
17	119.84	119.457673611111	112.46375	6.99392361111111	0.382326388888899
18	119.83	119.689173611111	112.50875	7.1804236111111	0.140826388888911
19	113.06	115.522340277778	112.515833333333	3.00650694444445	-2.46234027777778
20	112.45	109.977340277778	112.515	-2.53765972222221	2.47265972222222
21	110.07	109.661340277778	112.513333333333	-2.85199305555555	0.408659722222211
22	110.09	109.852506944444	112.615416666667	-2.76290972222221	0.237493055555575
23	110.72	110.027923611111	112.6625	-2.63457638888889	0.692076388888879
24	109.9	109.761756944444	112.564166666667	-2.80240972222223	0.138243055555563
25	109.9	109.765006944444	112.547083333333	-2.78207638888889	0.134993055555583
26	110.06	109.856673611111	112.34625	-2.48957638888889	0.203326388888911
27	110.52	109.992506944444	111.989583333333	-1.99707638888889	0.527493055555581
28	116.16	115.408673611111	111.73125	3.6774236111111	0.751326388888899
29	118.54	118.439756944444	111.445833333333	6.99392361111111	0.10024305555558
30	118.77	118.348756944444	111.168333333333	7.1804236111111	0.421243055555578
31	113.71	113.931506944444	110.925	3.00650694444445	-0.221506944444428
32	106.98	108.156090277778	110.69375	-2.53765972222221	-1.17609027777776
33	106.98	107.624256944444	110.47625	-2.85199305555555	-0.644256944444422
34	106.98	107.431673611111	110.194583333333	-2.76290972222221	-0.451673611111119
35	106.98	107.255423611111	109.89	-2.63457638888889	-0.275423611111108
36	106.98	106.821756944444	109.624166666667	-2.80240972222223	0.158243055555545
37	106.98	106.770006944444	109.552083333333	-2.78207638888889	0.209993055555543
38	107.43	106.949173611111	109.43875	-2.48957638888889	0.480826388888886
39	107.93	107.089173611111	109.08625	-1.99707638888889	0.840826388888885
40	111.99	112.411173611111	108.73375	3.6774236111111	-0.421173611111129
41	115.4	115.375173611111	108.38125	6.99392361111111	0.0248263888888829
42	115.53	115.209173611111	108.02875	7.1804236111111	0.320826388888904
43	115.22	110.682756944444	107.67625	3.00650694444445	4.53724305555555
44	102.75	104.772340277778	107.31	-2.53765972222221	-2.02234027777777
45	102.75	104.068006944444	106.92	-2.85199305555555	-1.31800694444442
46	102.75	103.812506944444	106.575416666667	-2.76290972222221	-1.06250694444444
47	102.75	103.637923611111	106.2725	-2.63457638888889	-0.887923611111106
48	102.75	103.136340277778	105.93875	-2.80240972222223	-0.386340277777762
49	102.75	102.712506944444	105.494583333333	-2.78207638888889	0.0374930555555721
50	102.87	102.623756944444	105.113333333333	-2.48957638888889	0.246243055555567
51	103.13	102.891256944444	104.888333333333	-1.99707638888889	0.23874305555556
52	108.52	108.340756944444	104.663333333333	3.6774236111111	0.17924305555556
53	111.6	111.432256944444	104.438333333333	6.99392361111111	0.167743055555547
54	111.32	111.393756944444	104.213333333333	7.1804236111111	-0.0737569444444404
55	108.77	106.994840277778	103.988333333333	3.00650694444445	1.77515972222223
56	100.05	101.221506944444	103.759166666667	-2.53765972222221	-1.17150694444446
57	100.05	100.663006944444	103.515	-2.85199305555555	-0.61300694444445
58	100.05	100.655423611111	103.418333333333	-2.76290972222221	-0.605423611111121
59	100.05	100.747923611111	103.3825	-2.63457638888889	-0.697923611111122
60	100.05	100.458423611111	103.260833333333	-2.80240972222223	-0.408423611111132
61	100.05	100.444173611111	103.22625	-2.78207638888889	-0.394173611111128
62	100.07	100.730840277778	103.220416666667	-2.48957638888889	-0.660840277777808
63	100.07	101.170840277778	103.167916666667	-1.99707638888889	-1.10084027777781
64	109.26	106.792840277778	103.115416666667	3.6774236111111	2.46715972222221
65	110	110.056840277778	103.062916666667	6.99392361111111	-0.0568402777777948
66	110	110.190840277778	103.010416666667	7.1804236111111	-0.190840277777781
67	109.26	NA	NA	3.00650694444445	NA
68	99.42	NA	NA	-2.53765972222221	NA
69	99.42	NA	NA	-2.85199305555555	NA
70	99.42	NA	NA	-2.76290972222221	NA
71	99.42	NA	NA	-2.63457638888889	NA
72	99.42	NA	NA	-2.80240972222223	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