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

Mon, 19 May 2008 13:12:07 -0600

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/2008/May/19/t12112244896kzelgynn01aa4p.htm/, Retrieved Mon, 20 May 2024 00:00:06 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=12923, Retrieved Mon, 20 May 2024 00:00:06 +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

classical decomposition gem prijs kinderfiets jan 00 - dec 05

Estimated Impact

179

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

-       [Classical Decomposition] [Hans Van de Paer ...] [2008-05-19 19:12:07] [d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e] [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	3 seconds
R Server	'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24

\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' @ 193.190.124.24 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=12923&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' @ 193.190.124.24[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=12923&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=12923&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' @ 193.190.124.24

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	217.8	NA	NA	-2.33953124999998	NA
2	218.79	NA	NA	-0.447968749999971	NA
3	218.99	NA	NA	1.67723958333333	NA
4	219.53	NA	NA	1.61463541666665	NA
5	219.55	NA	NA	1.09984374999999	NA
6	219.74	NA	NA	0.656093749999991	NA
7	219.74	219.82078125	219.578333333333	0.242447916666671	-0.0807812499999727
8	219.74	219.86828125	219.96625	-0.0979687499999914	-0.128281250000015
9	219.8	220.505885416667	220.849166666667	-0.343281250000003	-0.705885416666689
10	219.97	221.495885416667	222.035833333333	-0.539947916666675	-1.52588541666668
11	220.07	222.54234375	223.218333333333	-0.675989583333339	-2.47234375000002
12	220.07	223.538177083333	224.38375	-0.845572916666667	-3.46817708333333
13	220.1	223.202552083333	225.542083333333	-2.33953124999998	-3.10255208333336
14	225.8	226.25953125	226.7075	-0.447968749999971	-0.459531250000026
15	233.17	229.555572916667	227.878333333333	1.67723958333333	3.61442708333337
16	233.83	230.65171875	229.037083333333	1.61463541666665	3.17828125000003
17	233.63	231.28609375	230.18625	1.09984374999999	2.34390625000003
18	233.63	231.993177083333	231.337083333333	0.656093749999991	1.63682291666669
19	233.65	232.726197916667	232.48375	0.242447916666671	0.923802083333385
20	233.8	233.32703125	233.425	-0.0979687499999914	0.472968750000007
21	233.84	233.57546875	233.91875	-0.343281250000003	0.264531250000005
22	233.74	233.630885416667	234.170833333333	-0.539947916666675	0.109114583333337
23	233.88	233.758177083333	234.434166666667	-0.675989583333339	0.121822916666673
24	233.88	233.85484375	234.700416666667	-0.845572916666667	0.0251562499999807
25	233.81	232.622552083333	234.962083333333	-2.33953124999998	1.18744791666671
26	234.68	234.773697916667	235.221666666667	-0.447968749999971	-0.093697916666656
27	236.14	237.157239583333	235.48	1.67723958333333	-1.01723958333338
28	236.91	237.358385416667	235.74375	1.61463541666665	-0.448385416666696
29	236.87	237.106510416667	236.006666666667	1.09984374999999	-0.236510416666704
30	236.78	236.91859375	236.2625	0.656093749999991	-0.138593750000041
31	236.78	236.764947916667	236.5225	0.242447916666671	0.0150520833333303
32	236.9	236.663697916667	236.761666666667	-0.0979687499999914	0.236302083333300
33	236.94	236.58671875	236.93	-0.343281250000003	0.353281249999981
34	236.97	236.47796875	237.017916666667	-0.539947916666675	0.492031249999997
35	236.96	236.390677083333	237.066666666667	-0.675989583333339	0.569322916666692
36	236.94	236.269427083333	237.115	-0.845572916666667	0.670572916666657
37	236.99	234.827552083333	237.167083333333	-2.33953124999998	2.16244791666665
38	237.24	236.761197916667	237.209166666667	-0.447968749999971	0.478802083333306
39	237.62	238.911822916667	237.234583333333	1.67723958333333	-1.29182291666666
40	237.54	238.867552083333	237.252916666667	1.61463541666665	-1.32755208333336
41	237.41	238.370677083333	237.270833333333	1.09984374999999	-0.960677083333337
42	237.4	237.94609375	237.29	0.656093749999991	-0.546093749999983
43	237.41	237.53328125	237.290833333333	0.242447916666671	-0.123281249999991
44	237.28	237.266614583333	237.364583333333	-0.0979687499999914	0.0133854166666652
45	237.17	237.21296875	237.55625	-0.343281250000003	-0.04296875
46	237.18	237.241302083333	237.78125	-0.539947916666675	-0.0613020833333167
47	237.18	237.343177083333	238.019166666667	-0.675989583333339	-0.163177083333295
48	237.18	237.417760416667	238.263333333333	-0.845572916666667	-0.237760416666589
49	236.77	236.168385416667	238.507916666667	-2.33953124999998	0.601614583333372
50	239.23	238.306614583333	238.754583333333	-0.447968749999971	0.923385416666719
51	240.23	240.68640625	239.009166666667	1.67723958333333	-0.456406249999958
52	240.33	240.883385416667	239.26875	1.61463541666665	-0.553385416666657
53	240.33	240.627760416667	239.527916666667	1.09984374999999	-0.297760416666648
54	240.34	240.443177083333	239.787083333333	0.656093749999991	-0.103177083333350
55	240.34	240.306614583333	240.064166666667	0.242447916666671	0.0333854166666470
56	240.27	240.143697916667	240.241666666667	-0.0979687499999914	0.126302083333314
57	240.29	240.015885416667	240.359166666667	-0.343281250000003	0.274114583333301
58	240.29	239.980885416667	240.520833333333	-0.539947916666675	0.309114583333326
59	240.29	239.969010416667	240.645	-0.675989583333339	0.320989583333301
60	240.29	239.899010416667	240.744583333333	-0.845572916666667	0.390989583333294
61	240.31	238.50421875	240.84375	-2.33953124999998	1.80578124999997
62	239.95	240.492864583333	240.940833333333	-0.447968749999971	-0.542864583333397
63	242.33	242.712239583333	241.035	1.67723958333333	-0.382239583333302
64	242.11	242.753385416667	241.13875	1.61463541666665	-0.64338541666666
65	241.53	242.35859375	241.25875	1.09984374999999	-0.828593749999982
66	241.53	242.04859375	241.3925	0.656093749999991	-0.51859374999998
67	241.53	NA	NA	0.242447916666671	NA
68	241.41	NA	NA	-0.0979687499999914	NA
69	241.41	NA	NA	-0.343281250000003	NA
70	241.66	NA	NA	-0.539947916666675	NA
71	241.8	NA	NA	-0.675989583333339	NA
72	241.99	NA	NA	-0.845572916666667	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 217.8 & NA & NA & -2.33953124999998 & NA \tabularnewline
2 & 218.79 & NA & NA & -0.447968749999971 & NA \tabularnewline
3 & 218.99 & NA & NA & 1.67723958333333 & NA \tabularnewline
4 & 219.53 & NA & NA & 1.61463541666665 & NA \tabularnewline
5 & 219.55 & NA & NA & 1.09984374999999 & NA \tabularnewline
6 & 219.74 & NA & NA & 0.656093749999991 & NA \tabularnewline
7 & 219.74 & 219.82078125 & 219.578333333333 & 0.242447916666671 & -0.0807812499999727 \tabularnewline
8 & 219.74 & 219.86828125 & 219.96625 & -0.0979687499999914 & -0.128281250000015 \tabularnewline
9 & 219.8 & 220.505885416667 & 220.849166666667 & -0.343281250000003 & -0.705885416666689 \tabularnewline
10 & 219.97 & 221.495885416667 & 222.035833333333 & -0.539947916666675 & -1.52588541666668 \tabularnewline
11 & 220.07 & 222.54234375 & 223.218333333333 & -0.675989583333339 & -2.47234375000002 \tabularnewline
12 & 220.07 & 223.538177083333 & 224.38375 & -0.845572916666667 & -3.46817708333333 \tabularnewline
13 & 220.1 & 223.202552083333 & 225.542083333333 & -2.33953124999998 & -3.10255208333336 \tabularnewline
14 & 225.8 & 226.25953125 & 226.7075 & -0.447968749999971 & -0.459531250000026 \tabularnewline
15 & 233.17 & 229.555572916667 & 227.878333333333 & 1.67723958333333 & 3.61442708333337 \tabularnewline
16 & 233.83 & 230.65171875 & 229.037083333333 & 1.61463541666665 & 3.17828125000003 \tabularnewline
17 & 233.63 & 231.28609375 & 230.18625 & 1.09984374999999 & 2.34390625000003 \tabularnewline
18 & 233.63 & 231.993177083333 & 231.337083333333 & 0.656093749999991 & 1.63682291666669 \tabularnewline
19 & 233.65 & 232.726197916667 & 232.48375 & 0.242447916666671 & 0.923802083333385 \tabularnewline
20 & 233.8 & 233.32703125 & 233.425 & -0.0979687499999914 & 0.472968750000007 \tabularnewline
21 & 233.84 & 233.57546875 & 233.91875 & -0.343281250000003 & 0.264531250000005 \tabularnewline
22 & 233.74 & 233.630885416667 & 234.170833333333 & -0.539947916666675 & 0.109114583333337 \tabularnewline
23 & 233.88 & 233.758177083333 & 234.434166666667 & -0.675989583333339 & 0.121822916666673 \tabularnewline
24 & 233.88 & 233.85484375 & 234.700416666667 & -0.845572916666667 & 0.0251562499999807 \tabularnewline
25 & 233.81 & 232.622552083333 & 234.962083333333 & -2.33953124999998 & 1.18744791666671 \tabularnewline
26 & 234.68 & 234.773697916667 & 235.221666666667 & -0.447968749999971 & -0.093697916666656 \tabularnewline
27 & 236.14 & 237.157239583333 & 235.48 & 1.67723958333333 & -1.01723958333338 \tabularnewline
28 & 236.91 & 237.358385416667 & 235.74375 & 1.61463541666665 & -0.448385416666696 \tabularnewline
29 & 236.87 & 237.106510416667 & 236.006666666667 & 1.09984374999999 & -0.236510416666704 \tabularnewline
30 & 236.78 & 236.91859375 & 236.2625 & 0.656093749999991 & -0.138593750000041 \tabularnewline
31 & 236.78 & 236.764947916667 & 236.5225 & 0.242447916666671 & 0.0150520833333303 \tabularnewline
32 & 236.9 & 236.663697916667 & 236.761666666667 & -0.0979687499999914 & 0.236302083333300 \tabularnewline
33 & 236.94 & 236.58671875 & 236.93 & -0.343281250000003 & 0.353281249999981 \tabularnewline
34 & 236.97 & 236.47796875 & 237.017916666667 & -0.539947916666675 & 0.492031249999997 \tabularnewline
35 & 236.96 & 236.390677083333 & 237.066666666667 & -0.675989583333339 & 0.569322916666692 \tabularnewline
36 & 236.94 & 236.269427083333 & 237.115 & -0.845572916666667 & 0.670572916666657 \tabularnewline
37 & 236.99 & 234.827552083333 & 237.167083333333 & -2.33953124999998 & 2.16244791666665 \tabularnewline
38 & 237.24 & 236.761197916667 & 237.209166666667 & -0.447968749999971 & 0.478802083333306 \tabularnewline
39 & 237.62 & 238.911822916667 & 237.234583333333 & 1.67723958333333 & -1.29182291666666 \tabularnewline
40 & 237.54 & 238.867552083333 & 237.252916666667 & 1.61463541666665 & -1.32755208333336 \tabularnewline
41 & 237.41 & 238.370677083333 & 237.270833333333 & 1.09984374999999 & -0.960677083333337 \tabularnewline
42 & 237.4 & 237.94609375 & 237.29 & 0.656093749999991 & -0.546093749999983 \tabularnewline
43 & 237.41 & 237.53328125 & 237.290833333333 & 0.242447916666671 & -0.123281249999991 \tabularnewline
44 & 237.28 & 237.266614583333 & 237.364583333333 & -0.0979687499999914 & 0.0133854166666652 \tabularnewline
45 & 237.17 & 237.21296875 & 237.55625 & -0.343281250000003 & -0.04296875 \tabularnewline
46 & 237.18 & 237.241302083333 & 237.78125 & -0.539947916666675 & -0.0613020833333167 \tabularnewline
47 & 237.18 & 237.343177083333 & 238.019166666667 & -0.675989583333339 & -0.163177083333295 \tabularnewline
48 & 237.18 & 237.417760416667 & 238.263333333333 & -0.845572916666667 & -0.237760416666589 \tabularnewline
49 & 236.77 & 236.168385416667 & 238.507916666667 & -2.33953124999998 & 0.601614583333372 \tabularnewline
50 & 239.23 & 238.306614583333 & 238.754583333333 & -0.447968749999971 & 0.923385416666719 \tabularnewline
51 & 240.23 & 240.68640625 & 239.009166666667 & 1.67723958333333 & -0.456406249999958 \tabularnewline
52 & 240.33 & 240.883385416667 & 239.26875 & 1.61463541666665 & -0.553385416666657 \tabularnewline
53 & 240.33 & 240.627760416667 & 239.527916666667 & 1.09984374999999 & -0.297760416666648 \tabularnewline
54 & 240.34 & 240.443177083333 & 239.787083333333 & 0.656093749999991 & -0.103177083333350 \tabularnewline
55 & 240.34 & 240.306614583333 & 240.064166666667 & 0.242447916666671 & 0.0333854166666470 \tabularnewline
56 & 240.27 & 240.143697916667 & 240.241666666667 & -0.0979687499999914 & 0.126302083333314 \tabularnewline
57 & 240.29 & 240.015885416667 & 240.359166666667 & -0.343281250000003 & 0.274114583333301 \tabularnewline
58 & 240.29 & 239.980885416667 & 240.520833333333 & -0.539947916666675 & 0.309114583333326 \tabularnewline
59 & 240.29 & 239.969010416667 & 240.645 & -0.675989583333339 & 0.320989583333301 \tabularnewline
60 & 240.29 & 239.899010416667 & 240.744583333333 & -0.845572916666667 & 0.390989583333294 \tabularnewline
61 & 240.31 & 238.50421875 & 240.84375 & -2.33953124999998 & 1.80578124999997 \tabularnewline
62 & 239.95 & 240.492864583333 & 240.940833333333 & -0.447968749999971 & -0.542864583333397 \tabularnewline
63 & 242.33 & 242.712239583333 & 241.035 & 1.67723958333333 & -0.382239583333302 \tabularnewline
64 & 242.11 & 242.753385416667 & 241.13875 & 1.61463541666665 & -0.64338541666666 \tabularnewline
65 & 241.53 & 242.35859375 & 241.25875 & 1.09984374999999 & -0.828593749999982 \tabularnewline
66 & 241.53 & 242.04859375 & 241.3925 & 0.656093749999991 & -0.51859374999998 \tabularnewline
67 & 241.53 & NA & NA & 0.242447916666671 & NA \tabularnewline
68 & 241.41 & NA & NA & -0.0979687499999914 & NA \tabularnewline
69 & 241.41 & NA & NA & -0.343281250000003 & NA \tabularnewline
70 & 241.66 & NA & NA & -0.539947916666675 & NA \tabularnewline
71 & 241.8 & NA & NA & -0.675989583333339 & NA \tabularnewline
72 & 241.99 & NA & NA & -0.845572916666667 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=12923&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]217.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-2.33953124999998[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]218.79[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.447968749999971[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]218.99[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.67723958333333[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]219.53[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.61463541666665[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]219.55[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.09984374999999[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]219.74[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.656093749999991[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]219.74[/C][C]219.82078125[/C][C]219.578333333333[/C][C]0.242447916666671[/C][C]-0.0807812499999727[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]219.74[/C][C]219.86828125[/C][C]219.96625[/C][C]-0.0979687499999914[/C][C]-0.128281250000015[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]219.8[/C][C]220.505885416667[/C][C]220.849166666667[/C][C]-0.343281250000003[/C][C]-0.705885416666689[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]219.97[/C][C]221.495885416667[/C][C]222.035833333333[/C][C]-0.539947916666675[/C][C]-1.52588541666668[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]220.07[/C][C]222.54234375[/C][C]223.218333333333[/C][C]-0.675989583333339[/C][C]-2.47234375000002[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]220.07[/C][C]223.538177083333[/C][C]224.38375[/C][C]-0.845572916666667[/C][C]-3.46817708333333[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]220.1[/C][C]223.202552083333[/C][C]225.542083333333[/C][C]-2.33953124999998[/C][C]-3.10255208333336[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]225.8[/C][C]226.25953125[/C][C]226.7075[/C][C]-0.447968749999971[/C][C]-0.459531250000026[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]233.17[/C][C]229.555572916667[/C][C]227.878333333333[/C][C]1.67723958333333[/C][C]3.61442708333337[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]233.83[/C][C]230.65171875[/C][C]229.037083333333[/C][C]1.61463541666665[/C][C]3.17828125000003[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]233.63[/C][C]231.28609375[/C][C]230.18625[/C][C]1.09984374999999[/C][C]2.34390625000003[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]233.63[/C][C]231.993177083333[/C][C]231.337083333333[/C][C]0.656093749999991[/C][C]1.63682291666669[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]233.65[/C][C]232.726197916667[/C][C]232.48375[/C][C]0.242447916666671[/C][C]0.923802083333385[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]233.8[/C][C]233.32703125[/C][C]233.425[/C][C]-0.0979687499999914[/C][C]0.472968750000007[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]233.84[/C][C]233.57546875[/C][C]233.91875[/C][C]-0.343281250000003[/C][C]0.264531250000005[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]233.74[/C][C]233.630885416667[/C][C]234.170833333333[/C][C]-0.539947916666675[/C][C]0.109114583333337[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]233.88[/C][C]233.758177083333[/C][C]234.434166666667[/C][C]-0.675989583333339[/C][C]0.121822916666673[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]233.88[/C][C]233.85484375[/C][C]234.700416666667[/C][C]-0.845572916666667[/C][C]0.0251562499999807[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]233.81[/C][C]232.622552083333[/C][C]234.962083333333[/C][C]-2.33953124999998[/C][C]1.18744791666671[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]234.68[/C][C]234.773697916667[/C][C]235.221666666667[/C][C]-0.447968749999971[/C][C]-0.093697916666656[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]236.14[/C][C]237.157239583333[/C][C]235.48[/C][C]1.67723958333333[/C][C]-1.01723958333338[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]236.91[/C][C]237.358385416667[/C][C]235.74375[/C][C]1.61463541666665[/C][C]-0.448385416666696[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]236.87[/C][C]237.106510416667[/C][C]236.006666666667[/C][C]1.09984374999999[/C][C]-0.236510416666704[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]236.78[/C][C]236.91859375[/C][C]236.2625[/C][C]0.656093749999991[/C][C]-0.138593750000041[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]236.78[/C][C]236.764947916667[/C][C]236.5225[/C][C]0.242447916666671[/C][C]0.0150520833333303[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]236.9[/C][C]236.663697916667[/C][C]236.761666666667[/C][C]-0.0979687499999914[/C][C]0.236302083333300[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]236.94[/C][C]236.58671875[/C][C]236.93[/C][C]-0.343281250000003[/C][C]0.353281249999981[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]236.97[/C][C]236.47796875[/C][C]237.017916666667[/C][C]-0.539947916666675[/C][C]0.492031249999997[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]236.96[/C][C]236.390677083333[/C][C]237.066666666667[/C][C]-0.675989583333339[/C][C]0.569322916666692[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]236.94[/C][C]236.269427083333[/C][C]237.115[/C][C]-0.845572916666667[/C][C]0.670572916666657[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]236.99[/C][C]234.827552083333[/C][C]237.167083333333[/C][C]-2.33953124999998[/C][C]2.16244791666665[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]237.24[/C][C]236.761197916667[/C][C]237.209166666667[/C][C]-0.447968749999971[/C][C]0.478802083333306[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]237.62[/C][C]238.911822916667[/C][C]237.234583333333[/C][C]1.67723958333333[/C][C]-1.29182291666666[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]237.54[/C][C]238.867552083333[/C][C]237.252916666667[/C][C]1.61463541666665[/C][C]-1.32755208333336[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]237.41[/C][C]238.370677083333[/C][C]237.270833333333[/C][C]1.09984374999999[/C][C]-0.960677083333337[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]237.4[/C][C]237.94609375[/C][C]237.29[/C][C]0.656093749999991[/C][C]-0.546093749999983[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]237.41[/C][C]237.53328125[/C][C]237.290833333333[/C][C]0.242447916666671[/C][C]-0.123281249999991[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]237.28[/C][C]237.266614583333[/C][C]237.364583333333[/C][C]-0.0979687499999914[/C][C]0.0133854166666652[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]237.17[/C][C]237.21296875[/C][C]237.55625[/C][C]-0.343281250000003[/C][C]-0.04296875[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]237.18[/C][C]237.241302083333[/C][C]237.78125[/C][C]-0.539947916666675[/C][C]-0.0613020833333167[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]237.18[/C][C]237.343177083333[/C][C]238.019166666667[/C][C]-0.675989583333339[/C][C]-0.163177083333295[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]237.18[/C][C]237.417760416667[/C][C]238.263333333333[/C][C]-0.845572916666667[/C][C]-0.237760416666589[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]236.77[/C][C]236.168385416667[/C][C]238.507916666667[/C][C]-2.33953124999998[/C][C]0.601614583333372[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]239.23[/C][C]238.306614583333[/C][C]238.754583333333[/C][C]-0.447968749999971[/C][C]0.923385416666719[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]240.23[/C][C]240.68640625[/C][C]239.009166666667[/C][C]1.67723958333333[/C][C]-0.456406249999958[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]240.33[/C][C]240.883385416667[/C][C]239.26875[/C][C]1.61463541666665[/C][C]-0.553385416666657[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]240.33[/C][C]240.627760416667[/C][C]239.527916666667[/C][C]1.09984374999999[/C][C]-0.297760416666648[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]240.34[/C][C]240.443177083333[/C][C]239.787083333333[/C][C]0.656093749999991[/C][C]-0.103177083333350[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]240.34[/C][C]240.306614583333[/C][C]240.064166666667[/C][C]0.242447916666671[/C][C]0.0333854166666470[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]240.27[/C][C]240.143697916667[/C][C]240.241666666667[/C][C]-0.0979687499999914[/C][C]0.126302083333314[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]240.29[/C][C]240.015885416667[/C][C]240.359166666667[/C][C]-0.343281250000003[/C][C]0.274114583333301[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]240.29[/C][C]239.980885416667[/C][C]240.520833333333[/C][C]-0.539947916666675[/C][C]0.309114583333326[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]240.29[/C][C]239.969010416667[/C][C]240.645[/C][C]-0.675989583333339[/C][C]0.320989583333301[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]240.29[/C][C]239.899010416667[/C][C]240.744583333333[/C][C]-0.845572916666667[/C][C]0.390989583333294[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]240.31[/C][C]238.50421875[/C][C]240.84375[/C][C]-2.33953124999998[/C][C]1.80578124999997[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]239.95[/C][C]240.492864583333[/C][C]240.940833333333[/C][C]-0.447968749999971[/C][C]-0.542864583333397[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]242.33[/C][C]242.712239583333[/C][C]241.035[/C][C]1.67723958333333[/C][C]-0.382239583333302[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]242.11[/C][C]242.753385416667[/C][C]241.13875[/C][C]1.61463541666665[/C][C]-0.64338541666666[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]241.53[/C][C]242.35859375[/C][C]241.25875[/C][C]1.09984374999999[/C][C]-0.828593749999982[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]241.53[/C][C]242.04859375[/C][C]241.3925[/C][C]0.656093749999991[/C][C]-0.51859374999998[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]241.53[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.242447916666671[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]241.41[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0979687499999914[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]241.41[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.343281250000003[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]241.66[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.539947916666675[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]241.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.675989583333339[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]241.99[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.845572916666667[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=12923&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=12923&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	217.8	NA	NA	-2.33953124999998	NA
2	218.79	NA	NA	-0.447968749999971	NA
3	218.99	NA	NA	1.67723958333333	NA
4	219.53	NA	NA	1.61463541666665	NA
5	219.55	NA	NA	1.09984374999999	NA
6	219.74	NA	NA	0.656093749999991	NA
7	219.74	219.82078125	219.578333333333	0.242447916666671	-0.0807812499999727
8	219.74	219.86828125	219.96625	-0.0979687499999914	-0.128281250000015
9	219.8	220.505885416667	220.849166666667	-0.343281250000003	-0.705885416666689
10	219.97	221.495885416667	222.035833333333	-0.539947916666675	-1.52588541666668
11	220.07	222.54234375	223.218333333333	-0.675989583333339	-2.47234375000002
12	220.07	223.538177083333	224.38375	-0.845572916666667	-3.46817708333333
13	220.1	223.202552083333	225.542083333333	-2.33953124999998	-3.10255208333336
14	225.8	226.25953125	226.7075	-0.447968749999971	-0.459531250000026
15	233.17	229.555572916667	227.878333333333	1.67723958333333	3.61442708333337
16	233.83	230.65171875	229.037083333333	1.61463541666665	3.17828125000003
17	233.63	231.28609375	230.18625	1.09984374999999	2.34390625000003
18	233.63	231.993177083333	231.337083333333	0.656093749999991	1.63682291666669
19	233.65	232.726197916667	232.48375	0.242447916666671	0.923802083333385
20	233.8	233.32703125	233.425	-0.0979687499999914	0.472968750000007
21	233.84	233.57546875	233.91875	-0.343281250000003	0.264531250000005
22	233.74	233.630885416667	234.170833333333	-0.539947916666675	0.109114583333337
23	233.88	233.758177083333	234.434166666667	-0.675989583333339	0.121822916666673
24	233.88	233.85484375	234.700416666667	-0.845572916666667	0.0251562499999807
25	233.81	232.622552083333	234.962083333333	-2.33953124999998	1.18744791666671
26	234.68	234.773697916667	235.221666666667	-0.447968749999971	-0.093697916666656
27	236.14	237.157239583333	235.48	1.67723958333333	-1.01723958333338
28	236.91	237.358385416667	235.74375	1.61463541666665	-0.448385416666696
29	236.87	237.106510416667	236.006666666667	1.09984374999999	-0.236510416666704
30	236.78	236.91859375	236.2625	0.656093749999991	-0.138593750000041
31	236.78	236.764947916667	236.5225	0.242447916666671	0.0150520833333303
32	236.9	236.663697916667	236.761666666667	-0.0979687499999914	0.236302083333300
33	236.94	236.58671875	236.93	-0.343281250000003	0.353281249999981
34	236.97	236.47796875	237.017916666667	-0.539947916666675	0.492031249999997
35	236.96	236.390677083333	237.066666666667	-0.675989583333339	0.569322916666692
36	236.94	236.269427083333	237.115	-0.845572916666667	0.670572916666657
37	236.99	234.827552083333	237.167083333333	-2.33953124999998	2.16244791666665
38	237.24	236.761197916667	237.209166666667	-0.447968749999971	0.478802083333306
39	237.62	238.911822916667	237.234583333333	1.67723958333333	-1.29182291666666
40	237.54	238.867552083333	237.252916666667	1.61463541666665	-1.32755208333336
41	237.41	238.370677083333	237.270833333333	1.09984374999999	-0.960677083333337
42	237.4	237.94609375	237.29	0.656093749999991	-0.546093749999983
43	237.41	237.53328125	237.290833333333	0.242447916666671	-0.123281249999991
44	237.28	237.266614583333	237.364583333333	-0.0979687499999914	0.0133854166666652
45	237.17	237.21296875	237.55625	-0.343281250000003	-0.04296875
46	237.18	237.241302083333	237.78125	-0.539947916666675	-0.0613020833333167
47	237.18	237.343177083333	238.019166666667	-0.675989583333339	-0.163177083333295
48	237.18	237.417760416667	238.263333333333	-0.845572916666667	-0.237760416666589
49	236.77	236.168385416667	238.507916666667	-2.33953124999998	0.601614583333372
50	239.23	238.306614583333	238.754583333333	-0.447968749999971	0.923385416666719
51	240.23	240.68640625	239.009166666667	1.67723958333333	-0.456406249999958
52	240.33	240.883385416667	239.26875	1.61463541666665	-0.553385416666657
53	240.33	240.627760416667	239.527916666667	1.09984374999999	-0.297760416666648
54	240.34	240.443177083333	239.787083333333	0.656093749999991	-0.103177083333350
55	240.34	240.306614583333	240.064166666667	0.242447916666671	0.0333854166666470
56	240.27	240.143697916667	240.241666666667	-0.0979687499999914	0.126302083333314
57	240.29	240.015885416667	240.359166666667	-0.343281250000003	0.274114583333301
58	240.29	239.980885416667	240.520833333333	-0.539947916666675	0.309114583333326
59	240.29	239.969010416667	240.645	-0.675989583333339	0.320989583333301
60	240.29	239.899010416667	240.744583333333	-0.845572916666667	0.390989583333294
61	240.31	238.50421875	240.84375	-2.33953124999998	1.80578124999997
62	239.95	240.492864583333	240.940833333333	-0.447968749999971	-0.542864583333397
63	242.33	242.712239583333	241.035	1.67723958333333	-0.382239583333302
64	242.11	242.753385416667	241.13875	1.61463541666665	-0.64338541666666
65	241.53	242.35859375	241.25875	1.09984374999999	-0.828593749999982
66	241.53	242.04859375	241.3925	0.656093749999991	-0.51859374999998
67	241.53	NA	NA	0.242447916666671	NA
68	241.41	NA	NA	-0.0979687499999914	NA
69	241.41	NA	NA	-0.343281250000003	NA
70	241.66	NA	NA	-0.539947916666675	NA
71	241.8	NA	NA	-0.675989583333339	NA
72	241.99	NA	NA	-0.845572916666667	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