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

Tue, 27 May 2008 07:53:39 -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/27/t12118965148r7v2miovzu3wf1.htm/, Retrieved Sun, 19 May 2024 23:29:09 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=13353, Retrieved Sun, 19 May 2024 23:29:09 +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

202

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

-       [Classical Decomposition] [modelu Classical ...] [2008-05-27 13:53:39] [b46ff5180a79ecd706507099e9497e04] [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=13353&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=13353&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=13353&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	117.99	NA	NA	-0.027482638888892	NA
2	118.13	NA	NA	0.456059027777779	NA
3	117.06	NA	NA	0.226475694444448	NA
4	118.03	NA	NA	0.106371527777774	NA
5	118.57	NA	NA	0.089704861111115	NA
6	118.44	NA	NA	-0.343420138888892	NA
7	118.02	117.401996527778	117.649166666667	-0.247170138888881	0.618003472222213
8	118.18	117.340746527778	117.535416666667	-0.194670138888893	0.839253472222254
9	116.79	117.327413194444	117.456666666667	-0.129253472222215	-0.537413194444426
10	116.91	117.084392361111	117.335	-0.250607638888888	-0.174392361111103
11	117.19	117.386788194444	117.129166666667	0.257621527777782	-0.196788194444451
12	117.3	116.933454861111	116.877083333333	0.0563715277777623	0.366545138888910
13	116.35	116.592100694444	116.619583333333	-0.027482638888892	-0.242100694444446
14	117.04	116.785642361111	116.329583333333	0.456059027777779	0.254357638888905
15	116.26	116.271059027778	116.044583333333	0.226475694444448	-0.0110590277777476
16	115.91	115.894704861111	115.788333333333	0.106371527777774	0.015295138888888
17	115.75	115.626371527778	115.536666666667	0.089704861111115	0.123628472222222
18	115.21	114.922413194444	115.265833333333	-0.343420138888892	0.287586805555549
19	115.07	114.744913194444	114.992083333333	-0.247170138888881	0.325086805555557
20	114.17	114.537413194444	114.732083333333	-0.194670138888893	-0.367413194444424
21	113.96	114.323246527778	114.4525	-0.129253472222215	-0.363246527777775
22	113.59	113.906059027778	114.156666666667	-0.250607638888888	-0.316059027777769
23	114.47	114.060954861111	113.803333333333	0.257621527777782	0.409045138888885
24	113.52	113.433038194444	113.376666666667	0.0563715277777623	0.0869618055555748
25	113.56	112.884184027778	112.911666666667	-0.027482638888892	0.675815972222239
26	113.59	112.929392361111	112.473333333333	0.456059027777779	0.660607638888891
27	113	112.280642361111	112.054166666667	0.226475694444448	0.719357638888908
28	112.07	111.714704861111	111.608333333333	0.106371527777774	0.355295138888891
29	111.11	111.225954861111	111.13625	0.089704861111115	-0.115954861111106
30	109.61	110.354913194444	110.698333333333	-0.343420138888892	-0.744913194444464
31	109.51	110.009496527778	110.256666666667	-0.247170138888881	-0.499496527777779
32	109.21	109.578246527778	109.772916666667	-0.194670138888893	-0.368246527777785
33	108.86	109.150746527778	109.28	-0.129253472222215	-0.290746527777770
34	107.99	108.555225694444	108.805833333333	-0.250607638888888	-0.565225694444436
35	108.74	108.639288194444	108.381666666667	0.257621527777782	0.100711805555576
36	108.74	108.073038194444	108.016666666667	0.0563715277777623	0.666961805555587
37	107.74	107.654184027778	107.681666666667	-0.027482638888892	0.0858159722222496
38	107.8	107.794392361111	107.338333333333	0.456059027777779	0.00560763888888971
39	106.96	107.229809027778	107.003333333333	0.226475694444448	-0.269809027777782
40	106.73	106.811371527778	106.705	0.106371527777774	-0.0813715277777476
41	106.27	106.478038194444	106.388333333333	0.089704861111115	-0.208038194444441
42	105.69	105.651163194444	105.994583333333	-0.343420138888892	0.0388368055555759
43	105.39	105.358246527778	105.605416666667	-0.247170138888881	0.0317534722222206
44	105.09	105.049913194444	105.244583333333	-0.194670138888893	0.0400868055555748
45	104.94	104.786579861111	104.915833333333	-0.129253472222215	0.153420138888890
46	104.75	104.378559027778	104.629166666667	-0.250607638888888	0.371440972222231
47	104.38	104.634288194444	104.376666666667	0.257621527777782	-0.254288194444442
48	103.65	104.218871527778	104.1625	0.0563715277777623	-0.568871527777773
49	103.49	103.925850694444	103.953333333333	-0.027482638888892	-0.43585069444444
50	103.39	104.226892361111	103.770833333333	0.456059027777779	-0.836892361111126
51	103.48	103.834809027778	103.608333333333	0.226475694444448	-0.35480902777779
52	103.33	103.535538194444	103.429166666667	0.106371527777774	-0.205538194444429
53	103.61	103.325954861111	103.23625	0.089704861111115	0.284045138888899
54	103.21	102.707829861111	103.05125	-0.343420138888892	0.5021701388889
55	102.85	102.623663194444	102.870833333333	-0.247170138888881	0.226336805555562
56	103.25	102.470746527778	102.665416666667	-0.194670138888893	0.779253472222223
57	102.88	102.295746527778	102.425	-0.129253472222215	0.584253472222244
58	102.51	101.916475694444	102.167083333333	-0.250607638888888	0.593524305555576
59	101.99	102.161788194444	101.904166666667	0.257621527777782	-0.17178819444446
60	101.6	101.701371527778	101.645	0.0563715277777623	-0.101371527777786
61	101.21	101.375434027778	101.402916666667	-0.027482638888892	-0.165434027777792
62	100.74	101.597309027778	101.14125	0.456059027777779	-0.857309027777788
63	100.36	101.086475694444	100.86	0.226475694444448	-0.726475694444446
64	100.26	100.711371527778	100.605	0.106371527777774	-0.451371527777752
65	100.37	100.474704861111	100.385	0.089704861111115	-0.104704861111102
66	100.23	99.8461631944444	100.189583333333	-0.343420138888892	0.383836805555561
67	100.02	NA	NA	-0.247170138888881	NA
68	99.8	NA	NA	-0.194670138888893	NA
69	99.58	NA	NA	-0.129253472222215	NA
70	99.69	NA	NA	-0.250607638888888	NA
71	99.53	NA	NA	0.257621527777782	NA
72	99.37	NA	NA	0.0563715277777623	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 117.99 & NA & NA & -0.027482638888892 & NA \tabularnewline
2 & 118.13 & NA & NA & 0.456059027777779 & NA \tabularnewline
3 & 117.06 & NA & NA & 0.226475694444448 & NA \tabularnewline
4 & 118.03 & NA & NA & 0.106371527777774 & NA \tabularnewline
5 & 118.57 & NA & NA & 0.089704861111115 & NA \tabularnewline
6 & 118.44 & NA & NA & -0.343420138888892 & NA \tabularnewline
7 & 118.02 & 117.401996527778 & 117.649166666667 & -0.247170138888881 & 0.618003472222213 \tabularnewline
8 & 118.18 & 117.340746527778 & 117.535416666667 & -0.194670138888893 & 0.839253472222254 \tabularnewline
9 & 116.79 & 117.327413194444 & 117.456666666667 & -0.129253472222215 & -0.537413194444426 \tabularnewline
10 & 116.91 & 117.084392361111 & 117.335 & -0.250607638888888 & -0.174392361111103 \tabularnewline
11 & 117.19 & 117.386788194444 & 117.129166666667 & 0.257621527777782 & -0.196788194444451 \tabularnewline
12 & 117.3 & 116.933454861111 & 116.877083333333 & 0.0563715277777623 & 0.366545138888910 \tabularnewline
13 & 116.35 & 116.592100694444 & 116.619583333333 & -0.027482638888892 & -0.242100694444446 \tabularnewline
14 & 117.04 & 116.785642361111 & 116.329583333333 & 0.456059027777779 & 0.254357638888905 \tabularnewline
15 & 116.26 & 116.271059027778 & 116.044583333333 & 0.226475694444448 & -0.0110590277777476 \tabularnewline
16 & 115.91 & 115.894704861111 & 115.788333333333 & 0.106371527777774 & 0.015295138888888 \tabularnewline
17 & 115.75 & 115.626371527778 & 115.536666666667 & 0.089704861111115 & 0.123628472222222 \tabularnewline
18 & 115.21 & 114.922413194444 & 115.265833333333 & -0.343420138888892 & 0.287586805555549 \tabularnewline
19 & 115.07 & 114.744913194444 & 114.992083333333 & -0.247170138888881 & 0.325086805555557 \tabularnewline
20 & 114.17 & 114.537413194444 & 114.732083333333 & -0.194670138888893 & -0.367413194444424 \tabularnewline
21 & 113.96 & 114.323246527778 & 114.4525 & -0.129253472222215 & -0.363246527777775 \tabularnewline
22 & 113.59 & 113.906059027778 & 114.156666666667 & -0.250607638888888 & -0.316059027777769 \tabularnewline
23 & 114.47 & 114.060954861111 & 113.803333333333 & 0.257621527777782 & 0.409045138888885 \tabularnewline
24 & 113.52 & 113.433038194444 & 113.376666666667 & 0.0563715277777623 & 0.0869618055555748 \tabularnewline
25 & 113.56 & 112.884184027778 & 112.911666666667 & -0.027482638888892 & 0.675815972222239 \tabularnewline
26 & 113.59 & 112.929392361111 & 112.473333333333 & 0.456059027777779 & 0.660607638888891 \tabularnewline
27 & 113 & 112.280642361111 & 112.054166666667 & 0.226475694444448 & 0.719357638888908 \tabularnewline
28 & 112.07 & 111.714704861111 & 111.608333333333 & 0.106371527777774 & 0.355295138888891 \tabularnewline
29 & 111.11 & 111.225954861111 & 111.13625 & 0.089704861111115 & -0.115954861111106 \tabularnewline
30 & 109.61 & 110.354913194444 & 110.698333333333 & -0.343420138888892 & -0.744913194444464 \tabularnewline
31 & 109.51 & 110.009496527778 & 110.256666666667 & -0.247170138888881 & -0.499496527777779 \tabularnewline
32 & 109.21 & 109.578246527778 & 109.772916666667 & -0.194670138888893 & -0.368246527777785 \tabularnewline
33 & 108.86 & 109.150746527778 & 109.28 & -0.129253472222215 & -0.290746527777770 \tabularnewline
34 & 107.99 & 108.555225694444 & 108.805833333333 & -0.250607638888888 & -0.565225694444436 \tabularnewline
35 & 108.74 & 108.639288194444 & 108.381666666667 & 0.257621527777782 & 0.100711805555576 \tabularnewline
36 & 108.74 & 108.073038194444 & 108.016666666667 & 0.0563715277777623 & 0.666961805555587 \tabularnewline
37 & 107.74 & 107.654184027778 & 107.681666666667 & -0.027482638888892 & 0.0858159722222496 \tabularnewline
38 & 107.8 & 107.794392361111 & 107.338333333333 & 0.456059027777779 & 0.00560763888888971 \tabularnewline
39 & 106.96 & 107.229809027778 & 107.003333333333 & 0.226475694444448 & -0.269809027777782 \tabularnewline
40 & 106.73 & 106.811371527778 & 106.705 & 0.106371527777774 & -0.0813715277777476 \tabularnewline
41 & 106.27 & 106.478038194444 & 106.388333333333 & 0.089704861111115 & -0.208038194444441 \tabularnewline
42 & 105.69 & 105.651163194444 & 105.994583333333 & -0.343420138888892 & 0.0388368055555759 \tabularnewline
43 & 105.39 & 105.358246527778 & 105.605416666667 & -0.247170138888881 & 0.0317534722222206 \tabularnewline
44 & 105.09 & 105.049913194444 & 105.244583333333 & -0.194670138888893 & 0.0400868055555748 \tabularnewline
45 & 104.94 & 104.786579861111 & 104.915833333333 & -0.129253472222215 & 0.153420138888890 \tabularnewline
46 & 104.75 & 104.378559027778 & 104.629166666667 & -0.250607638888888 & 0.371440972222231 \tabularnewline
47 & 104.38 & 104.634288194444 & 104.376666666667 & 0.257621527777782 & -0.254288194444442 \tabularnewline
48 & 103.65 & 104.218871527778 & 104.1625 & 0.0563715277777623 & -0.568871527777773 \tabularnewline
49 & 103.49 & 103.925850694444 & 103.953333333333 & -0.027482638888892 & -0.43585069444444 \tabularnewline
50 & 103.39 & 104.226892361111 & 103.770833333333 & 0.456059027777779 & -0.836892361111126 \tabularnewline
51 & 103.48 & 103.834809027778 & 103.608333333333 & 0.226475694444448 & -0.35480902777779 \tabularnewline
52 & 103.33 & 103.535538194444 & 103.429166666667 & 0.106371527777774 & -0.205538194444429 \tabularnewline
53 & 103.61 & 103.325954861111 & 103.23625 & 0.089704861111115 & 0.284045138888899 \tabularnewline
54 & 103.21 & 102.707829861111 & 103.05125 & -0.343420138888892 & 0.5021701388889 \tabularnewline
55 & 102.85 & 102.623663194444 & 102.870833333333 & -0.247170138888881 & 0.226336805555562 \tabularnewline
56 & 103.25 & 102.470746527778 & 102.665416666667 & -0.194670138888893 & 0.779253472222223 \tabularnewline
57 & 102.88 & 102.295746527778 & 102.425 & -0.129253472222215 & 0.584253472222244 \tabularnewline
58 & 102.51 & 101.916475694444 & 102.167083333333 & -0.250607638888888 & 0.593524305555576 \tabularnewline
59 & 101.99 & 102.161788194444 & 101.904166666667 & 0.257621527777782 & -0.17178819444446 \tabularnewline
60 & 101.6 & 101.701371527778 & 101.645 & 0.0563715277777623 & -0.101371527777786 \tabularnewline
61 & 101.21 & 101.375434027778 & 101.402916666667 & -0.027482638888892 & -0.165434027777792 \tabularnewline
62 & 100.74 & 101.597309027778 & 101.14125 & 0.456059027777779 & -0.857309027777788 \tabularnewline
63 & 100.36 & 101.086475694444 & 100.86 & 0.226475694444448 & -0.726475694444446 \tabularnewline
64 & 100.26 & 100.711371527778 & 100.605 & 0.106371527777774 & -0.451371527777752 \tabularnewline
65 & 100.37 & 100.474704861111 & 100.385 & 0.089704861111115 & -0.104704861111102 \tabularnewline
66 & 100.23 & 99.8461631944444 & 100.189583333333 & -0.343420138888892 & 0.383836805555561 \tabularnewline
67 & 100.02 & NA & NA & -0.247170138888881 & NA \tabularnewline
68 & 99.8 & NA & NA & -0.194670138888893 & NA \tabularnewline
69 & 99.58 & NA & NA & -0.129253472222215 & NA \tabularnewline
70 & 99.69 & NA & NA & -0.250607638888888 & NA \tabularnewline
71 & 99.53 & NA & NA & 0.257621527777782 & NA \tabularnewline
72 & 99.37 & NA & NA & 0.0563715277777623 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=13353&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]117.99[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.027482638888892[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]118.13[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.456059027777779[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]117.06[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.226475694444448[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]118.03[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.106371527777774[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]118.57[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.089704861111115[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]118.44[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.343420138888892[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]118.02[/C][C]117.401996527778[/C][C]117.649166666667[/C][C]-0.247170138888881[/C][C]0.618003472222213[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]118.18[/C][C]117.340746527778[/C][C]117.535416666667[/C][C]-0.194670138888893[/C][C]0.839253472222254[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]116.79[/C][C]117.327413194444[/C][C]117.456666666667[/C][C]-0.129253472222215[/C][C]-0.537413194444426[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]116.91[/C][C]117.084392361111[/C][C]117.335[/C][C]-0.250607638888888[/C][C]-0.174392361111103[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]117.19[/C][C]117.386788194444[/C][C]117.129166666667[/C][C]0.257621527777782[/C][C]-0.196788194444451[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]117.3[/C][C]116.933454861111[/C][C]116.877083333333[/C][C]0.0563715277777623[/C][C]0.366545138888910[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]116.35[/C][C]116.592100694444[/C][C]116.619583333333[/C][C]-0.027482638888892[/C][C]-0.242100694444446[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]117.04[/C][C]116.785642361111[/C][C]116.329583333333[/C][C]0.456059027777779[/C][C]0.254357638888905[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]116.26[/C][C]116.271059027778[/C][C]116.044583333333[/C][C]0.226475694444448[/C][C]-0.0110590277777476[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]115.91[/C][C]115.894704861111[/C][C]115.788333333333[/C][C]0.106371527777774[/C][C]0.015295138888888[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]115.75[/C][C]115.626371527778[/C][C]115.536666666667[/C][C]0.089704861111115[/C][C]0.123628472222222[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]115.21[/C][C]114.922413194444[/C][C]115.265833333333[/C][C]-0.343420138888892[/C][C]0.287586805555549[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]115.07[/C][C]114.744913194444[/C][C]114.992083333333[/C][C]-0.247170138888881[/C][C]0.325086805555557[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]114.17[/C][C]114.537413194444[/C][C]114.732083333333[/C][C]-0.194670138888893[/C][C]-0.367413194444424[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]113.96[/C][C]114.323246527778[/C][C]114.4525[/C][C]-0.129253472222215[/C][C]-0.363246527777775[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]113.59[/C][C]113.906059027778[/C][C]114.156666666667[/C][C]-0.250607638888888[/C][C]-0.316059027777769[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]114.47[/C][C]114.060954861111[/C][C]113.803333333333[/C][C]0.257621527777782[/C][C]0.409045138888885[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]113.52[/C][C]113.433038194444[/C][C]113.376666666667[/C][C]0.0563715277777623[/C][C]0.0869618055555748[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]113.56[/C][C]112.884184027778[/C][C]112.911666666667[/C][C]-0.027482638888892[/C][C]0.675815972222239[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]113.59[/C][C]112.929392361111[/C][C]112.473333333333[/C][C]0.456059027777779[/C][C]0.660607638888891[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]113[/C][C]112.280642361111[/C][C]112.054166666667[/C][C]0.226475694444448[/C][C]0.719357638888908[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]112.07[/C][C]111.714704861111[/C][C]111.608333333333[/C][C]0.106371527777774[/C][C]0.355295138888891[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]111.11[/C][C]111.225954861111[/C][C]111.13625[/C][C]0.089704861111115[/C][C]-0.115954861111106[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]109.61[/C][C]110.354913194444[/C][C]110.698333333333[/C][C]-0.343420138888892[/C][C]-0.744913194444464[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]109.51[/C][C]110.009496527778[/C][C]110.256666666667[/C][C]-0.247170138888881[/C][C]-0.499496527777779[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]109.21[/C][C]109.578246527778[/C][C]109.772916666667[/C][C]-0.194670138888893[/C][C]-0.368246527777785[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]108.86[/C][C]109.150746527778[/C][C]109.28[/C][C]-0.129253472222215[/C][C]-0.290746527777770[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]107.99[/C][C]108.555225694444[/C][C]108.805833333333[/C][C]-0.250607638888888[/C][C]-0.565225694444436[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]108.74[/C][C]108.639288194444[/C][C]108.381666666667[/C][C]0.257621527777782[/C][C]0.100711805555576[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]108.74[/C][C]108.073038194444[/C][C]108.016666666667[/C][C]0.0563715277777623[/C][C]0.666961805555587[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]107.74[/C][C]107.654184027778[/C][C]107.681666666667[/C][C]-0.027482638888892[/C][C]0.0858159722222496[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]107.8[/C][C]107.794392361111[/C][C]107.338333333333[/C][C]0.456059027777779[/C][C]0.00560763888888971[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]106.96[/C][C]107.229809027778[/C][C]107.003333333333[/C][C]0.226475694444448[/C][C]-0.269809027777782[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]106.73[/C][C]106.811371527778[/C][C]106.705[/C][C]0.106371527777774[/C][C]-0.0813715277777476[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]106.27[/C][C]106.478038194444[/C][C]106.388333333333[/C][C]0.089704861111115[/C][C]-0.208038194444441[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]105.69[/C][C]105.651163194444[/C][C]105.994583333333[/C][C]-0.343420138888892[/C][C]0.0388368055555759[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]105.39[/C][C]105.358246527778[/C][C]105.605416666667[/C][C]-0.247170138888881[/C][C]0.0317534722222206[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]105.09[/C][C]105.049913194444[/C][C]105.244583333333[/C][C]-0.194670138888893[/C][C]0.0400868055555748[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]104.94[/C][C]104.786579861111[/C][C]104.915833333333[/C][C]-0.129253472222215[/C][C]0.153420138888890[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]104.75[/C][C]104.378559027778[/C][C]104.629166666667[/C][C]-0.250607638888888[/C][C]0.371440972222231[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]104.38[/C][C]104.634288194444[/C][C]104.376666666667[/C][C]0.257621527777782[/C][C]-0.254288194444442[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]103.65[/C][C]104.218871527778[/C][C]104.1625[/C][C]0.0563715277777623[/C][C]-0.568871527777773[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]103.49[/C][C]103.925850694444[/C][C]103.953333333333[/C][C]-0.027482638888892[/C][C]-0.43585069444444[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]103.39[/C][C]104.226892361111[/C][C]103.770833333333[/C][C]0.456059027777779[/C][C]-0.836892361111126[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]103.48[/C][C]103.834809027778[/C][C]103.608333333333[/C][C]0.226475694444448[/C][C]-0.35480902777779[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]103.33[/C][C]103.535538194444[/C][C]103.429166666667[/C][C]0.106371527777774[/C][C]-0.205538194444429[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]103.61[/C][C]103.325954861111[/C][C]103.23625[/C][C]0.089704861111115[/C][C]0.284045138888899[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]103.21[/C][C]102.707829861111[/C][C]103.05125[/C][C]-0.343420138888892[/C][C]0.5021701388889[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]102.85[/C][C]102.623663194444[/C][C]102.870833333333[/C][C]-0.247170138888881[/C][C]0.226336805555562[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]103.25[/C][C]102.470746527778[/C][C]102.665416666667[/C][C]-0.194670138888893[/C][C]0.779253472222223[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]102.88[/C][C]102.295746527778[/C][C]102.425[/C][C]-0.129253472222215[/C][C]0.584253472222244[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]102.51[/C][C]101.916475694444[/C][C]102.167083333333[/C][C]-0.250607638888888[/C][C]0.593524305555576[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]101.99[/C][C]102.161788194444[/C][C]101.904166666667[/C][C]0.257621527777782[/C][C]-0.17178819444446[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]101.6[/C][C]101.701371527778[/C][C]101.645[/C][C]0.0563715277777623[/C][C]-0.101371527777786[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]101.21[/C][C]101.375434027778[/C][C]101.402916666667[/C][C]-0.027482638888892[/C][C]-0.165434027777792[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]100.74[/C][C]101.597309027778[/C][C]101.14125[/C][C]0.456059027777779[/C][C]-0.857309027777788[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]100.36[/C][C]101.086475694444[/C][C]100.86[/C][C]0.226475694444448[/C][C]-0.726475694444446[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]100.26[/C][C]100.711371527778[/C][C]100.605[/C][C]0.106371527777774[/C][C]-0.451371527777752[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]100.37[/C][C]100.474704861111[/C][C]100.385[/C][C]0.089704861111115[/C][C]-0.104704861111102[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]100.23[/C][C]99.8461631944444[/C][C]100.189583333333[/C][C]-0.343420138888892[/C][C]0.383836805555561[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]100.02[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.247170138888881[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]99.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.194670138888893[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]99.58[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.129253472222215[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]99.69[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.250607638888888[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]99.53[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.257621527777782[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]99.37[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0563715277777623[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=13353&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=13353&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	117.99	NA	NA	-0.027482638888892	NA
2	118.13	NA	NA	0.456059027777779	NA
3	117.06	NA	NA	0.226475694444448	NA
4	118.03	NA	NA	0.106371527777774	NA
5	118.57	NA	NA	0.089704861111115	NA
6	118.44	NA	NA	-0.343420138888892	NA
7	118.02	117.401996527778	117.649166666667	-0.247170138888881	0.618003472222213
8	118.18	117.340746527778	117.535416666667	-0.194670138888893	0.839253472222254
9	116.79	117.327413194444	117.456666666667	-0.129253472222215	-0.537413194444426
10	116.91	117.084392361111	117.335	-0.250607638888888	-0.174392361111103
11	117.19	117.386788194444	117.129166666667	0.257621527777782	-0.196788194444451
12	117.3	116.933454861111	116.877083333333	0.0563715277777623	0.366545138888910
13	116.35	116.592100694444	116.619583333333	-0.027482638888892	-0.242100694444446
14	117.04	116.785642361111	116.329583333333	0.456059027777779	0.254357638888905
15	116.26	116.271059027778	116.044583333333	0.226475694444448	-0.0110590277777476
16	115.91	115.894704861111	115.788333333333	0.106371527777774	0.015295138888888
17	115.75	115.626371527778	115.536666666667	0.089704861111115	0.123628472222222
18	115.21	114.922413194444	115.265833333333	-0.343420138888892	0.287586805555549
19	115.07	114.744913194444	114.992083333333	-0.247170138888881	0.325086805555557
20	114.17	114.537413194444	114.732083333333	-0.194670138888893	-0.367413194444424
21	113.96	114.323246527778	114.4525	-0.129253472222215	-0.363246527777775
22	113.59	113.906059027778	114.156666666667	-0.250607638888888	-0.316059027777769
23	114.47	114.060954861111	113.803333333333	0.257621527777782	0.409045138888885
24	113.52	113.433038194444	113.376666666667	0.0563715277777623	0.0869618055555748
25	113.56	112.884184027778	112.911666666667	-0.027482638888892	0.675815972222239
26	113.59	112.929392361111	112.473333333333	0.456059027777779	0.660607638888891
27	113	112.280642361111	112.054166666667	0.226475694444448	0.719357638888908
28	112.07	111.714704861111	111.608333333333	0.106371527777774	0.355295138888891
29	111.11	111.225954861111	111.13625	0.089704861111115	-0.115954861111106
30	109.61	110.354913194444	110.698333333333	-0.343420138888892	-0.744913194444464
31	109.51	110.009496527778	110.256666666667	-0.247170138888881	-0.499496527777779
32	109.21	109.578246527778	109.772916666667	-0.194670138888893	-0.368246527777785
33	108.86	109.150746527778	109.28	-0.129253472222215	-0.290746527777770
34	107.99	108.555225694444	108.805833333333	-0.250607638888888	-0.565225694444436
35	108.74	108.639288194444	108.381666666667	0.257621527777782	0.100711805555576
36	108.74	108.073038194444	108.016666666667	0.0563715277777623	0.666961805555587
37	107.74	107.654184027778	107.681666666667	-0.027482638888892	0.0858159722222496
38	107.8	107.794392361111	107.338333333333	0.456059027777779	0.00560763888888971
39	106.96	107.229809027778	107.003333333333	0.226475694444448	-0.269809027777782
40	106.73	106.811371527778	106.705	0.106371527777774	-0.0813715277777476
41	106.27	106.478038194444	106.388333333333	0.089704861111115	-0.208038194444441
42	105.69	105.651163194444	105.994583333333	-0.343420138888892	0.0388368055555759
43	105.39	105.358246527778	105.605416666667	-0.247170138888881	0.0317534722222206
44	105.09	105.049913194444	105.244583333333	-0.194670138888893	0.0400868055555748
45	104.94	104.786579861111	104.915833333333	-0.129253472222215	0.153420138888890
46	104.75	104.378559027778	104.629166666667	-0.250607638888888	0.371440972222231
47	104.38	104.634288194444	104.376666666667	0.257621527777782	-0.254288194444442
48	103.65	104.218871527778	104.1625	0.0563715277777623	-0.568871527777773
49	103.49	103.925850694444	103.953333333333	-0.027482638888892	-0.43585069444444
50	103.39	104.226892361111	103.770833333333	0.456059027777779	-0.836892361111126
51	103.48	103.834809027778	103.608333333333	0.226475694444448	-0.35480902777779
52	103.33	103.535538194444	103.429166666667	0.106371527777774	-0.205538194444429
53	103.61	103.325954861111	103.23625	0.089704861111115	0.284045138888899
54	103.21	102.707829861111	103.05125	-0.343420138888892	0.5021701388889
55	102.85	102.623663194444	102.870833333333	-0.247170138888881	0.226336805555562
56	103.25	102.470746527778	102.665416666667	-0.194670138888893	0.779253472222223
57	102.88	102.295746527778	102.425	-0.129253472222215	0.584253472222244
58	102.51	101.916475694444	102.167083333333	-0.250607638888888	0.593524305555576
59	101.99	102.161788194444	101.904166666667	0.257621527777782	-0.17178819444446
60	101.6	101.701371527778	101.645	0.0563715277777623	-0.101371527777786
61	101.21	101.375434027778	101.402916666667	-0.027482638888892	-0.165434027777792
62	100.74	101.597309027778	101.14125	0.456059027777779	-0.857309027777788
63	100.36	101.086475694444	100.86	0.226475694444448	-0.726475694444446
64	100.26	100.711371527778	100.605	0.106371527777774	-0.451371527777752
65	100.37	100.474704861111	100.385	0.089704861111115	-0.104704861111102
66	100.23	99.8461631944444	100.189583333333	-0.343420138888892	0.383836805555561
67	100.02	NA	NA	-0.247170138888881	NA
68	99.8	NA	NA	-0.194670138888893	NA
69	99.58	NA	NA	-0.129253472222215	NA
70	99.69	NA	NA	-0.250607638888888	NA
71	99.53	NA	NA	0.257621527777782	NA
72	99.37	NA	NA	0.0563715277777623	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