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, 01 Jun 2009 11:57:49 -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/2009/Jun/01/t1243879117a43nc9sy3245lhm.htm/, Retrieved Mon, 13 May 2024 09:32:22 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=41032, Retrieved Mon, 13 May 2024 09:32:22 +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

109

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

-       [Classical Decomposition] [Ken soltvedt Siga...] [2009-06-01 17:57:49] [d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e] [Current]
-   PD    [Classical Decomposition] [Ken Soltvedt Siga...] [2009-06-05 21:58:09] [74be16979710d4c4e7c6647856088456] 

Feedback Forum

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

3,42
3,42
3,43
3,47
3,51
3,52
3,52
3,52
3,52
3,52
3,52
3,52
3,52
3,52
3,58
3,6
3,61
3,61
3,61
3,63
3,68
3,69
3,69
3,69
3,69
3,69
3,69
3,69
3,69
3,78
3,79
3,79
3,8
3,8
3,8
3,8
3,81
3,95
3,99
4
4,06
4,16
4,19
4,2
4,2
4,2
4,2
4,2
4,23
4,38
4,43
4,44
4,44
4,44
4,44
4,44
4,45
4,45
4,45
4,45
4,45
4,45
4,45
4,45
4,46
4,46
4,46
4,48
4,58
4,67
4,68
4,68

Summary of computational transaction
Raw Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	2 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 & 2 seconds \tabularnewline
R Server & 'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=41032&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]2 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=41032&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=41032&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	2 seconds
R Server	'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	3.42	NA	NA	-0.041236111111111	NA
2	3.42	NA	NA	0.000930555555555657	NA
3	3.43	NA	NA	0.0140972222222223	NA
4	3.47	NA	NA	0.00368055555555555	NA
5	3.51	NA	NA	0.000430555555555579	NA
6	3.52	NA	NA	0.0190972222222221	NA
7	3.52	3.52218055555556	3.495	0.0271805555555557	-0.00218055555555630
8	3.52	3.51934722222222	3.50333333333333	0.0160138888888888	0.000652777777777391
9	3.52	3.52668055555556	3.51375	0.0129305555555556	-0.00668055555555647
10	3.52	3.52368055555556	3.52541666666667	-0.00173611111111107	-0.00368055555555635
11	3.52	3.51718055555556	3.535	-0.0178194444444446	0.0028194444444436
12	3.52	3.50934722222222	3.54291666666667	-0.0335694444444446	0.0106527777777776
13	3.52	3.50918055555556	3.55041666666667	-0.041236111111111	0.0108194444444440
14	3.52	3.55968055555556	3.55875	0.000930555555555657	-0.0396805555555559
15	3.58	3.58409722222222	3.57	0.0140972222222223	-0.00409722222222264
16	3.6	3.58743055555556	3.58375	0.00368055555555555	0.0125694444444444
17	3.61	3.59834722222222	3.59791666666667	0.000430555555555579	0.0116527777777780
18	3.61	3.63118055555556	3.61208333333333	0.0190972222222221	-0.0211805555555555
19	3.61	3.65343055555556	3.62625	0.0271805555555557	-0.0434305555555556
20	3.63	3.65643055555556	3.64041666666667	0.0160138888888888	-0.0264305555555553
21	3.68	3.66501388888889	3.65208333333333	0.0129305555555556	0.0149861111111109
22	3.69	3.65868055555556	3.66041666666667	-0.00173611111111107	0.0313194444444442
23	3.69	3.64968055555556	3.6675	-0.0178194444444446	0.0403194444444441
24	3.69	3.64434722222222	3.67791666666667	-0.0335694444444446	0.0456527777777773
25	3.69	3.65126388888889	3.6925	-0.041236111111111	0.0387361111111102
26	3.69	3.70759722222222	3.70666666666667	0.000930555555555657	-0.0175972222222232
27	3.69	3.73243055555556	3.71833333333333	0.0140972222222223	-0.0424305555555566
28	3.69	3.73159722222222	3.72791666666667	0.00368055555555555	-0.0415972222222227
29	3.69	3.73751388888889	3.73708333333333	0.000430555555555579	-0.0475138888888895
30	3.78	3.76534722222222	3.74625	0.0190972222222221	0.0146527777777767
31	3.79	3.78301388888889	3.75583333333333	0.0271805555555557	0.00698611111111047
32	3.79	3.78768055555556	3.77166666666667	0.0160138888888888	0.00231944444444432
33	3.8	3.80793055555556	3.795	0.0129305555555556	-0.00793055555555622
34	3.8	3.81868055555556	3.82041666666667	-0.00173611111111107	-0.0186805555555556
35	3.8	3.83093055555556	3.84875	-0.0178194444444446	-0.0309305555555555
36	3.8	3.84643055555555	3.88	-0.0335694444444446	-0.0464305555555544
37	3.81	3.87126388888889	3.9125	-0.041236111111111	-0.0612638888888877
38	3.95	3.94718055555555	3.94625	0.000930555555555657	0.00281944444444582
39	3.99	3.99409722222222	3.98	0.0140972222222223	-0.00409722222222086
40	4	4.01701388888889	4.01333333333333	0.00368055555555555	-0.0170138888888882
41	4.06	4.04709722222222	4.04666666666667	0.000430555555555579	0.0129027777777777
42	4.16	4.09909722222222	4.08	0.0190972222222221	0.0609027777777778
43	4.19	4.14134722222222	4.11416666666667	0.0271805555555557	0.0486527777777779
44	4.2	4.16559722222222	4.14958333333333	0.0160138888888888	0.0344027777777773
45	4.2	4.19876388888889	4.18583333333333	0.0129305555555556	0.00123611111111188
46	4.2	4.22076388888889	4.2225	-0.00173611111111107	-0.0207638888888892
47	4.2	4.23884722222222	4.25666666666667	-0.0178194444444446	-0.0388472222222225
48	4.2	4.25059722222222	4.28416666666667	-0.0335694444444446	-0.0505972222222226
49	4.23	4.26501388888889	4.30625	-0.041236111111111	-0.0350138888888889
50	4.38	4.32759722222222	4.32666666666667	0.000930555555555657	0.0524027777777771
51	4.43	4.36118055555556	4.34708333333333	0.0140972222222223	0.0688194444444443
52	4.44	4.37159722222222	4.36791666666667	0.00368055555555555	0.068402777777778
53	4.44	4.38918055555556	4.38875	0.000430555555555579	0.0508194444444445
54	4.44	4.42868055555556	4.40958333333333	0.0190972222222221	0.0113194444444442
55	4.44	4.45634722222222	4.42916666666667	0.0271805555555557	-0.0163472222222225
56	4.44	4.45726388888889	4.44125	0.0160138888888888	-0.0172638888888894
57	4.45	4.45793055555556	4.445	0.0129305555555556	-0.00793055555555533
58	4.45	4.44451388888889	4.44625	-0.00173611111111107	0.00548611111111086
59	4.45	4.42968055555556	4.4475	-0.0178194444444446	0.0203194444444437
60	4.45	4.41559722222222	4.44916666666667	-0.0335694444444446	0.0344027777777773
61	4.45	4.40959722222222	4.45083333333333	-0.041236111111111	0.0404027777777767
62	4.45	4.45426388888889	4.45333333333333	0.000930555555555657	-0.00426388888888951
63	4.45	4.47451388888889	4.46041666666667	0.0140972222222223	-0.0245138888888903
64	4.45	4.47868055555556	4.475	0.00368055555555555	-0.0286805555555567
65	4.46	4.49418055555556	4.49375	0.000430555555555579	-0.0341805555555572
66	4.46	4.53201388888889	4.51291666666667	0.0190972222222221	-0.0720138888888897
67	4.46	NA	NA	0.0271805555555557	NA
68	4.48	NA	NA	0.0160138888888888	NA
69	4.58	NA	NA	0.0129305555555556	NA
70	4.67	NA	NA	-0.00173611111111107	NA
71	4.68	NA	NA	-0.0178194444444446	NA
72	4.68	NA	NA	-0.0335694444444446	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 3.42 & NA & NA & -0.041236111111111 & NA \tabularnewline
2 & 3.42 & NA & NA & 0.000930555555555657 & NA \tabularnewline
3 & 3.43 & NA & NA & 0.0140972222222223 & NA \tabularnewline
4 & 3.47 & NA & NA & 0.00368055555555555 & NA \tabularnewline
5 & 3.51 & NA & NA & 0.000430555555555579 & NA \tabularnewline
6 & 3.52 & NA & NA & 0.0190972222222221 & NA \tabularnewline
7 & 3.52 & 3.52218055555556 & 3.495 & 0.0271805555555557 & -0.00218055555555630 \tabularnewline
8 & 3.52 & 3.51934722222222 & 3.50333333333333 & 0.0160138888888888 & 0.000652777777777391 \tabularnewline
9 & 3.52 & 3.52668055555556 & 3.51375 & 0.0129305555555556 & -0.00668055555555647 \tabularnewline
10 & 3.52 & 3.52368055555556 & 3.52541666666667 & -0.00173611111111107 & -0.00368055555555635 \tabularnewline
11 & 3.52 & 3.51718055555556 & 3.535 & -0.0178194444444446 & 0.0028194444444436 \tabularnewline
12 & 3.52 & 3.50934722222222 & 3.54291666666667 & -0.0335694444444446 & 0.0106527777777776 \tabularnewline
13 & 3.52 & 3.50918055555556 & 3.55041666666667 & -0.041236111111111 & 0.0108194444444440 \tabularnewline
14 & 3.52 & 3.55968055555556 & 3.55875 & 0.000930555555555657 & -0.0396805555555559 \tabularnewline
15 & 3.58 & 3.58409722222222 & 3.57 & 0.0140972222222223 & -0.00409722222222264 \tabularnewline
16 & 3.6 & 3.58743055555556 & 3.58375 & 0.00368055555555555 & 0.0125694444444444 \tabularnewline
17 & 3.61 & 3.59834722222222 & 3.59791666666667 & 0.000430555555555579 & 0.0116527777777780 \tabularnewline
18 & 3.61 & 3.63118055555556 & 3.61208333333333 & 0.0190972222222221 & -0.0211805555555555 \tabularnewline
19 & 3.61 & 3.65343055555556 & 3.62625 & 0.0271805555555557 & -0.0434305555555556 \tabularnewline
20 & 3.63 & 3.65643055555556 & 3.64041666666667 & 0.0160138888888888 & -0.0264305555555553 \tabularnewline
21 & 3.68 & 3.66501388888889 & 3.65208333333333 & 0.0129305555555556 & 0.0149861111111109 \tabularnewline
22 & 3.69 & 3.65868055555556 & 3.66041666666667 & -0.00173611111111107 & 0.0313194444444442 \tabularnewline
23 & 3.69 & 3.64968055555556 & 3.6675 & -0.0178194444444446 & 0.0403194444444441 \tabularnewline
24 & 3.69 & 3.64434722222222 & 3.67791666666667 & -0.0335694444444446 & 0.0456527777777773 \tabularnewline
25 & 3.69 & 3.65126388888889 & 3.6925 & -0.041236111111111 & 0.0387361111111102 \tabularnewline
26 & 3.69 & 3.70759722222222 & 3.70666666666667 & 0.000930555555555657 & -0.0175972222222232 \tabularnewline
27 & 3.69 & 3.73243055555556 & 3.71833333333333 & 0.0140972222222223 & -0.0424305555555566 \tabularnewline
28 & 3.69 & 3.73159722222222 & 3.72791666666667 & 0.00368055555555555 & -0.0415972222222227 \tabularnewline
29 & 3.69 & 3.73751388888889 & 3.73708333333333 & 0.000430555555555579 & -0.0475138888888895 \tabularnewline
30 & 3.78 & 3.76534722222222 & 3.74625 & 0.0190972222222221 & 0.0146527777777767 \tabularnewline
31 & 3.79 & 3.78301388888889 & 3.75583333333333 & 0.0271805555555557 & 0.00698611111111047 \tabularnewline
32 & 3.79 & 3.78768055555556 & 3.77166666666667 & 0.0160138888888888 & 0.00231944444444432 \tabularnewline
33 & 3.8 & 3.80793055555556 & 3.795 & 0.0129305555555556 & -0.00793055555555622 \tabularnewline
34 & 3.8 & 3.81868055555556 & 3.82041666666667 & -0.00173611111111107 & -0.0186805555555556 \tabularnewline
35 & 3.8 & 3.83093055555556 & 3.84875 & -0.0178194444444446 & -0.0309305555555555 \tabularnewline
36 & 3.8 & 3.84643055555555 & 3.88 & -0.0335694444444446 & -0.0464305555555544 \tabularnewline
37 & 3.81 & 3.87126388888889 & 3.9125 & -0.041236111111111 & -0.0612638888888877 \tabularnewline
38 & 3.95 & 3.94718055555555 & 3.94625 & 0.000930555555555657 & 0.00281944444444582 \tabularnewline
39 & 3.99 & 3.99409722222222 & 3.98 & 0.0140972222222223 & -0.00409722222222086 \tabularnewline
40 & 4 & 4.01701388888889 & 4.01333333333333 & 0.00368055555555555 & -0.0170138888888882 \tabularnewline
41 & 4.06 & 4.04709722222222 & 4.04666666666667 & 0.000430555555555579 & 0.0129027777777777 \tabularnewline
42 & 4.16 & 4.09909722222222 & 4.08 & 0.0190972222222221 & 0.0609027777777778 \tabularnewline
43 & 4.19 & 4.14134722222222 & 4.11416666666667 & 0.0271805555555557 & 0.0486527777777779 \tabularnewline
44 & 4.2 & 4.16559722222222 & 4.14958333333333 & 0.0160138888888888 & 0.0344027777777773 \tabularnewline
45 & 4.2 & 4.19876388888889 & 4.18583333333333 & 0.0129305555555556 & 0.00123611111111188 \tabularnewline
46 & 4.2 & 4.22076388888889 & 4.2225 & -0.00173611111111107 & -0.0207638888888892 \tabularnewline
47 & 4.2 & 4.23884722222222 & 4.25666666666667 & -0.0178194444444446 & -0.0388472222222225 \tabularnewline
48 & 4.2 & 4.25059722222222 & 4.28416666666667 & -0.0335694444444446 & -0.0505972222222226 \tabularnewline
49 & 4.23 & 4.26501388888889 & 4.30625 & -0.041236111111111 & -0.0350138888888889 \tabularnewline
50 & 4.38 & 4.32759722222222 & 4.32666666666667 & 0.000930555555555657 & 0.0524027777777771 \tabularnewline
51 & 4.43 & 4.36118055555556 & 4.34708333333333 & 0.0140972222222223 & 0.0688194444444443 \tabularnewline
52 & 4.44 & 4.37159722222222 & 4.36791666666667 & 0.00368055555555555 & 0.068402777777778 \tabularnewline
53 & 4.44 & 4.38918055555556 & 4.38875 & 0.000430555555555579 & 0.0508194444444445 \tabularnewline
54 & 4.44 & 4.42868055555556 & 4.40958333333333 & 0.0190972222222221 & 0.0113194444444442 \tabularnewline
55 & 4.44 & 4.45634722222222 & 4.42916666666667 & 0.0271805555555557 & -0.0163472222222225 \tabularnewline
56 & 4.44 & 4.45726388888889 & 4.44125 & 0.0160138888888888 & -0.0172638888888894 \tabularnewline
57 & 4.45 & 4.45793055555556 & 4.445 & 0.0129305555555556 & -0.00793055555555533 \tabularnewline
58 & 4.45 & 4.44451388888889 & 4.44625 & -0.00173611111111107 & 0.00548611111111086 \tabularnewline
59 & 4.45 & 4.42968055555556 & 4.4475 & -0.0178194444444446 & 0.0203194444444437 \tabularnewline
60 & 4.45 & 4.41559722222222 & 4.44916666666667 & -0.0335694444444446 & 0.0344027777777773 \tabularnewline
61 & 4.45 & 4.40959722222222 & 4.45083333333333 & -0.041236111111111 & 0.0404027777777767 \tabularnewline
62 & 4.45 & 4.45426388888889 & 4.45333333333333 & 0.000930555555555657 & -0.00426388888888951 \tabularnewline
63 & 4.45 & 4.47451388888889 & 4.46041666666667 & 0.0140972222222223 & -0.0245138888888903 \tabularnewline
64 & 4.45 & 4.47868055555556 & 4.475 & 0.00368055555555555 & -0.0286805555555567 \tabularnewline
65 & 4.46 & 4.49418055555556 & 4.49375 & 0.000430555555555579 & -0.0341805555555572 \tabularnewline
66 & 4.46 & 4.53201388888889 & 4.51291666666667 & 0.0190972222222221 & -0.0720138888888897 \tabularnewline
67 & 4.46 & NA & NA & 0.0271805555555557 & NA \tabularnewline
68 & 4.48 & NA & NA & 0.0160138888888888 & NA \tabularnewline
69 & 4.58 & NA & NA & 0.0129305555555556 & NA \tabularnewline
70 & 4.67 & NA & NA & -0.00173611111111107 & NA \tabularnewline
71 & 4.68 & NA & NA & -0.0178194444444446 & NA \tabularnewline
72 & 4.68 & NA & NA & -0.0335694444444446 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=41032&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]3.42[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.041236111111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]3.42[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.000930555555555657[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]3.43[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0140972222222223[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]3.47[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00368055555555555[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]3.51[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.000430555555555579[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]3.52[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0190972222222221[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]3.52[/C][C]3.52218055555556[/C][C]3.495[/C][C]0.0271805555555557[/C][C]-0.00218055555555630[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]3.52[/C][C]3.51934722222222[/C][C]3.50333333333333[/C][C]0.0160138888888888[/C][C]0.000652777777777391[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]3.52[/C][C]3.52668055555556[/C][C]3.51375[/C][C]0.0129305555555556[/C][C]-0.00668055555555647[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]3.52[/C][C]3.52368055555556[/C][C]3.52541666666667[/C][C]-0.00173611111111107[/C][C]-0.00368055555555635[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]3.52[/C][C]3.51718055555556[/C][C]3.535[/C][C]-0.0178194444444446[/C][C]0.0028194444444436[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]3.52[/C][C]3.50934722222222[/C][C]3.54291666666667[/C][C]-0.0335694444444446[/C][C]0.0106527777777776[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]3.52[/C][C]3.50918055555556[/C][C]3.55041666666667[/C][C]-0.041236111111111[/C][C]0.0108194444444440[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]3.52[/C][C]3.55968055555556[/C][C]3.55875[/C][C]0.000930555555555657[/C][C]-0.0396805555555559[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]3.58[/C][C]3.58409722222222[/C][C]3.57[/C][C]0.0140972222222223[/C][C]-0.00409722222222264[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]3.6[/C][C]3.58743055555556[/C][C]3.58375[/C][C]0.00368055555555555[/C][C]0.0125694444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]3.61[/C][C]3.59834722222222[/C][C]3.59791666666667[/C][C]0.000430555555555579[/C][C]0.0116527777777780[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]3.61[/C][C]3.63118055555556[/C][C]3.61208333333333[/C][C]0.0190972222222221[/C][C]-0.0211805555555555[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]3.61[/C][C]3.65343055555556[/C][C]3.62625[/C][C]0.0271805555555557[/C][C]-0.0434305555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]3.63[/C][C]3.65643055555556[/C][C]3.64041666666667[/C][C]0.0160138888888888[/C][C]-0.0264305555555553[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]3.68[/C][C]3.66501388888889[/C][C]3.65208333333333[/C][C]0.0129305555555556[/C][C]0.0149861111111109[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]3.69[/C][C]3.65868055555556[/C][C]3.66041666666667[/C][C]-0.00173611111111107[/C][C]0.0313194444444442[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]3.69[/C][C]3.64968055555556[/C][C]3.6675[/C][C]-0.0178194444444446[/C][C]0.0403194444444441[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]3.69[/C][C]3.64434722222222[/C][C]3.67791666666667[/C][C]-0.0335694444444446[/C][C]0.0456527777777773[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]3.69[/C][C]3.65126388888889[/C][C]3.6925[/C][C]-0.041236111111111[/C][C]0.0387361111111102[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]3.69[/C][C]3.70759722222222[/C][C]3.70666666666667[/C][C]0.000930555555555657[/C][C]-0.0175972222222232[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]3.69[/C][C]3.73243055555556[/C][C]3.71833333333333[/C][C]0.0140972222222223[/C][C]-0.0424305555555566[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]3.69[/C][C]3.73159722222222[/C][C]3.72791666666667[/C][C]0.00368055555555555[/C][C]-0.0415972222222227[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]3.69[/C][C]3.73751388888889[/C][C]3.73708333333333[/C][C]0.000430555555555579[/C][C]-0.0475138888888895[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]3.78[/C][C]3.76534722222222[/C][C]3.74625[/C][C]0.0190972222222221[/C][C]0.0146527777777767[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]3.79[/C][C]3.78301388888889[/C][C]3.75583333333333[/C][C]0.0271805555555557[/C][C]0.00698611111111047[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]3.79[/C][C]3.78768055555556[/C][C]3.77166666666667[/C][C]0.0160138888888888[/C][C]0.00231944444444432[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]3.8[/C][C]3.80793055555556[/C][C]3.795[/C][C]0.0129305555555556[/C][C]-0.00793055555555622[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]3.8[/C][C]3.81868055555556[/C][C]3.82041666666667[/C][C]-0.00173611111111107[/C][C]-0.0186805555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]3.8[/C][C]3.83093055555556[/C][C]3.84875[/C][C]-0.0178194444444446[/C][C]-0.0309305555555555[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]3.8[/C][C]3.84643055555555[/C][C]3.88[/C][C]-0.0335694444444446[/C][C]-0.0464305555555544[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]3.81[/C][C]3.87126388888889[/C][C]3.9125[/C][C]-0.041236111111111[/C][C]-0.0612638888888877[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]3.95[/C][C]3.94718055555555[/C][C]3.94625[/C][C]0.000930555555555657[/C][C]0.00281944444444582[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]3.99[/C][C]3.99409722222222[/C][C]3.98[/C][C]0.0140972222222223[/C][C]-0.00409722222222086[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]4[/C][C]4.01701388888889[/C][C]4.01333333333333[/C][C]0.00368055555555555[/C][C]-0.0170138888888882[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]4.06[/C][C]4.04709722222222[/C][C]4.04666666666667[/C][C]0.000430555555555579[/C][C]0.0129027777777777[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]4.16[/C][C]4.09909722222222[/C][C]4.08[/C][C]0.0190972222222221[/C][C]0.0609027777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]4.19[/C][C]4.14134722222222[/C][C]4.11416666666667[/C][C]0.0271805555555557[/C][C]0.0486527777777779[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]4.2[/C][C]4.16559722222222[/C][C]4.14958333333333[/C][C]0.0160138888888888[/C][C]0.0344027777777773[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]4.2[/C][C]4.19876388888889[/C][C]4.18583333333333[/C][C]0.0129305555555556[/C][C]0.00123611111111188[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]4.2[/C][C]4.22076388888889[/C][C]4.2225[/C][C]-0.00173611111111107[/C][C]-0.0207638888888892[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]4.2[/C][C]4.23884722222222[/C][C]4.25666666666667[/C][C]-0.0178194444444446[/C][C]-0.0388472222222225[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]4.2[/C][C]4.25059722222222[/C][C]4.28416666666667[/C][C]-0.0335694444444446[/C][C]-0.0505972222222226[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]4.23[/C][C]4.26501388888889[/C][C]4.30625[/C][C]-0.041236111111111[/C][C]-0.0350138888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]4.38[/C][C]4.32759722222222[/C][C]4.32666666666667[/C][C]0.000930555555555657[/C][C]0.0524027777777771[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]4.43[/C][C]4.36118055555556[/C][C]4.34708333333333[/C][C]0.0140972222222223[/C][C]0.0688194444444443[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]4.44[/C][C]4.37159722222222[/C][C]4.36791666666667[/C][C]0.00368055555555555[/C][C]0.068402777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]4.44[/C][C]4.38918055555556[/C][C]4.38875[/C][C]0.000430555555555579[/C][C]0.0508194444444445[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]4.44[/C][C]4.42868055555556[/C][C]4.40958333333333[/C][C]0.0190972222222221[/C][C]0.0113194444444442[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]4.44[/C][C]4.45634722222222[/C][C]4.42916666666667[/C][C]0.0271805555555557[/C][C]-0.0163472222222225[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]4.44[/C][C]4.45726388888889[/C][C]4.44125[/C][C]0.0160138888888888[/C][C]-0.0172638888888894[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]4.45[/C][C]4.45793055555556[/C][C]4.445[/C][C]0.0129305555555556[/C][C]-0.00793055555555533[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]4.45[/C][C]4.44451388888889[/C][C]4.44625[/C][C]-0.00173611111111107[/C][C]0.00548611111111086[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]4.45[/C][C]4.42968055555556[/C][C]4.4475[/C][C]-0.0178194444444446[/C][C]0.0203194444444437[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]4.45[/C][C]4.41559722222222[/C][C]4.44916666666667[/C][C]-0.0335694444444446[/C][C]0.0344027777777773[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]4.45[/C][C]4.40959722222222[/C][C]4.45083333333333[/C][C]-0.041236111111111[/C][C]0.0404027777777767[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]4.45[/C][C]4.45426388888889[/C][C]4.45333333333333[/C][C]0.000930555555555657[/C][C]-0.00426388888888951[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]4.45[/C][C]4.47451388888889[/C][C]4.46041666666667[/C][C]0.0140972222222223[/C][C]-0.0245138888888903[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]4.45[/C][C]4.47868055555556[/C][C]4.475[/C][C]0.00368055555555555[/C][C]-0.0286805555555567[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]4.46[/C][C]4.49418055555556[/C][C]4.49375[/C][C]0.000430555555555579[/C][C]-0.0341805555555572[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]4.46[/C][C]4.53201388888889[/C][C]4.51291666666667[/C][C]0.0190972222222221[/C][C]-0.0720138888888897[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]4.46[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0271805555555557[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]4.48[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0160138888888888[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]4.58[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0129305555555556[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]4.67[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00173611111111107[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]4.68[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0178194444444446[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]4.68[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0335694444444446[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=41032&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=41032&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	3.42	NA	NA	-0.041236111111111	NA
2	3.42	NA	NA	0.000930555555555657	NA
3	3.43	NA	NA	0.0140972222222223	NA
4	3.47	NA	NA	0.00368055555555555	NA
5	3.51	NA	NA	0.000430555555555579	NA
6	3.52	NA	NA	0.0190972222222221	NA
7	3.52	3.52218055555556	3.495	0.0271805555555557	-0.00218055555555630
8	3.52	3.51934722222222	3.50333333333333	0.0160138888888888	0.000652777777777391
9	3.52	3.52668055555556	3.51375	0.0129305555555556	-0.00668055555555647
10	3.52	3.52368055555556	3.52541666666667	-0.00173611111111107	-0.00368055555555635
11	3.52	3.51718055555556	3.535	-0.0178194444444446	0.0028194444444436
12	3.52	3.50934722222222	3.54291666666667	-0.0335694444444446	0.0106527777777776
13	3.52	3.50918055555556	3.55041666666667	-0.041236111111111	0.0108194444444440
14	3.52	3.55968055555556	3.55875	0.000930555555555657	-0.0396805555555559
15	3.58	3.58409722222222	3.57	0.0140972222222223	-0.00409722222222264
16	3.6	3.58743055555556	3.58375	0.00368055555555555	0.0125694444444444
17	3.61	3.59834722222222	3.59791666666667	0.000430555555555579	0.0116527777777780
18	3.61	3.63118055555556	3.61208333333333	0.0190972222222221	-0.0211805555555555
19	3.61	3.65343055555556	3.62625	0.0271805555555557	-0.0434305555555556
20	3.63	3.65643055555556	3.64041666666667	0.0160138888888888	-0.0264305555555553
21	3.68	3.66501388888889	3.65208333333333	0.0129305555555556	0.0149861111111109
22	3.69	3.65868055555556	3.66041666666667	-0.00173611111111107	0.0313194444444442
23	3.69	3.64968055555556	3.6675	-0.0178194444444446	0.0403194444444441
24	3.69	3.64434722222222	3.67791666666667	-0.0335694444444446	0.0456527777777773
25	3.69	3.65126388888889	3.6925	-0.041236111111111	0.0387361111111102
26	3.69	3.70759722222222	3.70666666666667	0.000930555555555657	-0.0175972222222232
27	3.69	3.73243055555556	3.71833333333333	0.0140972222222223	-0.0424305555555566
28	3.69	3.73159722222222	3.72791666666667	0.00368055555555555	-0.0415972222222227
29	3.69	3.73751388888889	3.73708333333333	0.000430555555555579	-0.0475138888888895
30	3.78	3.76534722222222	3.74625	0.0190972222222221	0.0146527777777767
31	3.79	3.78301388888889	3.75583333333333	0.0271805555555557	0.00698611111111047
32	3.79	3.78768055555556	3.77166666666667	0.0160138888888888	0.00231944444444432
33	3.8	3.80793055555556	3.795	0.0129305555555556	-0.00793055555555622
34	3.8	3.81868055555556	3.82041666666667	-0.00173611111111107	-0.0186805555555556
35	3.8	3.83093055555556	3.84875	-0.0178194444444446	-0.0309305555555555
36	3.8	3.84643055555555	3.88	-0.0335694444444446	-0.0464305555555544
37	3.81	3.87126388888889	3.9125	-0.041236111111111	-0.0612638888888877
38	3.95	3.94718055555555	3.94625	0.000930555555555657	0.00281944444444582
39	3.99	3.99409722222222	3.98	0.0140972222222223	-0.00409722222222086
40	4	4.01701388888889	4.01333333333333	0.00368055555555555	-0.0170138888888882
41	4.06	4.04709722222222	4.04666666666667	0.000430555555555579	0.0129027777777777
42	4.16	4.09909722222222	4.08	0.0190972222222221	0.0609027777777778
43	4.19	4.14134722222222	4.11416666666667	0.0271805555555557	0.0486527777777779
44	4.2	4.16559722222222	4.14958333333333	0.0160138888888888	0.0344027777777773
45	4.2	4.19876388888889	4.18583333333333	0.0129305555555556	0.00123611111111188
46	4.2	4.22076388888889	4.2225	-0.00173611111111107	-0.0207638888888892
47	4.2	4.23884722222222	4.25666666666667	-0.0178194444444446	-0.0388472222222225
48	4.2	4.25059722222222	4.28416666666667	-0.0335694444444446	-0.0505972222222226
49	4.23	4.26501388888889	4.30625	-0.041236111111111	-0.0350138888888889
50	4.38	4.32759722222222	4.32666666666667	0.000930555555555657	0.0524027777777771
51	4.43	4.36118055555556	4.34708333333333	0.0140972222222223	0.0688194444444443
52	4.44	4.37159722222222	4.36791666666667	0.00368055555555555	0.068402777777778
53	4.44	4.38918055555556	4.38875	0.000430555555555579	0.0508194444444445
54	4.44	4.42868055555556	4.40958333333333	0.0190972222222221	0.0113194444444442
55	4.44	4.45634722222222	4.42916666666667	0.0271805555555557	-0.0163472222222225
56	4.44	4.45726388888889	4.44125	0.0160138888888888	-0.0172638888888894
57	4.45	4.45793055555556	4.445	0.0129305555555556	-0.00793055555555533
58	4.45	4.44451388888889	4.44625	-0.00173611111111107	0.00548611111111086
59	4.45	4.42968055555556	4.4475	-0.0178194444444446	0.0203194444444437
60	4.45	4.41559722222222	4.44916666666667	-0.0335694444444446	0.0344027777777773
61	4.45	4.40959722222222	4.45083333333333	-0.041236111111111	0.0404027777777767
62	4.45	4.45426388888889	4.45333333333333	0.000930555555555657	-0.00426388888888951
63	4.45	4.47451388888889	4.46041666666667	0.0140972222222223	-0.0245138888888903
64	4.45	4.47868055555556	4.475	0.00368055555555555	-0.0286805555555567
65	4.46	4.49418055555556	4.49375	0.000430555555555579	-0.0341805555555572
66	4.46	4.53201388888889	4.51291666666667	0.0190972222222221	-0.0720138888888897
67	4.46	NA	NA	0.0271805555555557	NA
68	4.48	NA	NA	0.0160138888888888	NA
69	4.58	NA	NA	0.0129305555555556	NA
70	4.67	NA	NA	-0.00173611111111107	NA
71	4.68	NA	NA	-0.0178194444444446	NA
72	4.68	NA	NA	-0.0335694444444446	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