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, 06 Dec 2010 17:52:56 +0000

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/2010/Dec/06/t129165820404nl4lsngisr0ai.htm/, Retrieved Sun, 28 Apr 2024 20:20:13 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=105742, Retrieved Sun, 28 Apr 2024 20:20:13 +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

KDGP2W92

Estimated Impact

137

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

-     [Standard Deviation-Mean Plot] [opdracht 8] [2010-11-30 17:48:11] [2d4109bb9a734792293d3455e890fa94]
- RMPD    [Classical Decomposition] [opdracht 9] [2010-12-06 17:52:56] [3c432a26e3310571299b8b38ea0e36f7] [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=105742&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=105742&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=105742&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	108	NA	NA	-14.8594444444444	NA
2	106.6	NA	NA	-14.0169444444444	NA
3	122.2	NA	NA	3.74222222222223	NA
4	115.8	NA	NA	-6.20527777777777	NA
5	115.6	NA	NA	3.34722222222222	NA
6	124.5	NA	NA	8.55138888888887	NA
7	121.7	121.452222222222	117.975	3.47722222222220	0.247777777777799
8	118.7	119.552222222222	117.55	2.00222222222222	-0.852222222222224
9	113.7	113.214722222222	117.3875	-4.17277777777778	0.485277777777767
10	113.4	113.435555555556	117.195833333333	-3.76027777777778	-0.0355555555555469
11	115.1	114.203055555556	117.108333333333	-2.90527777777777	0.896944444444443
12	143.9	141.974722222222	117.175	24.7997222222222	1.92527777777779
13	101	102.319722222222	117.179166666667	-14.8594444444444	-1.31972222222221
14	103.4	103.216388888889	117.233333333333	-14.0169444444444	0.183611111111119
15	121.5	121.071388888889	117.329166666667	3.74222222222223	0.42861111111111
16	111.9	111.128055555556	117.333333333333	-6.20527777777777	0.771944444444458
17	117.4	120.638888888889	117.291666666667	3.34722222222222	-3.23888888888888
18	124.3	125.797222222222	117.245833333333	8.55138888888887	-1.49722222222223
19	122	120.798055555556	117.320833333333	3.47722222222220	1.20194444444445
20	119.7	119.531388888889	117.529166666667	2.00222222222222	0.168611111111119
21	115	113.556388888889	117.729166666667	-4.17277777777778	1.44361111111111
22	112.2	114.173055555556	117.933333333333	-3.76027777777778	-1.97305555555553
23	115.3	115.419722222222	118.325	-2.90527777777777	-0.119722222222222
24	142.6	143.745555555556	118.945833333333	24.7997222222222	-1.14555555555555
25	104.1	104.548888888889	119.408333333333	-14.8594444444444	-0.448888888888888
26	105.3	105.762222222222	119.779166666667	-14.0169444444444	-0.462222222222223
27	124.4	123.938055555556	120.195833333333	3.74222222222223	0.461944444444441
28	113.9	114.348888888889	120.554166666667	-6.20527777777777	-0.448888888888902
29	124.8	124.259722222222	120.9125	3.34722222222222	0.540277777777774
30	131.8	129.888888888889	121.3375	8.55138888888887	1.91111111111111
31	125.6	125.256388888889	121.779166666667	3.47722222222220	0.343611111111088
32	125	124.164722222222	122.1625	2.00222222222222	0.835277777777776
33	119.7	118.606388888889	122.779166666667	-4.17277777777778	1.09361111111112
34	116.1	119.506388888889	123.266666666667	-3.76027777777778	-3.4063888888889
35	120	120.578055555556	123.483333333333	-2.90527777777777	-0.578055555555565
36	148.1	148.737222222222	123.9375	24.7997222222222	-0.637222222222235
37	109.2	109.357222222222	124.216666666667	-14.8594444444444	-0.157222222222217
38	109.4	110.424722222222	124.441666666667	-14.0169444444444	-1.02472222222221
39	135.1	128.433888888889	124.691666666667	3.74222222222223	6.66611111111109
40	114.9	118.932222222222	125.1375	-6.20527777777777	-4.03222222222222
41	129	129.222222222222	125.875	3.34722222222222	-0.222222222222214
42	138.5	134.859722222222	126.308333333333	8.55138888888887	3.64027777777777
43	125.6	130.127222222222	126.65	3.47722222222220	-4.52722222222224
44	130.4	129.260555555556	127.258333333333	2.00222222222222	1.13944444444445
45	120.3	123.314722222222	127.4875	-4.17277777777778	-3.01472222222223
46	126.2	123.973055555556	127.733333333333	-3.76027777777778	2.22694444444444
47	127.6	125.553055555556	128.458333333333	-2.90527777777777	2.04694444444445
48	150.9	153.512222222222	128.7125	24.7997222222222	-2.61222222222223
49	114.6	114.240555555556	129.1	-14.8594444444444	0.359444444444449
50	118.6	115.566388888889	129.583333333333	-14.0169444444444	3.0336111111111
51	131.4	133.579722222222	129.8375	3.74222222222223	-2.17972222222221
52	124.5	123.994722222222	130.2	-6.20527777777777	0.505277777777792
53	136.8	133.563888888889	130.216666666667	3.34722222222222	3.23611111111111
54	136.8	138.909722222222	130.358333333333	8.55138888888887	-2.10972222222222
55	136.6	134.177222222222	130.7	3.47722222222220	2.42277777777778
56	131	132.602222222222	130.6	2.00222222222222	-1.60222222222225
57	125.8	126.118888888889	130.291666666667	-4.17277777777778	-0.318888888888864
58	129.4	126.523055555556	130.283333333333	-3.76027777777778	2.87694444444443
59	124.8	127.357222222222	130.2625	-2.90527777777777	-2.55722222222222
60	157.1	154.941388888889	130.141666666667	24.7997222222222	2.1586111111111
61	116.6	115.344722222222	130.204166666667	-14.8594444444444	1.25527777777779
62	114.2	116.241388888889	130.258333333333	-14.0169444444444	-2.04138888888889
63	128.4	134.088055555556	130.345833333333	3.74222222222223	-5.68805555555556
64	127.3	124.407222222222	130.6125	-6.20527777777777	2.89277777777775
65	133.5	134.126388888889	130.779166666667	3.34722222222222	-0.626388888888897
66	137.2	139.455555555556	130.904166666667	8.55138888888887	-2.25555555555556
67	137.7	NA	NA	3.47722222222220	NA
68	131.2	NA	NA	2.00222222222222	NA
69	127.7	NA	NA	-4.17277777777778	NA
70	133.9	NA	NA	-3.76027777777778	NA
71	124.3	NA	NA	-2.90527777777777	NA
72	160.6	NA	NA	24.7997222222222	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 108 & NA & NA & -14.8594444444444 & NA \tabularnewline
2 & 106.6 & NA & NA & -14.0169444444444 & NA \tabularnewline
3 & 122.2 & NA & NA & 3.74222222222223 & NA \tabularnewline
4 & 115.8 & NA & NA & -6.20527777777777 & NA \tabularnewline
5 & 115.6 & NA & NA & 3.34722222222222 & NA \tabularnewline
6 & 124.5 & NA & NA & 8.55138888888887 & NA \tabularnewline
7 & 121.7 & 121.452222222222 & 117.975 & 3.47722222222220 & 0.247777777777799 \tabularnewline
8 & 118.7 & 119.552222222222 & 117.55 & 2.00222222222222 & -0.852222222222224 \tabularnewline
9 & 113.7 & 113.214722222222 & 117.3875 & -4.17277777777778 & 0.485277777777767 \tabularnewline
10 & 113.4 & 113.435555555556 & 117.195833333333 & -3.76027777777778 & -0.0355555555555469 \tabularnewline
11 & 115.1 & 114.203055555556 & 117.108333333333 & -2.90527777777777 & 0.896944444444443 \tabularnewline
12 & 143.9 & 141.974722222222 & 117.175 & 24.7997222222222 & 1.92527777777779 \tabularnewline
13 & 101 & 102.319722222222 & 117.179166666667 & -14.8594444444444 & -1.31972222222221 \tabularnewline
14 & 103.4 & 103.216388888889 & 117.233333333333 & -14.0169444444444 & 0.183611111111119 \tabularnewline
15 & 121.5 & 121.071388888889 & 117.329166666667 & 3.74222222222223 & 0.42861111111111 \tabularnewline
16 & 111.9 & 111.128055555556 & 117.333333333333 & -6.20527777777777 & 0.771944444444458 \tabularnewline
17 & 117.4 & 120.638888888889 & 117.291666666667 & 3.34722222222222 & -3.23888888888888 \tabularnewline
18 & 124.3 & 125.797222222222 & 117.245833333333 & 8.55138888888887 & -1.49722222222223 \tabularnewline
19 & 122 & 120.798055555556 & 117.320833333333 & 3.47722222222220 & 1.20194444444445 \tabularnewline
20 & 119.7 & 119.531388888889 & 117.529166666667 & 2.00222222222222 & 0.168611111111119 \tabularnewline
21 & 115 & 113.556388888889 & 117.729166666667 & -4.17277777777778 & 1.44361111111111 \tabularnewline
22 & 112.2 & 114.173055555556 & 117.933333333333 & -3.76027777777778 & -1.97305555555553 \tabularnewline
23 & 115.3 & 115.419722222222 & 118.325 & -2.90527777777777 & -0.119722222222222 \tabularnewline
24 & 142.6 & 143.745555555556 & 118.945833333333 & 24.7997222222222 & -1.14555555555555 \tabularnewline
25 & 104.1 & 104.548888888889 & 119.408333333333 & -14.8594444444444 & -0.448888888888888 \tabularnewline
26 & 105.3 & 105.762222222222 & 119.779166666667 & -14.0169444444444 & -0.462222222222223 \tabularnewline
27 & 124.4 & 123.938055555556 & 120.195833333333 & 3.74222222222223 & 0.461944444444441 \tabularnewline
28 & 113.9 & 114.348888888889 & 120.554166666667 & -6.20527777777777 & -0.448888888888902 \tabularnewline
29 & 124.8 & 124.259722222222 & 120.9125 & 3.34722222222222 & 0.540277777777774 \tabularnewline
30 & 131.8 & 129.888888888889 & 121.3375 & 8.55138888888887 & 1.91111111111111 \tabularnewline
31 & 125.6 & 125.256388888889 & 121.779166666667 & 3.47722222222220 & 0.343611111111088 \tabularnewline
32 & 125 & 124.164722222222 & 122.1625 & 2.00222222222222 & 0.835277777777776 \tabularnewline
33 & 119.7 & 118.606388888889 & 122.779166666667 & -4.17277777777778 & 1.09361111111112 \tabularnewline
34 & 116.1 & 119.506388888889 & 123.266666666667 & -3.76027777777778 & -3.4063888888889 \tabularnewline
35 & 120 & 120.578055555556 & 123.483333333333 & -2.90527777777777 & -0.578055555555565 \tabularnewline
36 & 148.1 & 148.737222222222 & 123.9375 & 24.7997222222222 & -0.637222222222235 \tabularnewline
37 & 109.2 & 109.357222222222 & 124.216666666667 & -14.8594444444444 & -0.157222222222217 \tabularnewline
38 & 109.4 & 110.424722222222 & 124.441666666667 & -14.0169444444444 & -1.02472222222221 \tabularnewline
39 & 135.1 & 128.433888888889 & 124.691666666667 & 3.74222222222223 & 6.66611111111109 \tabularnewline
40 & 114.9 & 118.932222222222 & 125.1375 & -6.20527777777777 & -4.03222222222222 \tabularnewline
41 & 129 & 129.222222222222 & 125.875 & 3.34722222222222 & -0.222222222222214 \tabularnewline
42 & 138.5 & 134.859722222222 & 126.308333333333 & 8.55138888888887 & 3.64027777777777 \tabularnewline
43 & 125.6 & 130.127222222222 & 126.65 & 3.47722222222220 & -4.52722222222224 \tabularnewline
44 & 130.4 & 129.260555555556 & 127.258333333333 & 2.00222222222222 & 1.13944444444445 \tabularnewline
45 & 120.3 & 123.314722222222 & 127.4875 & -4.17277777777778 & -3.01472222222223 \tabularnewline
46 & 126.2 & 123.973055555556 & 127.733333333333 & -3.76027777777778 & 2.22694444444444 \tabularnewline
47 & 127.6 & 125.553055555556 & 128.458333333333 & -2.90527777777777 & 2.04694444444445 \tabularnewline
48 & 150.9 & 153.512222222222 & 128.7125 & 24.7997222222222 & -2.61222222222223 \tabularnewline
49 & 114.6 & 114.240555555556 & 129.1 & -14.8594444444444 & 0.359444444444449 \tabularnewline
50 & 118.6 & 115.566388888889 & 129.583333333333 & -14.0169444444444 & 3.0336111111111 \tabularnewline
51 & 131.4 & 133.579722222222 & 129.8375 & 3.74222222222223 & -2.17972222222221 \tabularnewline
52 & 124.5 & 123.994722222222 & 130.2 & -6.20527777777777 & 0.505277777777792 \tabularnewline
53 & 136.8 & 133.563888888889 & 130.216666666667 & 3.34722222222222 & 3.23611111111111 \tabularnewline
54 & 136.8 & 138.909722222222 & 130.358333333333 & 8.55138888888887 & -2.10972222222222 \tabularnewline
55 & 136.6 & 134.177222222222 & 130.7 & 3.47722222222220 & 2.42277777777778 \tabularnewline
56 & 131 & 132.602222222222 & 130.6 & 2.00222222222222 & -1.60222222222225 \tabularnewline
57 & 125.8 & 126.118888888889 & 130.291666666667 & -4.17277777777778 & -0.318888888888864 \tabularnewline
58 & 129.4 & 126.523055555556 & 130.283333333333 & -3.76027777777778 & 2.87694444444443 \tabularnewline
59 & 124.8 & 127.357222222222 & 130.2625 & -2.90527777777777 & -2.55722222222222 \tabularnewline
60 & 157.1 & 154.941388888889 & 130.141666666667 & 24.7997222222222 & 2.1586111111111 \tabularnewline
61 & 116.6 & 115.344722222222 & 130.204166666667 & -14.8594444444444 & 1.25527777777779 \tabularnewline
62 & 114.2 & 116.241388888889 & 130.258333333333 & -14.0169444444444 & -2.04138888888889 \tabularnewline
63 & 128.4 & 134.088055555556 & 130.345833333333 & 3.74222222222223 & -5.68805555555556 \tabularnewline
64 & 127.3 & 124.407222222222 & 130.6125 & -6.20527777777777 & 2.89277777777775 \tabularnewline
65 & 133.5 & 134.126388888889 & 130.779166666667 & 3.34722222222222 & -0.626388888888897 \tabularnewline
66 & 137.2 & 139.455555555556 & 130.904166666667 & 8.55138888888887 & -2.25555555555556 \tabularnewline
67 & 137.7 & NA & NA & 3.47722222222220 & NA \tabularnewline
68 & 131.2 & NA & NA & 2.00222222222222 & NA \tabularnewline
69 & 127.7 & NA & NA & -4.17277777777778 & NA \tabularnewline
70 & 133.9 & NA & NA & -3.76027777777778 & NA \tabularnewline
71 & 124.3 & NA & NA & -2.90527777777777 & NA \tabularnewline
72 & 160.6 & NA & NA & 24.7997222222222 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=105742&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]108[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-14.8594444444444[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]106.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-14.0169444444444[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]122.2[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]3.74222222222223[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]115.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-6.20527777777777[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]115.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]3.34722222222222[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]124.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]8.55138888888887[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]121.7[/C][C]121.452222222222[/C][C]117.975[/C][C]3.47722222222220[/C][C]0.247777777777799[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]118.7[/C][C]119.552222222222[/C][C]117.55[/C][C]2.00222222222222[/C][C]-0.852222222222224[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]113.7[/C][C]113.214722222222[/C][C]117.3875[/C][C]-4.17277777777778[/C][C]0.485277777777767[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]113.4[/C][C]113.435555555556[/C][C]117.195833333333[/C][C]-3.76027777777778[/C][C]-0.0355555555555469[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]115.1[/C][C]114.203055555556[/C][C]117.108333333333[/C][C]-2.90527777777777[/C][C]0.896944444444443[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]143.9[/C][C]141.974722222222[/C][C]117.175[/C][C]24.7997222222222[/C][C]1.92527777777779[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]101[/C][C]102.319722222222[/C][C]117.179166666667[/C][C]-14.8594444444444[/C][C]-1.31972222222221[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]103.4[/C][C]103.216388888889[/C][C]117.233333333333[/C][C]-14.0169444444444[/C][C]0.183611111111119[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]121.5[/C][C]121.071388888889[/C][C]117.329166666667[/C][C]3.74222222222223[/C][C]0.42861111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]111.9[/C][C]111.128055555556[/C][C]117.333333333333[/C][C]-6.20527777777777[/C][C]0.771944444444458[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]117.4[/C][C]120.638888888889[/C][C]117.291666666667[/C][C]3.34722222222222[/C][C]-3.23888888888888[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]124.3[/C][C]125.797222222222[/C][C]117.245833333333[/C][C]8.55138888888887[/C][C]-1.49722222222223[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]122[/C][C]120.798055555556[/C][C]117.320833333333[/C][C]3.47722222222220[/C][C]1.20194444444445[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]119.7[/C][C]119.531388888889[/C][C]117.529166666667[/C][C]2.00222222222222[/C][C]0.168611111111119[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]115[/C][C]113.556388888889[/C][C]117.729166666667[/C][C]-4.17277777777778[/C][C]1.44361111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]112.2[/C][C]114.173055555556[/C][C]117.933333333333[/C][C]-3.76027777777778[/C][C]-1.97305555555553[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]115.3[/C][C]115.419722222222[/C][C]118.325[/C][C]-2.90527777777777[/C][C]-0.119722222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]142.6[/C][C]143.745555555556[/C][C]118.945833333333[/C][C]24.7997222222222[/C][C]-1.14555555555555[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]104.1[/C][C]104.548888888889[/C][C]119.408333333333[/C][C]-14.8594444444444[/C][C]-0.448888888888888[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]105.3[/C][C]105.762222222222[/C][C]119.779166666667[/C][C]-14.0169444444444[/C][C]-0.462222222222223[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]124.4[/C][C]123.938055555556[/C][C]120.195833333333[/C][C]3.74222222222223[/C][C]0.461944444444441[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]113.9[/C][C]114.348888888889[/C][C]120.554166666667[/C][C]-6.20527777777777[/C][C]-0.448888888888902[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]124.8[/C][C]124.259722222222[/C][C]120.9125[/C][C]3.34722222222222[/C][C]0.540277777777774[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]131.8[/C][C]129.888888888889[/C][C]121.3375[/C][C]8.55138888888887[/C][C]1.91111111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]125.6[/C][C]125.256388888889[/C][C]121.779166666667[/C][C]3.47722222222220[/C][C]0.343611111111088[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]125[/C][C]124.164722222222[/C][C]122.1625[/C][C]2.00222222222222[/C][C]0.835277777777776[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]119.7[/C][C]118.606388888889[/C][C]122.779166666667[/C][C]-4.17277777777778[/C][C]1.09361111111112[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]116.1[/C][C]119.506388888889[/C][C]123.266666666667[/C][C]-3.76027777777778[/C][C]-3.4063888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]120[/C][C]120.578055555556[/C][C]123.483333333333[/C][C]-2.90527777777777[/C][C]-0.578055555555565[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]148.1[/C][C]148.737222222222[/C][C]123.9375[/C][C]24.7997222222222[/C][C]-0.637222222222235[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]109.2[/C][C]109.357222222222[/C][C]124.216666666667[/C][C]-14.8594444444444[/C][C]-0.157222222222217[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]109.4[/C][C]110.424722222222[/C][C]124.441666666667[/C][C]-14.0169444444444[/C][C]-1.02472222222221[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]135.1[/C][C]128.433888888889[/C][C]124.691666666667[/C][C]3.74222222222223[/C][C]6.66611111111109[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]114.9[/C][C]118.932222222222[/C][C]125.1375[/C][C]-6.20527777777777[/C][C]-4.03222222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]129[/C][C]129.222222222222[/C][C]125.875[/C][C]3.34722222222222[/C][C]-0.222222222222214[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]138.5[/C][C]134.859722222222[/C][C]126.308333333333[/C][C]8.55138888888887[/C][C]3.64027777777777[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]125.6[/C][C]130.127222222222[/C][C]126.65[/C][C]3.47722222222220[/C][C]-4.52722222222224[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]130.4[/C][C]129.260555555556[/C][C]127.258333333333[/C][C]2.00222222222222[/C][C]1.13944444444445[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]120.3[/C][C]123.314722222222[/C][C]127.4875[/C][C]-4.17277777777778[/C][C]-3.01472222222223[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]126.2[/C][C]123.973055555556[/C][C]127.733333333333[/C][C]-3.76027777777778[/C][C]2.22694444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]127.6[/C][C]125.553055555556[/C][C]128.458333333333[/C][C]-2.90527777777777[/C][C]2.04694444444445[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]150.9[/C][C]153.512222222222[/C][C]128.7125[/C][C]24.7997222222222[/C][C]-2.61222222222223[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]114.6[/C][C]114.240555555556[/C][C]129.1[/C][C]-14.8594444444444[/C][C]0.359444444444449[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]118.6[/C][C]115.566388888889[/C][C]129.583333333333[/C][C]-14.0169444444444[/C][C]3.0336111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]131.4[/C][C]133.579722222222[/C][C]129.8375[/C][C]3.74222222222223[/C][C]-2.17972222222221[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]124.5[/C][C]123.994722222222[/C][C]130.2[/C][C]-6.20527777777777[/C][C]0.505277777777792[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]136.8[/C][C]133.563888888889[/C][C]130.216666666667[/C][C]3.34722222222222[/C][C]3.23611111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]136.8[/C][C]138.909722222222[/C][C]130.358333333333[/C][C]8.55138888888887[/C][C]-2.10972222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]136.6[/C][C]134.177222222222[/C][C]130.7[/C][C]3.47722222222220[/C][C]2.42277777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]131[/C][C]132.602222222222[/C][C]130.6[/C][C]2.00222222222222[/C][C]-1.60222222222225[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]125.8[/C][C]126.118888888889[/C][C]130.291666666667[/C][C]-4.17277777777778[/C][C]-0.318888888888864[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]129.4[/C][C]126.523055555556[/C][C]130.283333333333[/C][C]-3.76027777777778[/C][C]2.87694444444443[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]124.8[/C][C]127.357222222222[/C][C]130.2625[/C][C]-2.90527777777777[/C][C]-2.55722222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]157.1[/C][C]154.941388888889[/C][C]130.141666666667[/C][C]24.7997222222222[/C][C]2.1586111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]116.6[/C][C]115.344722222222[/C][C]130.204166666667[/C][C]-14.8594444444444[/C][C]1.25527777777779[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]114.2[/C][C]116.241388888889[/C][C]130.258333333333[/C][C]-14.0169444444444[/C][C]-2.04138888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]128.4[/C][C]134.088055555556[/C][C]130.345833333333[/C][C]3.74222222222223[/C][C]-5.68805555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]127.3[/C][C]124.407222222222[/C][C]130.6125[/C][C]-6.20527777777777[/C][C]2.89277777777775[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]133.5[/C][C]134.126388888889[/C][C]130.779166666667[/C][C]3.34722222222222[/C][C]-0.626388888888897[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]137.2[/C][C]139.455555555556[/C][C]130.904166666667[/C][C]8.55138888888887[/C][C]-2.25555555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]137.7[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]3.47722222222220[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]131.2[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]2.00222222222222[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]127.7[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-4.17277777777778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]133.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-3.76027777777778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]124.3[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-2.90527777777777[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]160.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]24.7997222222222[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=105742&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=105742&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	108	NA	NA	-14.8594444444444	NA
2	106.6	NA	NA	-14.0169444444444	NA
3	122.2	NA	NA	3.74222222222223	NA
4	115.8	NA	NA	-6.20527777777777	NA
5	115.6	NA	NA	3.34722222222222	NA
6	124.5	NA	NA	8.55138888888887	NA
7	121.7	121.452222222222	117.975	3.47722222222220	0.247777777777799
8	118.7	119.552222222222	117.55	2.00222222222222	-0.852222222222224
9	113.7	113.214722222222	117.3875	-4.17277777777778	0.485277777777767
10	113.4	113.435555555556	117.195833333333	-3.76027777777778	-0.0355555555555469
11	115.1	114.203055555556	117.108333333333	-2.90527777777777	0.896944444444443
12	143.9	141.974722222222	117.175	24.7997222222222	1.92527777777779
13	101	102.319722222222	117.179166666667	-14.8594444444444	-1.31972222222221
14	103.4	103.216388888889	117.233333333333	-14.0169444444444	0.183611111111119
15	121.5	121.071388888889	117.329166666667	3.74222222222223	0.42861111111111
16	111.9	111.128055555556	117.333333333333	-6.20527777777777	0.771944444444458
17	117.4	120.638888888889	117.291666666667	3.34722222222222	-3.23888888888888
18	124.3	125.797222222222	117.245833333333	8.55138888888887	-1.49722222222223
19	122	120.798055555556	117.320833333333	3.47722222222220	1.20194444444445
20	119.7	119.531388888889	117.529166666667	2.00222222222222	0.168611111111119
21	115	113.556388888889	117.729166666667	-4.17277777777778	1.44361111111111
22	112.2	114.173055555556	117.933333333333	-3.76027777777778	-1.97305555555553
23	115.3	115.419722222222	118.325	-2.90527777777777	-0.119722222222222
24	142.6	143.745555555556	118.945833333333	24.7997222222222	-1.14555555555555
25	104.1	104.548888888889	119.408333333333	-14.8594444444444	-0.448888888888888
26	105.3	105.762222222222	119.779166666667	-14.0169444444444	-0.462222222222223
27	124.4	123.938055555556	120.195833333333	3.74222222222223	0.461944444444441
28	113.9	114.348888888889	120.554166666667	-6.20527777777777	-0.448888888888902
29	124.8	124.259722222222	120.9125	3.34722222222222	0.540277777777774
30	131.8	129.888888888889	121.3375	8.55138888888887	1.91111111111111
31	125.6	125.256388888889	121.779166666667	3.47722222222220	0.343611111111088
32	125	124.164722222222	122.1625	2.00222222222222	0.835277777777776
33	119.7	118.606388888889	122.779166666667	-4.17277777777778	1.09361111111112
34	116.1	119.506388888889	123.266666666667	-3.76027777777778	-3.4063888888889
35	120	120.578055555556	123.483333333333	-2.90527777777777	-0.578055555555565
36	148.1	148.737222222222	123.9375	24.7997222222222	-0.637222222222235
37	109.2	109.357222222222	124.216666666667	-14.8594444444444	-0.157222222222217
38	109.4	110.424722222222	124.441666666667	-14.0169444444444	-1.02472222222221
39	135.1	128.433888888889	124.691666666667	3.74222222222223	6.66611111111109
40	114.9	118.932222222222	125.1375	-6.20527777777777	-4.03222222222222
41	129	129.222222222222	125.875	3.34722222222222	-0.222222222222214
42	138.5	134.859722222222	126.308333333333	8.55138888888887	3.64027777777777
43	125.6	130.127222222222	126.65	3.47722222222220	-4.52722222222224
44	130.4	129.260555555556	127.258333333333	2.00222222222222	1.13944444444445
45	120.3	123.314722222222	127.4875	-4.17277777777778	-3.01472222222223
46	126.2	123.973055555556	127.733333333333	-3.76027777777778	2.22694444444444
47	127.6	125.553055555556	128.458333333333	-2.90527777777777	2.04694444444445
48	150.9	153.512222222222	128.7125	24.7997222222222	-2.61222222222223
49	114.6	114.240555555556	129.1	-14.8594444444444	0.359444444444449
50	118.6	115.566388888889	129.583333333333	-14.0169444444444	3.0336111111111
51	131.4	133.579722222222	129.8375	3.74222222222223	-2.17972222222221
52	124.5	123.994722222222	130.2	-6.20527777777777	0.505277777777792
53	136.8	133.563888888889	130.216666666667	3.34722222222222	3.23611111111111
54	136.8	138.909722222222	130.358333333333	8.55138888888887	-2.10972222222222
55	136.6	134.177222222222	130.7	3.47722222222220	2.42277777777778
56	131	132.602222222222	130.6	2.00222222222222	-1.60222222222225
57	125.8	126.118888888889	130.291666666667	-4.17277777777778	-0.318888888888864
58	129.4	126.523055555556	130.283333333333	-3.76027777777778	2.87694444444443
59	124.8	127.357222222222	130.2625	-2.90527777777777	-2.55722222222222
60	157.1	154.941388888889	130.141666666667	24.7997222222222	2.1586111111111
61	116.6	115.344722222222	130.204166666667	-14.8594444444444	1.25527777777779
62	114.2	116.241388888889	130.258333333333	-14.0169444444444	-2.04138888888889
63	128.4	134.088055555556	130.345833333333	3.74222222222223	-5.68805555555556
64	127.3	124.407222222222	130.6125	-6.20527777777777	2.89277777777775
65	133.5	134.126388888889	130.779166666667	3.34722222222222	-0.626388888888897
66	137.2	139.455555555556	130.904166666667	8.55138888888887	-2.25555555555556
67	137.7	NA	NA	3.47722222222220	NA
68	131.2	NA	NA	2.00222222222222	NA
69	127.7	NA	NA	-4.17277777777778	NA
70	133.9	NA	NA	-3.76027777777778	NA
71	124.3	NA	NA	-2.90527777777777	NA
72	160.6	NA	NA	24.7997222222222	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