Repository of Reproducible Computations

Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author

*The author of this computation has been verified*

R Software Module

rwasp_decompose.wasp

Title produced by software

Classical Decomposition

Date of computation

Tue, 07 Dec 2010 09:46:51 +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/07/t129171510907oikse81eeez4o.htm/, Retrieved Fri, 03 May 2024 18:57:18 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=106089, Retrieved Fri, 03 May 2024 18:57:18 +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

112

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

-     [Univariate Data Series] [data set] [2008-12-01 19:54:57] [b98453cac15ba1066b407e146608df68]
- RMP   [Classical Decomposition] [] [2009-11-27 14:58:37] [b98453cac15ba1066b407e146608df68]
-   PD    [Classical Decomposition] [WS9 Berekening2 TVD] [2009-12-02 16:39:05] [42ad1186d39724f834063794eac7cea3]
-   P       [Classical Decomposition] [TG 8] [2009-12-02 18:03:32] [a21bac9c8d3d56fdec8be4e719e2c7ed]
-   PD        [Classical Decomposition] [WS9-ClasDec] [2009-12-04 13:43:42] [a94022e7c2399c0f4d62eea578db3411]
-    D            [Classical Decomposition] [] [2010-12-07 09:46:51] [7cc6e89f95359dcad314da35cb7f084f] [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=106089&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=106089&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=106089&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	46	NA	NA	1.02430936011645	NA
2	62	NA	NA	0.984160598768847	NA
3	66	NA	NA	1.26227639794752	NA
4	59	NA	NA	0.954726884053607	NA
5	58	NA	NA	0.940644204431537	NA
6	61	NA	NA	1.16559081846246	NA
7	41	41.1814059469025	54.5833333333333	0.75446850589745	0.995594954986811
8	27	29.6042866915401	53.4166666666667	0.554214415442248	0.912030081363714
9	58	56.3979207400056	52.5833333333333	1.07254365908093	1.02840670788875
10	70	64.4289840654308	52.25	1.23309060412308	1.08646754275858
11	49	49.3588894006121	51.5833333333333	0.956876692742076	0.992728981446498
12	59	56.1805528595678	51.2083333333333	1.09709785893379	1.05018546448768
13	44	52.6665729326543	51.4166666666667	1.02430936011645	0.835444524865204
14	36	51.4223912856722	52.25	0.984160598768847	0.700084128721385
15	72	66.5324851418172	52.7083333333333	1.26227639794752	1.08217812466389
16	45	49.7253585444587	52.0833333333333	0.954726884053607	0.904970850230595
17	56	48.2080154771163	51.25	0.940644204431537	1.16163255105538
18	54	59.2508666051753	50.8333333333333	1.16559081846246	0.911379075007206
19	53	38.3521490497871	50.8333333333333	0.75446850589745	1.38193038234175
20	35	28.9807954741675	52.2916666666667	0.554214415442248	1.20769631845329
21	61	57.3810857608298	53.5	1.07254365908093	1.06306806835713
22	52	66.0731048709282	53.5833333333333	1.23309060412308	0.787007059855601
23	47	51.0732934751083	53.375	0.956876692742076	0.920246116943809
24	51	58.7861602745355	53.5833333333333	1.09709785893379	0.867551133835352
25	52	54.5871529828727	53.2916666666667	1.02430936011645	0.952605094028545
26	63	51.5454113605184	52.375	0.984160598768847	1.22222324620452
27	74	65.5331829934421	51.9166666666667	1.26227639794752	1.12919892823465
28	45	49.8049191181299	52.1666666666667	0.954726884053607	0.903525209894764
29	51	49.2270466985838	52.3333333333333	0.940644204431537	1.03601583723419
30	64	60.0764934349195	51.5416666666667	1.16559081846246	1.06530851487414
31	36	38.8865642414644	51.5416666666667	0.75446850589745	0.925769625119349
32	30	28.4034887914152	51.25	0.554214415442248	1.05620827850793
33	55	53.4931149966614	49.875	1.07254365908093	1.02816970003397
34	64	61.2435000047795	49.6666666666667	1.23309060412308	1.04500885800135
35	39	47.4850058773255	49.625	0.956876692742076	0.821311891605405
36	40	53.9406447309113	49.1666666666667	1.09709785893379	0.741555837894492
37	63	49.9777608623486	48.7916666666667	1.02430936011645	1.26056067564767
38	45	47.5677622738276	48.3333333333333	0.984160598768847	0.946018854974803
39	59	60.378887701823	47.8333333333333	1.26227639794752	0.977162750850387
40	55	44.9915044110262	47.125	0.954726884053607	1.22245301018476
41	40	44.2886646253182	47.0833333333333	0.940644204431537	0.903165637040532
42	64	56.5797209795321	48.5416666666667	1.16559081846246	1.13114732437709
43	27	37.440499605161	49.625	0.75446850589745	0.721144223093598
44	28	27.6876285048023	49.9583333333333	0.554214415442248	1.01128198809600
45	45	54.0293868262019	50.375	1.07254365908093	0.83288007958989
46	57	61.8086665316692	50.125	1.23309060412308	0.922200772132733
47	45	48.2026633968821	50.375	0.956876692742076	0.933558372687571
48	69	55.2663046437896	50.375	1.09709785893379	1.24850033749730
49	60	51.5569044591948	50.3333333333333	1.02430936011645	1.16376265467000
50	56	49.7001102378267	50.5	0.984160598768847	1.12675806415774
51	58	63.9553374960077	50.6666666666667	1.26227639794752	0.906882869684185
52	50	49.2877753892675	51.625	0.954726884053607	1.01445032982535
53	51	49.7365623093175	52.875	0.940644204431537	1.02540259382675
54	53	61.9220122308184	53.125	1.16559081846246	0.855915337544894
55	37	39.0751813679388	51.7916666666667	0.75446850589745	0.94689259792812
56	22	28.0571047817638	50.625	0.554214415442248	0.784115117048687
57	55	53.9846975070735	50.3333333333333	1.07254365908093	1.01880722759989
58	70	61.9114240820128	50.2083333333333	1.23309060412308	1.13064755072137
59	62	47.5647456017207	49.7083333333333	0.956876692742076	1.30348642078635
60	58	54.5349060711671	49.7083333333333	1.09709785893379	1.06353900975480
61	39	51.3861862325087	50.1666666666667	1.02430936011645	0.758958834258208
62	49	50.1921905372112	51	0.984160598768847	0.97624748941118
63	58	66.2169160423303	52.4583333333333	1.26227639794752	0.875909110036513
64	47	50.7596460021835	53.1666666666667	0.954726884053607	0.92593238333416
65	42	49.6973688007996	52.8333333333333	0.940644204431537	0.845115164312769
66	62	61.5334819579976	52.7916666666667	1.16559081846246	1.00758153166630
67	39	NA	NA	0.75446850589745	NA
68	40	NA	NA	0.554214415442248	NA
69	72	NA	NA	1.07254365908093	NA
70	70	NA	NA	1.23309060412308	NA
71	54	NA	NA	0.956876692742076	NA
72	65	NA	NA	1.09709785893379	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 46 & NA & NA & 1.02430936011645 & NA \tabularnewline
2 & 62 & NA & NA & 0.984160598768847 & NA \tabularnewline
3 & 66 & NA & NA & 1.26227639794752 & NA \tabularnewline
4 & 59 & NA & NA & 0.954726884053607 & NA \tabularnewline
5 & 58 & NA & NA & 0.940644204431537 & NA \tabularnewline
6 & 61 & NA & NA & 1.16559081846246 & NA \tabularnewline
7 & 41 & 41.1814059469025 & 54.5833333333333 & 0.75446850589745 & 0.995594954986811 \tabularnewline
8 & 27 & 29.6042866915401 & 53.4166666666667 & 0.554214415442248 & 0.912030081363714 \tabularnewline
9 & 58 & 56.3979207400056 & 52.5833333333333 & 1.07254365908093 & 1.02840670788875 \tabularnewline
10 & 70 & 64.4289840654308 & 52.25 & 1.23309060412308 & 1.08646754275858 \tabularnewline
11 & 49 & 49.3588894006121 & 51.5833333333333 & 0.956876692742076 & 0.992728981446498 \tabularnewline
12 & 59 & 56.1805528595678 & 51.2083333333333 & 1.09709785893379 & 1.05018546448768 \tabularnewline
13 & 44 & 52.6665729326543 & 51.4166666666667 & 1.02430936011645 & 0.835444524865204 \tabularnewline
14 & 36 & 51.4223912856722 & 52.25 & 0.984160598768847 & 0.700084128721385 \tabularnewline
15 & 72 & 66.5324851418172 & 52.7083333333333 & 1.26227639794752 & 1.08217812466389 \tabularnewline
16 & 45 & 49.7253585444587 & 52.0833333333333 & 0.954726884053607 & 0.904970850230595 \tabularnewline
17 & 56 & 48.2080154771163 & 51.25 & 0.940644204431537 & 1.16163255105538 \tabularnewline
18 & 54 & 59.2508666051753 & 50.8333333333333 & 1.16559081846246 & 0.911379075007206 \tabularnewline
19 & 53 & 38.3521490497871 & 50.8333333333333 & 0.75446850589745 & 1.38193038234175 \tabularnewline
20 & 35 & 28.9807954741675 & 52.2916666666667 & 0.554214415442248 & 1.20769631845329 \tabularnewline
21 & 61 & 57.3810857608298 & 53.5 & 1.07254365908093 & 1.06306806835713 \tabularnewline
22 & 52 & 66.0731048709282 & 53.5833333333333 & 1.23309060412308 & 0.787007059855601 \tabularnewline
23 & 47 & 51.0732934751083 & 53.375 & 0.956876692742076 & 0.920246116943809 \tabularnewline
24 & 51 & 58.7861602745355 & 53.5833333333333 & 1.09709785893379 & 0.867551133835352 \tabularnewline
25 & 52 & 54.5871529828727 & 53.2916666666667 & 1.02430936011645 & 0.952605094028545 \tabularnewline
26 & 63 & 51.5454113605184 & 52.375 & 0.984160598768847 & 1.22222324620452 \tabularnewline
27 & 74 & 65.5331829934421 & 51.9166666666667 & 1.26227639794752 & 1.12919892823465 \tabularnewline
28 & 45 & 49.8049191181299 & 52.1666666666667 & 0.954726884053607 & 0.903525209894764 \tabularnewline
29 & 51 & 49.2270466985838 & 52.3333333333333 & 0.940644204431537 & 1.03601583723419 \tabularnewline
30 & 64 & 60.0764934349195 & 51.5416666666667 & 1.16559081846246 & 1.06530851487414 \tabularnewline
31 & 36 & 38.8865642414644 & 51.5416666666667 & 0.75446850589745 & 0.925769625119349 \tabularnewline
32 & 30 & 28.4034887914152 & 51.25 & 0.554214415442248 & 1.05620827850793 \tabularnewline
33 & 55 & 53.4931149966614 & 49.875 & 1.07254365908093 & 1.02816970003397 \tabularnewline
34 & 64 & 61.2435000047795 & 49.6666666666667 & 1.23309060412308 & 1.04500885800135 \tabularnewline
35 & 39 & 47.4850058773255 & 49.625 & 0.956876692742076 & 0.821311891605405 \tabularnewline
36 & 40 & 53.9406447309113 & 49.1666666666667 & 1.09709785893379 & 0.741555837894492 \tabularnewline
37 & 63 & 49.9777608623486 & 48.7916666666667 & 1.02430936011645 & 1.26056067564767 \tabularnewline
38 & 45 & 47.5677622738276 & 48.3333333333333 & 0.984160598768847 & 0.946018854974803 \tabularnewline
39 & 59 & 60.378887701823 & 47.8333333333333 & 1.26227639794752 & 0.977162750850387 \tabularnewline
40 & 55 & 44.9915044110262 & 47.125 & 0.954726884053607 & 1.22245301018476 \tabularnewline
41 & 40 & 44.2886646253182 & 47.0833333333333 & 0.940644204431537 & 0.903165637040532 \tabularnewline
42 & 64 & 56.5797209795321 & 48.5416666666667 & 1.16559081846246 & 1.13114732437709 \tabularnewline
43 & 27 & 37.440499605161 & 49.625 & 0.75446850589745 & 0.721144223093598 \tabularnewline
44 & 28 & 27.6876285048023 & 49.9583333333333 & 0.554214415442248 & 1.01128198809600 \tabularnewline
45 & 45 & 54.0293868262019 & 50.375 & 1.07254365908093 & 0.83288007958989 \tabularnewline
46 & 57 & 61.8086665316692 & 50.125 & 1.23309060412308 & 0.922200772132733 \tabularnewline
47 & 45 & 48.2026633968821 & 50.375 & 0.956876692742076 & 0.933558372687571 \tabularnewline
48 & 69 & 55.2663046437896 & 50.375 & 1.09709785893379 & 1.24850033749730 \tabularnewline
49 & 60 & 51.5569044591948 & 50.3333333333333 & 1.02430936011645 & 1.16376265467000 \tabularnewline
50 & 56 & 49.7001102378267 & 50.5 & 0.984160598768847 & 1.12675806415774 \tabularnewline
51 & 58 & 63.9553374960077 & 50.6666666666667 & 1.26227639794752 & 0.906882869684185 \tabularnewline
52 & 50 & 49.2877753892675 & 51.625 & 0.954726884053607 & 1.01445032982535 \tabularnewline
53 & 51 & 49.7365623093175 & 52.875 & 0.940644204431537 & 1.02540259382675 \tabularnewline
54 & 53 & 61.9220122308184 & 53.125 & 1.16559081846246 & 0.855915337544894 \tabularnewline
55 & 37 & 39.0751813679388 & 51.7916666666667 & 0.75446850589745 & 0.94689259792812 \tabularnewline
56 & 22 & 28.0571047817638 & 50.625 & 0.554214415442248 & 0.784115117048687 \tabularnewline
57 & 55 & 53.9846975070735 & 50.3333333333333 & 1.07254365908093 & 1.01880722759989 \tabularnewline
58 & 70 & 61.9114240820128 & 50.2083333333333 & 1.23309060412308 & 1.13064755072137 \tabularnewline
59 & 62 & 47.5647456017207 & 49.7083333333333 & 0.956876692742076 & 1.30348642078635 \tabularnewline
60 & 58 & 54.5349060711671 & 49.7083333333333 & 1.09709785893379 & 1.06353900975480 \tabularnewline
61 & 39 & 51.3861862325087 & 50.1666666666667 & 1.02430936011645 & 0.758958834258208 \tabularnewline
62 & 49 & 50.1921905372112 & 51 & 0.984160598768847 & 0.97624748941118 \tabularnewline
63 & 58 & 66.2169160423303 & 52.4583333333333 & 1.26227639794752 & 0.875909110036513 \tabularnewline
64 & 47 & 50.7596460021835 & 53.1666666666667 & 0.954726884053607 & 0.92593238333416 \tabularnewline
65 & 42 & 49.6973688007996 & 52.8333333333333 & 0.940644204431537 & 0.845115164312769 \tabularnewline
66 & 62 & 61.5334819579976 & 52.7916666666667 & 1.16559081846246 & 1.00758153166630 \tabularnewline
67 & 39 & NA & NA & 0.75446850589745 & NA \tabularnewline
68 & 40 & NA & NA & 0.554214415442248 & NA \tabularnewline
69 & 72 & NA & NA & 1.07254365908093 & NA \tabularnewline
70 & 70 & NA & NA & 1.23309060412308 & NA \tabularnewline
71 & 54 & NA & NA & 0.956876692742076 & NA \tabularnewline
72 & 65 & NA & NA & 1.09709785893379 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=106089&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]46[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.02430936011645[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]62[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.984160598768847[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]66[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.26227639794752[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]59[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.954726884053607[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]58[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.940644204431537[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]61[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.16559081846246[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]41[/C][C]41.1814059469025[/C][C]54.5833333333333[/C][C]0.75446850589745[/C][C]0.995594954986811[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]27[/C][C]29.6042866915401[/C][C]53.4166666666667[/C][C]0.554214415442248[/C][C]0.912030081363714[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]58[/C][C]56.3979207400056[/C][C]52.5833333333333[/C][C]1.07254365908093[/C][C]1.02840670788875[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]70[/C][C]64.4289840654308[/C][C]52.25[/C][C]1.23309060412308[/C][C]1.08646754275858[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]49[/C][C]49.3588894006121[/C][C]51.5833333333333[/C][C]0.956876692742076[/C][C]0.992728981446498[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]59[/C][C]56.1805528595678[/C][C]51.2083333333333[/C][C]1.09709785893379[/C][C]1.05018546448768[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]44[/C][C]52.6665729326543[/C][C]51.4166666666667[/C][C]1.02430936011645[/C][C]0.835444524865204[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]36[/C][C]51.4223912856722[/C][C]52.25[/C][C]0.984160598768847[/C][C]0.700084128721385[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]72[/C][C]66.5324851418172[/C][C]52.7083333333333[/C][C]1.26227639794752[/C][C]1.08217812466389[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]45[/C][C]49.7253585444587[/C][C]52.0833333333333[/C][C]0.954726884053607[/C][C]0.904970850230595[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]56[/C][C]48.2080154771163[/C][C]51.25[/C][C]0.940644204431537[/C][C]1.16163255105538[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]54[/C][C]59.2508666051753[/C][C]50.8333333333333[/C][C]1.16559081846246[/C][C]0.911379075007206[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]53[/C][C]38.3521490497871[/C][C]50.8333333333333[/C][C]0.75446850589745[/C][C]1.38193038234175[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]35[/C][C]28.9807954741675[/C][C]52.2916666666667[/C][C]0.554214415442248[/C][C]1.20769631845329[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]61[/C][C]57.3810857608298[/C][C]53.5[/C][C]1.07254365908093[/C][C]1.06306806835713[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]52[/C][C]66.0731048709282[/C][C]53.5833333333333[/C][C]1.23309060412308[/C][C]0.787007059855601[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]47[/C][C]51.0732934751083[/C][C]53.375[/C][C]0.956876692742076[/C][C]0.920246116943809[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]51[/C][C]58.7861602745355[/C][C]53.5833333333333[/C][C]1.09709785893379[/C][C]0.867551133835352[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]52[/C][C]54.5871529828727[/C][C]53.2916666666667[/C][C]1.02430936011645[/C][C]0.952605094028545[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]63[/C][C]51.5454113605184[/C][C]52.375[/C][C]0.984160598768847[/C][C]1.22222324620452[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]74[/C][C]65.5331829934421[/C][C]51.9166666666667[/C][C]1.26227639794752[/C][C]1.12919892823465[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]45[/C][C]49.8049191181299[/C][C]52.1666666666667[/C][C]0.954726884053607[/C][C]0.903525209894764[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]51[/C][C]49.2270466985838[/C][C]52.3333333333333[/C][C]0.940644204431537[/C][C]1.03601583723419[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]64[/C][C]60.0764934349195[/C][C]51.5416666666667[/C][C]1.16559081846246[/C][C]1.06530851487414[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]36[/C][C]38.8865642414644[/C][C]51.5416666666667[/C][C]0.75446850589745[/C][C]0.925769625119349[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]30[/C][C]28.4034887914152[/C][C]51.25[/C][C]0.554214415442248[/C][C]1.05620827850793[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]55[/C][C]53.4931149966614[/C][C]49.875[/C][C]1.07254365908093[/C][C]1.02816970003397[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]64[/C][C]61.2435000047795[/C][C]49.6666666666667[/C][C]1.23309060412308[/C][C]1.04500885800135[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]39[/C][C]47.4850058773255[/C][C]49.625[/C][C]0.956876692742076[/C][C]0.821311891605405[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]40[/C][C]53.9406447309113[/C][C]49.1666666666667[/C][C]1.09709785893379[/C][C]0.741555837894492[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]63[/C][C]49.9777608623486[/C][C]48.7916666666667[/C][C]1.02430936011645[/C][C]1.26056067564767[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]45[/C][C]47.5677622738276[/C][C]48.3333333333333[/C][C]0.984160598768847[/C][C]0.946018854974803[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]59[/C][C]60.378887701823[/C][C]47.8333333333333[/C][C]1.26227639794752[/C][C]0.977162750850387[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]55[/C][C]44.9915044110262[/C][C]47.125[/C][C]0.954726884053607[/C][C]1.22245301018476[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]40[/C][C]44.2886646253182[/C][C]47.0833333333333[/C][C]0.940644204431537[/C][C]0.903165637040532[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]64[/C][C]56.5797209795321[/C][C]48.5416666666667[/C][C]1.16559081846246[/C][C]1.13114732437709[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]27[/C][C]37.440499605161[/C][C]49.625[/C][C]0.75446850589745[/C][C]0.721144223093598[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]28[/C][C]27.6876285048023[/C][C]49.9583333333333[/C][C]0.554214415442248[/C][C]1.01128198809600[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]45[/C][C]54.0293868262019[/C][C]50.375[/C][C]1.07254365908093[/C][C]0.83288007958989[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]57[/C][C]61.8086665316692[/C][C]50.125[/C][C]1.23309060412308[/C][C]0.922200772132733[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]45[/C][C]48.2026633968821[/C][C]50.375[/C][C]0.956876692742076[/C][C]0.933558372687571[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]69[/C][C]55.2663046437896[/C][C]50.375[/C][C]1.09709785893379[/C][C]1.24850033749730[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]60[/C][C]51.5569044591948[/C][C]50.3333333333333[/C][C]1.02430936011645[/C][C]1.16376265467000[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]56[/C][C]49.7001102378267[/C][C]50.5[/C][C]0.984160598768847[/C][C]1.12675806415774[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]58[/C][C]63.9553374960077[/C][C]50.6666666666667[/C][C]1.26227639794752[/C][C]0.906882869684185[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]50[/C][C]49.2877753892675[/C][C]51.625[/C][C]0.954726884053607[/C][C]1.01445032982535[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]51[/C][C]49.7365623093175[/C][C]52.875[/C][C]0.940644204431537[/C][C]1.02540259382675[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]53[/C][C]61.9220122308184[/C][C]53.125[/C][C]1.16559081846246[/C][C]0.855915337544894[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]37[/C][C]39.0751813679388[/C][C]51.7916666666667[/C][C]0.75446850589745[/C][C]0.94689259792812[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]22[/C][C]28.0571047817638[/C][C]50.625[/C][C]0.554214415442248[/C][C]0.784115117048687[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]55[/C][C]53.9846975070735[/C][C]50.3333333333333[/C][C]1.07254365908093[/C][C]1.01880722759989[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]70[/C][C]61.9114240820128[/C][C]50.2083333333333[/C][C]1.23309060412308[/C][C]1.13064755072137[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]62[/C][C]47.5647456017207[/C][C]49.7083333333333[/C][C]0.956876692742076[/C][C]1.30348642078635[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]58[/C][C]54.5349060711671[/C][C]49.7083333333333[/C][C]1.09709785893379[/C][C]1.06353900975480[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]39[/C][C]51.3861862325087[/C][C]50.1666666666667[/C][C]1.02430936011645[/C][C]0.758958834258208[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]49[/C][C]50.1921905372112[/C][C]51[/C][C]0.984160598768847[/C][C]0.97624748941118[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]58[/C][C]66.2169160423303[/C][C]52.4583333333333[/C][C]1.26227639794752[/C][C]0.875909110036513[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]47[/C][C]50.7596460021835[/C][C]53.1666666666667[/C][C]0.954726884053607[/C][C]0.92593238333416[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]42[/C][C]49.6973688007996[/C][C]52.8333333333333[/C][C]0.940644204431537[/C][C]0.845115164312769[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]62[/C][C]61.5334819579976[/C][C]52.7916666666667[/C][C]1.16559081846246[/C][C]1.00758153166630[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]39[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.75446850589745[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]40[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.554214415442248[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]72[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.07254365908093[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]70[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.23309060412308[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]54[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.956876692742076[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]65[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.09709785893379[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=106089&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=106089&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	46	NA	NA	1.02430936011645	NA
2	62	NA	NA	0.984160598768847	NA
3	66	NA	NA	1.26227639794752	NA
4	59	NA	NA	0.954726884053607	NA
5	58	NA	NA	0.940644204431537	NA
6	61	NA	NA	1.16559081846246	NA
7	41	41.1814059469025	54.5833333333333	0.75446850589745	0.995594954986811
8	27	29.6042866915401	53.4166666666667	0.554214415442248	0.912030081363714
9	58	56.3979207400056	52.5833333333333	1.07254365908093	1.02840670788875
10	70	64.4289840654308	52.25	1.23309060412308	1.08646754275858
11	49	49.3588894006121	51.5833333333333	0.956876692742076	0.992728981446498
12	59	56.1805528595678	51.2083333333333	1.09709785893379	1.05018546448768
13	44	52.6665729326543	51.4166666666667	1.02430936011645	0.835444524865204
14	36	51.4223912856722	52.25	0.984160598768847	0.700084128721385
15	72	66.5324851418172	52.7083333333333	1.26227639794752	1.08217812466389
16	45	49.7253585444587	52.0833333333333	0.954726884053607	0.904970850230595
17	56	48.2080154771163	51.25	0.940644204431537	1.16163255105538
18	54	59.2508666051753	50.8333333333333	1.16559081846246	0.911379075007206
19	53	38.3521490497871	50.8333333333333	0.75446850589745	1.38193038234175
20	35	28.9807954741675	52.2916666666667	0.554214415442248	1.20769631845329
21	61	57.3810857608298	53.5	1.07254365908093	1.06306806835713
22	52	66.0731048709282	53.5833333333333	1.23309060412308	0.787007059855601
23	47	51.0732934751083	53.375	0.956876692742076	0.920246116943809
24	51	58.7861602745355	53.5833333333333	1.09709785893379	0.867551133835352
25	52	54.5871529828727	53.2916666666667	1.02430936011645	0.952605094028545
26	63	51.5454113605184	52.375	0.984160598768847	1.22222324620452
27	74	65.5331829934421	51.9166666666667	1.26227639794752	1.12919892823465
28	45	49.8049191181299	52.1666666666667	0.954726884053607	0.903525209894764
29	51	49.2270466985838	52.3333333333333	0.940644204431537	1.03601583723419
30	64	60.0764934349195	51.5416666666667	1.16559081846246	1.06530851487414
31	36	38.8865642414644	51.5416666666667	0.75446850589745	0.925769625119349
32	30	28.4034887914152	51.25	0.554214415442248	1.05620827850793
33	55	53.4931149966614	49.875	1.07254365908093	1.02816970003397
34	64	61.2435000047795	49.6666666666667	1.23309060412308	1.04500885800135
35	39	47.4850058773255	49.625	0.956876692742076	0.821311891605405
36	40	53.9406447309113	49.1666666666667	1.09709785893379	0.741555837894492
37	63	49.9777608623486	48.7916666666667	1.02430936011645	1.26056067564767
38	45	47.5677622738276	48.3333333333333	0.984160598768847	0.946018854974803
39	59	60.378887701823	47.8333333333333	1.26227639794752	0.977162750850387
40	55	44.9915044110262	47.125	0.954726884053607	1.22245301018476
41	40	44.2886646253182	47.0833333333333	0.940644204431537	0.903165637040532
42	64	56.5797209795321	48.5416666666667	1.16559081846246	1.13114732437709
43	27	37.440499605161	49.625	0.75446850589745	0.721144223093598
44	28	27.6876285048023	49.9583333333333	0.554214415442248	1.01128198809600
45	45	54.0293868262019	50.375	1.07254365908093	0.83288007958989
46	57	61.8086665316692	50.125	1.23309060412308	0.922200772132733
47	45	48.2026633968821	50.375	0.956876692742076	0.933558372687571
48	69	55.2663046437896	50.375	1.09709785893379	1.24850033749730
49	60	51.5569044591948	50.3333333333333	1.02430936011645	1.16376265467000
50	56	49.7001102378267	50.5	0.984160598768847	1.12675806415774
51	58	63.9553374960077	50.6666666666667	1.26227639794752	0.906882869684185
52	50	49.2877753892675	51.625	0.954726884053607	1.01445032982535
53	51	49.7365623093175	52.875	0.940644204431537	1.02540259382675
54	53	61.9220122308184	53.125	1.16559081846246	0.855915337544894
55	37	39.0751813679388	51.7916666666667	0.75446850589745	0.94689259792812
56	22	28.0571047817638	50.625	0.554214415442248	0.784115117048687
57	55	53.9846975070735	50.3333333333333	1.07254365908093	1.01880722759989
58	70	61.9114240820128	50.2083333333333	1.23309060412308	1.13064755072137
59	62	47.5647456017207	49.7083333333333	0.956876692742076	1.30348642078635
60	58	54.5349060711671	49.7083333333333	1.09709785893379	1.06353900975480
61	39	51.3861862325087	50.1666666666667	1.02430936011645	0.758958834258208
62	49	50.1921905372112	51	0.984160598768847	0.97624748941118
63	58	66.2169160423303	52.4583333333333	1.26227639794752	0.875909110036513
64	47	50.7596460021835	53.1666666666667	0.954726884053607	0.92593238333416
65	42	49.6973688007996	52.8333333333333	0.940644204431537	0.845115164312769
66	62	61.5334819579976	52.7916666666667	1.16559081846246	1.00758153166630
67	39	NA	NA	0.75446850589745	NA
68	40	NA	NA	0.554214415442248	NA
69	72	NA	NA	1.07254365908093	NA
70	70	NA	NA	1.23309060412308	NA
71	54	NA	NA	0.956876692742076	NA
72	65	NA	NA	1.09709785893379	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 = 1 ; par2 = 1 ; par3 = 1 ; par4 = 12 ;

Parameters (R input):

par1 = multiplicative ; 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