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

Wed, 08 Dec 2010 17:32:51 +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/08/t1291829543zllgvgz86t5rv60.htm/, Retrieved Fri, 03 May 2024 11:47:52 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=107025, Retrieved Fri, 03 May 2024 11:47:52 +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

170

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] [Klassieke decompo...] [2010-12-08 09:08:51] [d6e648f00513dd750579ba7880c5fbf5]
- R       [Classical Decomposition] [classical composi...] [2010-12-08 13:44:06] [dcd1a35a8985187cb1e9de87792355b2]
-    D        [Classical Decomposition] [workshop 8: minit...] [2010-12-08 17:32:51] [95216a33d813bfae7986b08ea3322626] [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	'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135

\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 & 'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=107025&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]'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=107025&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=107025&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	'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	33	NA	NA	9.52604166666667	NA
2	24	NA	NA	5.546875	NA
3	24	NA	NA	3.86979166666667	NA
4	31	NA	NA	1.93229166666667	NA
5	25	NA	NA	-2.515625	NA
6	28	NA	NA	0.557291666666669	NA
7	24	21.3385416666667	22.75	-1.41145833333333	2.66145833333334
8	25	22.3697916666667	22.7916666666667	-0.421875000000001	2.63020833333334
9	16	16.4010416666667	22.1666666666667	-5.765625	-0.401041666666664
10	17	14.5989583333333	21.0833333333333	-6.484375	2.40104166666667
11	11	15.1927083333333	19.6666666666667	-4.47395833333333	-4.19270833333333
12	12	17.890625	18.25	-0.359374999999998	-5.890625
13	39	26.609375	17.0833333333333	9.52604166666667	12.390625
14	19	21.671875	16.125	5.546875	-2.67187500000000
15	14	19.2447916666667	15.375	3.86979166666667	-5.24479166666667
16	15	16.640625	14.7083333333333	1.93229166666667	-1.64062500000000
17	7	11.5260416666667	14.0416666666667	-2.515625	-4.52604166666667
18	12	14.0989583333333	13.5416666666667	0.557291666666669	-2.09895833333333
19	12	10.421875	11.8333333333333	-1.41145833333333	1.578125
20	14	9.328125	9.75	-0.421875000000001	4.671875
21	9	2.81770833333333	8.58333333333333	-5.765625	6.18229166666667
22	8	0.807291666666664	7.29166666666667	-6.484375	7.19270833333334
23	4	2.06770833333333	6.54166666666667	-4.47395833333333	1.93229166666667
24	7	6.09895833333333	6.45833333333333	-0.359374999999998	0.901041666666665
25	3	15.8177083333333	6.29166666666667	9.52604166666667	-12.8177083333333
26	5	11.8385416666667	6.29166666666667	5.546875	-6.83854166666667
27	0	10.7864583333333	6.91666666666667	3.86979166666667	-10.7864583333333
28	-2	9.890625	7.95833333333333	1.93229166666667	-11.890625
29	6	7.52604166666666	10.0416666666667	-2.515625	-1.52604166666666
30	11	14.2239583333333	13.6666666666667	0.557291666666669	-3.22395833333333
31	9	16.921875	18.3333333333333	-1.41145833333333	-7.921875
32	17	23.1197916666667	23.5416666666667	-0.421875000000001	-6.11979166666667
33	21	23.4427083333333	29.2083333333333	-5.765625	-2.44270833333334
34	21	28.8072916666667	35.2916666666667	-6.484375	-7.80729166666666
35	41	36.5677083333333	41.0416666666667	-4.47395833333333	4.43229166666667
36	57	45.8489583333333	46.2083333333333	-0.359374999999998	11.1510416666667
37	65	60.6927083333333	51.1666666666667	9.52604166666667	4.30729166666667
38	68	61.2135416666667	55.6666666666667	5.546875	6.78645833333334
39	73	63.0364583333333	59.1666666666667	3.86979166666667	9.96354166666667
40	71	64.0989583333333	62.1666666666667	1.93229166666667	6.90104166666667
41	71	61.8177083333333	64.3333333333333	-2.515625	9.18229166666667
42	70	65.4739583333333	64.9166666666667	0.557291666666669	4.52604166666667
43	69	63.421875	64.8333333333333	-1.41145833333333	5.578125
44	65	64.2864583333333	64.7083333333333	-0.421875000000001	0.713541666666671
45	57	58.4427083333333	64.2083333333333	-5.765625	-1.44270833333333
46	57	56.890625	63.375	-6.484375	0.109375
47	57	57.2760416666667	61.75	-4.47395833333333	-0.276041666666664
48	55	59.265625	59.625	-0.359374999999998	-4.26562499999999
49	65	66.984375	57.4583333333333	9.52604166666667	-1.984375
50	65	60.3802083333333	54.8333333333333	5.546875	4.61979166666666
51	64	56.0364583333333	52.1666666666667	3.86979166666667	7.96354166666667
52	60	51.4739583333333	49.5416666666667	1.93229166666667	8.52604166666667
53	43	44.234375	46.75	-2.515625	-1.234375
54	47	44.3072916666667	43.75	0.557291666666669	2.69270833333334
55	40	NA	NA	-1.41145833333333	NA
56	31	NA	NA	-0.421875000000001	NA
57	27	NA	NA	-5.765625	NA
58	24	NA	NA	-6.484375	NA
59	23	NA	NA	-4.47395833333333	NA
60	17	NA	NA	-0.359374999999998	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 33 & NA & NA & 9.52604166666667 & NA \tabularnewline
2 & 24 & NA & NA & 5.546875 & NA \tabularnewline
3 & 24 & NA & NA & 3.86979166666667 & NA \tabularnewline
4 & 31 & NA & NA & 1.93229166666667 & NA \tabularnewline
5 & 25 & NA & NA & -2.515625 & NA \tabularnewline
6 & 28 & NA & NA & 0.557291666666669 & NA \tabularnewline
7 & 24 & 21.3385416666667 & 22.75 & -1.41145833333333 & 2.66145833333334 \tabularnewline
8 & 25 & 22.3697916666667 & 22.7916666666667 & -0.421875000000001 & 2.63020833333334 \tabularnewline
9 & 16 & 16.4010416666667 & 22.1666666666667 & -5.765625 & -0.401041666666664 \tabularnewline
10 & 17 & 14.5989583333333 & 21.0833333333333 & -6.484375 & 2.40104166666667 \tabularnewline
11 & 11 & 15.1927083333333 & 19.6666666666667 & -4.47395833333333 & -4.19270833333333 \tabularnewline
12 & 12 & 17.890625 & 18.25 & -0.359374999999998 & -5.890625 \tabularnewline
13 & 39 & 26.609375 & 17.0833333333333 & 9.52604166666667 & 12.390625 \tabularnewline
14 & 19 & 21.671875 & 16.125 & 5.546875 & -2.67187500000000 \tabularnewline
15 & 14 & 19.2447916666667 & 15.375 & 3.86979166666667 & -5.24479166666667 \tabularnewline
16 & 15 & 16.640625 & 14.7083333333333 & 1.93229166666667 & -1.64062500000000 \tabularnewline
17 & 7 & 11.5260416666667 & 14.0416666666667 & -2.515625 & -4.52604166666667 \tabularnewline
18 & 12 & 14.0989583333333 & 13.5416666666667 & 0.557291666666669 & -2.09895833333333 \tabularnewline
19 & 12 & 10.421875 & 11.8333333333333 & -1.41145833333333 & 1.578125 \tabularnewline
20 & 14 & 9.328125 & 9.75 & -0.421875000000001 & 4.671875 \tabularnewline
21 & 9 & 2.81770833333333 & 8.58333333333333 & -5.765625 & 6.18229166666667 \tabularnewline
22 & 8 & 0.807291666666664 & 7.29166666666667 & -6.484375 & 7.19270833333334 \tabularnewline
23 & 4 & 2.06770833333333 & 6.54166666666667 & -4.47395833333333 & 1.93229166666667 \tabularnewline
24 & 7 & 6.09895833333333 & 6.45833333333333 & -0.359374999999998 & 0.901041666666665 \tabularnewline
25 & 3 & 15.8177083333333 & 6.29166666666667 & 9.52604166666667 & -12.8177083333333 \tabularnewline
26 & 5 & 11.8385416666667 & 6.29166666666667 & 5.546875 & -6.83854166666667 \tabularnewline
27 & 0 & 10.7864583333333 & 6.91666666666667 & 3.86979166666667 & -10.7864583333333 \tabularnewline
28 & -2 & 9.890625 & 7.95833333333333 & 1.93229166666667 & -11.890625 \tabularnewline
29 & 6 & 7.52604166666666 & 10.0416666666667 & -2.515625 & -1.52604166666666 \tabularnewline
30 & 11 & 14.2239583333333 & 13.6666666666667 & 0.557291666666669 & -3.22395833333333 \tabularnewline
31 & 9 & 16.921875 & 18.3333333333333 & -1.41145833333333 & -7.921875 \tabularnewline
32 & 17 & 23.1197916666667 & 23.5416666666667 & -0.421875000000001 & -6.11979166666667 \tabularnewline
33 & 21 & 23.4427083333333 & 29.2083333333333 & -5.765625 & -2.44270833333334 \tabularnewline
34 & 21 & 28.8072916666667 & 35.2916666666667 & -6.484375 & -7.80729166666666 \tabularnewline
35 & 41 & 36.5677083333333 & 41.0416666666667 & -4.47395833333333 & 4.43229166666667 \tabularnewline
36 & 57 & 45.8489583333333 & 46.2083333333333 & -0.359374999999998 & 11.1510416666667 \tabularnewline
37 & 65 & 60.6927083333333 & 51.1666666666667 & 9.52604166666667 & 4.30729166666667 \tabularnewline
38 & 68 & 61.2135416666667 & 55.6666666666667 & 5.546875 & 6.78645833333334 \tabularnewline
39 & 73 & 63.0364583333333 & 59.1666666666667 & 3.86979166666667 & 9.96354166666667 \tabularnewline
40 & 71 & 64.0989583333333 & 62.1666666666667 & 1.93229166666667 & 6.90104166666667 \tabularnewline
41 & 71 & 61.8177083333333 & 64.3333333333333 & -2.515625 & 9.18229166666667 \tabularnewline
42 & 70 & 65.4739583333333 & 64.9166666666667 & 0.557291666666669 & 4.52604166666667 \tabularnewline
43 & 69 & 63.421875 & 64.8333333333333 & -1.41145833333333 & 5.578125 \tabularnewline
44 & 65 & 64.2864583333333 & 64.7083333333333 & -0.421875000000001 & 0.713541666666671 \tabularnewline
45 & 57 & 58.4427083333333 & 64.2083333333333 & -5.765625 & -1.44270833333333 \tabularnewline
46 & 57 & 56.890625 & 63.375 & -6.484375 & 0.109375 \tabularnewline
47 & 57 & 57.2760416666667 & 61.75 & -4.47395833333333 & -0.276041666666664 \tabularnewline
48 & 55 & 59.265625 & 59.625 & -0.359374999999998 & -4.26562499999999 \tabularnewline
49 & 65 & 66.984375 & 57.4583333333333 & 9.52604166666667 & -1.984375 \tabularnewline
50 & 65 & 60.3802083333333 & 54.8333333333333 & 5.546875 & 4.61979166666666 \tabularnewline
51 & 64 & 56.0364583333333 & 52.1666666666667 & 3.86979166666667 & 7.96354166666667 \tabularnewline
52 & 60 & 51.4739583333333 & 49.5416666666667 & 1.93229166666667 & 8.52604166666667 \tabularnewline
53 & 43 & 44.234375 & 46.75 & -2.515625 & -1.234375 \tabularnewline
54 & 47 & 44.3072916666667 & 43.75 & 0.557291666666669 & 2.69270833333334 \tabularnewline
55 & 40 & NA & NA & -1.41145833333333 & NA \tabularnewline
56 & 31 & NA & NA & -0.421875000000001 & NA \tabularnewline
57 & 27 & NA & NA & -5.765625 & NA \tabularnewline
58 & 24 & NA & NA & -6.484375 & NA \tabularnewline
59 & 23 & NA & NA & -4.47395833333333 & NA \tabularnewline
60 & 17 & NA & NA & -0.359374999999998 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=107025&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]33[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]9.52604166666667[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]24[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]5.546875[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]24[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]3.86979166666667[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]31[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.93229166666667[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]25[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-2.515625[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]28[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.557291666666669[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]24[/C][C]21.3385416666667[/C][C]22.75[/C][C]-1.41145833333333[/C][C]2.66145833333334[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]25[/C][C]22.3697916666667[/C][C]22.7916666666667[/C][C]-0.421875000000001[/C][C]2.63020833333334[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]16[/C][C]16.4010416666667[/C][C]22.1666666666667[/C][C]-5.765625[/C][C]-0.401041666666664[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]17[/C][C]14.5989583333333[/C][C]21.0833333333333[/C][C]-6.484375[/C][C]2.40104166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]11[/C][C]15.1927083333333[/C][C]19.6666666666667[/C][C]-4.47395833333333[/C][C]-4.19270833333333[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]12[/C][C]17.890625[/C][C]18.25[/C][C]-0.359374999999998[/C][C]-5.890625[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]39[/C][C]26.609375[/C][C]17.0833333333333[/C][C]9.52604166666667[/C][C]12.390625[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]19[/C][C]21.671875[/C][C]16.125[/C][C]5.546875[/C][C]-2.67187500000000[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]14[/C][C]19.2447916666667[/C][C]15.375[/C][C]3.86979166666667[/C][C]-5.24479166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]15[/C][C]16.640625[/C][C]14.7083333333333[/C][C]1.93229166666667[/C][C]-1.64062500000000[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]7[/C][C]11.5260416666667[/C][C]14.0416666666667[/C][C]-2.515625[/C][C]-4.52604166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]12[/C][C]14.0989583333333[/C][C]13.5416666666667[/C][C]0.557291666666669[/C][C]-2.09895833333333[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]12[/C][C]10.421875[/C][C]11.8333333333333[/C][C]-1.41145833333333[/C][C]1.578125[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]14[/C][C]9.328125[/C][C]9.75[/C][C]-0.421875000000001[/C][C]4.671875[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]9[/C][C]2.81770833333333[/C][C]8.58333333333333[/C][C]-5.765625[/C][C]6.18229166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]8[/C][C]0.807291666666664[/C][C]7.29166666666667[/C][C]-6.484375[/C][C]7.19270833333334[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]4[/C][C]2.06770833333333[/C][C]6.54166666666667[/C][C]-4.47395833333333[/C][C]1.93229166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]7[/C][C]6.09895833333333[/C][C]6.45833333333333[/C][C]-0.359374999999998[/C][C]0.901041666666665[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]3[/C][C]15.8177083333333[/C][C]6.29166666666667[/C][C]9.52604166666667[/C][C]-12.8177083333333[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]5[/C][C]11.8385416666667[/C][C]6.29166666666667[/C][C]5.546875[/C][C]-6.83854166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]0[/C][C]10.7864583333333[/C][C]6.91666666666667[/C][C]3.86979166666667[/C][C]-10.7864583333333[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]-2[/C][C]9.890625[/C][C]7.95833333333333[/C][C]1.93229166666667[/C][C]-11.890625[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]6[/C][C]7.52604166666666[/C][C]10.0416666666667[/C][C]-2.515625[/C][C]-1.52604166666666[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]11[/C][C]14.2239583333333[/C][C]13.6666666666667[/C][C]0.557291666666669[/C][C]-3.22395833333333[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]9[/C][C]16.921875[/C][C]18.3333333333333[/C][C]-1.41145833333333[/C][C]-7.921875[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]17[/C][C]23.1197916666667[/C][C]23.5416666666667[/C][C]-0.421875000000001[/C][C]-6.11979166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]21[/C][C]23.4427083333333[/C][C]29.2083333333333[/C][C]-5.765625[/C][C]-2.44270833333334[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]21[/C][C]28.8072916666667[/C][C]35.2916666666667[/C][C]-6.484375[/C][C]-7.80729166666666[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]41[/C][C]36.5677083333333[/C][C]41.0416666666667[/C][C]-4.47395833333333[/C][C]4.43229166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]57[/C][C]45.8489583333333[/C][C]46.2083333333333[/C][C]-0.359374999999998[/C][C]11.1510416666667[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]65[/C][C]60.6927083333333[/C][C]51.1666666666667[/C][C]9.52604166666667[/C][C]4.30729166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]68[/C][C]61.2135416666667[/C][C]55.6666666666667[/C][C]5.546875[/C][C]6.78645833333334[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]73[/C][C]63.0364583333333[/C][C]59.1666666666667[/C][C]3.86979166666667[/C][C]9.96354166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]71[/C][C]64.0989583333333[/C][C]62.1666666666667[/C][C]1.93229166666667[/C][C]6.90104166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]71[/C][C]61.8177083333333[/C][C]64.3333333333333[/C][C]-2.515625[/C][C]9.18229166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]70[/C][C]65.4739583333333[/C][C]64.9166666666667[/C][C]0.557291666666669[/C][C]4.52604166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]69[/C][C]63.421875[/C][C]64.8333333333333[/C][C]-1.41145833333333[/C][C]5.578125[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]65[/C][C]64.2864583333333[/C][C]64.7083333333333[/C][C]-0.421875000000001[/C][C]0.713541666666671[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]57[/C][C]58.4427083333333[/C][C]64.2083333333333[/C][C]-5.765625[/C][C]-1.44270833333333[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]57[/C][C]56.890625[/C][C]63.375[/C][C]-6.484375[/C][C]0.109375[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]57[/C][C]57.2760416666667[/C][C]61.75[/C][C]-4.47395833333333[/C][C]-0.276041666666664[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]55[/C][C]59.265625[/C][C]59.625[/C][C]-0.359374999999998[/C][C]-4.26562499999999[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]65[/C][C]66.984375[/C][C]57.4583333333333[/C][C]9.52604166666667[/C][C]-1.984375[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]65[/C][C]60.3802083333333[/C][C]54.8333333333333[/C][C]5.546875[/C][C]4.61979166666666[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]64[/C][C]56.0364583333333[/C][C]52.1666666666667[/C][C]3.86979166666667[/C][C]7.96354166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]60[/C][C]51.4739583333333[/C][C]49.5416666666667[/C][C]1.93229166666667[/C][C]8.52604166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]43[/C][C]44.234375[/C][C]46.75[/C][C]-2.515625[/C][C]-1.234375[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]47[/C][C]44.3072916666667[/C][C]43.75[/C][C]0.557291666666669[/C][C]2.69270833333334[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]40[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1.41145833333333[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]31[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.421875000000001[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]27[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-5.765625[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]24[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-6.484375[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]23[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-4.47395833333333[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]17[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.359374999999998[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=107025&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=107025&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	33	NA	NA	9.52604166666667	NA
2	24	NA	NA	5.546875	NA
3	24	NA	NA	3.86979166666667	NA
4	31	NA	NA	1.93229166666667	NA
5	25	NA	NA	-2.515625	NA
6	28	NA	NA	0.557291666666669	NA
7	24	21.3385416666667	22.75	-1.41145833333333	2.66145833333334
8	25	22.3697916666667	22.7916666666667	-0.421875000000001	2.63020833333334
9	16	16.4010416666667	22.1666666666667	-5.765625	-0.401041666666664
10	17	14.5989583333333	21.0833333333333	-6.484375	2.40104166666667
11	11	15.1927083333333	19.6666666666667	-4.47395833333333	-4.19270833333333
12	12	17.890625	18.25	-0.359374999999998	-5.890625
13	39	26.609375	17.0833333333333	9.52604166666667	12.390625
14	19	21.671875	16.125	5.546875	-2.67187500000000
15	14	19.2447916666667	15.375	3.86979166666667	-5.24479166666667
16	15	16.640625	14.7083333333333	1.93229166666667	-1.64062500000000
17	7	11.5260416666667	14.0416666666667	-2.515625	-4.52604166666667
18	12	14.0989583333333	13.5416666666667	0.557291666666669	-2.09895833333333
19	12	10.421875	11.8333333333333	-1.41145833333333	1.578125
20	14	9.328125	9.75	-0.421875000000001	4.671875
21	9	2.81770833333333	8.58333333333333	-5.765625	6.18229166666667
22	8	0.807291666666664	7.29166666666667	-6.484375	7.19270833333334
23	4	2.06770833333333	6.54166666666667	-4.47395833333333	1.93229166666667
24	7	6.09895833333333	6.45833333333333	-0.359374999999998	0.901041666666665
25	3	15.8177083333333	6.29166666666667	9.52604166666667	-12.8177083333333
26	5	11.8385416666667	6.29166666666667	5.546875	-6.83854166666667
27	0	10.7864583333333	6.91666666666667	3.86979166666667	-10.7864583333333
28	-2	9.890625	7.95833333333333	1.93229166666667	-11.890625
29	6	7.52604166666666	10.0416666666667	-2.515625	-1.52604166666666
30	11	14.2239583333333	13.6666666666667	0.557291666666669	-3.22395833333333
31	9	16.921875	18.3333333333333	-1.41145833333333	-7.921875
32	17	23.1197916666667	23.5416666666667	-0.421875000000001	-6.11979166666667
33	21	23.4427083333333	29.2083333333333	-5.765625	-2.44270833333334
34	21	28.8072916666667	35.2916666666667	-6.484375	-7.80729166666666
35	41	36.5677083333333	41.0416666666667	-4.47395833333333	4.43229166666667
36	57	45.8489583333333	46.2083333333333	-0.359374999999998	11.1510416666667
37	65	60.6927083333333	51.1666666666667	9.52604166666667	4.30729166666667
38	68	61.2135416666667	55.6666666666667	5.546875	6.78645833333334
39	73	63.0364583333333	59.1666666666667	3.86979166666667	9.96354166666667
40	71	64.0989583333333	62.1666666666667	1.93229166666667	6.90104166666667
41	71	61.8177083333333	64.3333333333333	-2.515625	9.18229166666667
42	70	65.4739583333333	64.9166666666667	0.557291666666669	4.52604166666667
43	69	63.421875	64.8333333333333	-1.41145833333333	5.578125
44	65	64.2864583333333	64.7083333333333	-0.421875000000001	0.713541666666671
45	57	58.4427083333333	64.2083333333333	-5.765625	-1.44270833333333
46	57	56.890625	63.375	-6.484375	0.109375
47	57	57.2760416666667	61.75	-4.47395833333333	-0.276041666666664
48	55	59.265625	59.625	-0.359374999999998	-4.26562499999999
49	65	66.984375	57.4583333333333	9.52604166666667	-1.984375
50	65	60.3802083333333	54.8333333333333	5.546875	4.61979166666666
51	64	56.0364583333333	52.1666666666667	3.86979166666667	7.96354166666667
52	60	51.4739583333333	49.5416666666667	1.93229166666667	8.52604166666667
53	43	44.234375	46.75	-2.515625	-1.234375
54	47	44.3072916666667	43.75	0.557291666666669	2.69270833333334
55	40	NA	NA	-1.41145833333333	NA
56	31	NA	NA	-0.421875000000001	NA
57	27	NA	NA	-5.765625	NA
58	24	NA	NA	-6.484375	NA
59	23	NA	NA	-4.47395833333333	NA
60	17	NA	NA	-0.359374999999998	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