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

Fri, 10 Dec 2010 12:54:42 +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/10/t1291985583q9fpsk6wvqha8bf.htm/, Retrieved Mon, 29 Apr 2024 15:21:18 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=107623, Retrieved Mon, 29 Apr 2024 15:21:18 +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

113

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

-       [Classical Decomposition] [Classiscal Decomp...] [2010-12-10 12:54:42] [60147a93d53c93401a082f47876e6cb5] [Current]
- RMP     [Decomposition by Loess] [Decomposition by ...] [2010-12-10 13:43:45] [05ab9592748364013445d860bb938e43] 
- RMP     [Decomposition by Loess] [Classiscal Decomp...] [2010-12-10 13:43:45] [05ab9592748364013445d860bb938e43] 
- RMP     [Central Tendency] [Central Tendency:...] [2010-12-10 14:17:35] [05ab9592748364013445d860bb938e43] 

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	'George Udny Yule' @ 72.249.76.132

\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 & 'George Udny Yule' @ 72.249.76.132 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=107623&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]'George Udny Yule' @ 72.249.76.132[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=107623&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=107623&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	'George Udny Yule' @ 72.249.76.132

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	4143	NA	NA	45.5468750000002	NA
2	4429	NA	NA	-136.703125	NA
3	5219	NA	NA	363.255208333333	NA
4	4929	NA	NA	-109.557291666667	NA
5	5761	NA	NA	-167.473958333333	NA
6	5592	NA	NA	497.078125	NA
7	4163	4787.31770833333	5014.83333333333	-227.515625000000	-624.317708333333
8	4962	5058.265625	5106.45833333333	-48.1927083333335	-96.265625
9	5208	5157.18229166667	5168.70833333333	-11.5260416666671	50.817708333334
10	4755	5563.703125	5204.45833333333	359.244791666667	-808.703125
11	4491	4813.06770833333	5187.08333333333	-374.015625	-322.067708333334
12	5732	4980.02604166667	5170.16666666667	-190.140625	751.973958333333
13	5731	5234.13020833333	5188.58333333333	45.5468750000002	496.869791666667
14	5040	5061.25520833333	5197.95833333333	-136.703125	-21.2552083333330
15	6102	5543.38020833333	5180.125	363.255208333333	558.619791666666
16	4904	5085.02604166667	5194.58333333333	-109.557291666667	-181.026041666666
17	5369	5035.40104166667	5202.875	-167.473958333333	333.598958333334
18	5578	5639.453125	5142.375	497.078125	-61.4531249999991
19	4619	4827.27604166667	5054.79166666667	-227.515625000000	-208.276041666667
20	4731	4930.93229166667	4979.125	-48.1927083333335	-199.932291666666
21	5011	4892.30729166667	4903.83333333333	-11.5260416666671	118.692708333333
22	5299	5192.86979166667	4833.625	359.244791666667	106.130208333333
23	4146	4378.484375	4752.5	-374.015625	-232.484374999999
24	4625	4490.56770833333	4680.70833333333	-190.140625	134.432291666666
25	4736	4693.171875	4647.625	45.5468750000002	42.8281250000009
26	4219	4491.25520833333	4627.95833333333	-136.703125	-272.255208333333
27	5116	4934.75520833333	4571.5	363.255208333333	181.244791666666
28	4205	4426.77604166667	4536.33333333333	-109.557291666667	-221.776041666666
29	4121	4388.02604166667	4555.5	-167.473958333333	-267.026041666666
30	5103	5023.703125	4526.625	497.078125	79.296875
31	4300	4265.984375	4493.5	-227.515625000000	34.0156250000009
32	4578	4471.140625	4519.33333333333	-48.1927083333335	106.859375000001
33	3809	4504.265625	4515.79166666667	-11.5260416666671	-695.265625
34	5657	4860.86979166667	4501.625	359.244791666667	796.130208333334
35	4248	4142.109375	4516.125	-374.015625	105.890625000001
36	3830	4312.69270833333	4502.83333333333	-190.140625	-482.692708333333
37	4736	4521.33854166667	4475.79166666667	45.5468750000002	214.661458333334
38	4839	4293.38020833333	4430.08333333333	-136.703125	545.619791666667
39	4411	4788.38020833333	4425.125	363.255208333333	-377.380208333333
40	4570	4273.90104166667	4383.45833333333	-109.557291666667	296.098958333334
41	4104	4142.234375	4309.70833333333	-167.473958333333	-38.2343749999991
42	4801	4840.78645833333	4343.70833333333	497.078125	-39.786458333333
43	3953	4092.984375	4320.5	-227.515625000000	-139.984375
44	3828	4155.68229166667	4203.875	-48.1927083333335	-327.682291666667
45	4440	4119.09895833333	4130.625	-11.5260416666671	320.901041666667
46	4026	4442.86979166667	4083.625	359.244791666667	-416.869791666667
47	4109	3664.609375	4038.625	-374.015625	444.390625000000
48	4785	3810.359375	4000.5	-190.140625	974.640625
49	3224	4020.421875	3974.875	45.5468750000002	-796.421875
50	3552	3846.171875	3982.875	-136.703125	-294.171875000000
51	3940	4344.546875	3981.29166666667	363.255208333333	-404.546875000000
52	3913	3848.359375	3957.91666666667	-109.557291666667	64.640625
53	3681	3751.40104166667	3918.875	-167.473958333333	-70.4010416666665
54	4309	4329.11979166667	3832.04166666667	497.078125	-20.1197916666670
55	3830	3557.81770833333	3785.33333333333	-227.515625000000	272.182291666666
56	4143	3764.30729166667	3812.5	-48.1927083333335	378.692708333334
57	4087	3873.390625	3884.91666666667	-11.5260416666671	213.609375000000
58	3818	4345.453125	3986.20833333333	359.244791666667	-527.453125
59	3380	3739.859375	4113.875	-374.015625	-359.859375000000
60	3430	4098.44270833333	4288.58333333333	-190.140625	-668.442708333333
61	3458	NA	4417.16666666667	NA	NA
62	3970	NA	NA	NA	NA
63	5260	NA	NA	NA	NA
64	5024	NA	NA	NA	NA
65	5634	NA	NA	NA	NA
66	6549	NA	NA	NA	NA
67	4676	NA	NA	NA	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 4143 & NA & NA & 45.5468750000002 & NA \tabularnewline
2 & 4429 & NA & NA & -136.703125 & NA \tabularnewline
3 & 5219 & NA & NA & 363.255208333333 & NA \tabularnewline
4 & 4929 & NA & NA & -109.557291666667 & NA \tabularnewline
5 & 5761 & NA & NA & -167.473958333333 & NA \tabularnewline
6 & 5592 & NA & NA & 497.078125 & NA \tabularnewline
7 & 4163 & 4787.31770833333 & 5014.83333333333 & -227.515625000000 & -624.317708333333 \tabularnewline
8 & 4962 & 5058.265625 & 5106.45833333333 & -48.1927083333335 & -96.265625 \tabularnewline
9 & 5208 & 5157.18229166667 & 5168.70833333333 & -11.5260416666671 & 50.817708333334 \tabularnewline
10 & 4755 & 5563.703125 & 5204.45833333333 & 359.244791666667 & -808.703125 \tabularnewline
11 & 4491 & 4813.06770833333 & 5187.08333333333 & -374.015625 & -322.067708333334 \tabularnewline
12 & 5732 & 4980.02604166667 & 5170.16666666667 & -190.140625 & 751.973958333333 \tabularnewline
13 & 5731 & 5234.13020833333 & 5188.58333333333 & 45.5468750000002 & 496.869791666667 \tabularnewline
14 & 5040 & 5061.25520833333 & 5197.95833333333 & -136.703125 & -21.2552083333330 \tabularnewline
15 & 6102 & 5543.38020833333 & 5180.125 & 363.255208333333 & 558.619791666666 \tabularnewline
16 & 4904 & 5085.02604166667 & 5194.58333333333 & -109.557291666667 & -181.026041666666 \tabularnewline
17 & 5369 & 5035.40104166667 & 5202.875 & -167.473958333333 & 333.598958333334 \tabularnewline
18 & 5578 & 5639.453125 & 5142.375 & 497.078125 & -61.4531249999991 \tabularnewline
19 & 4619 & 4827.27604166667 & 5054.79166666667 & -227.515625000000 & -208.276041666667 \tabularnewline
20 & 4731 & 4930.93229166667 & 4979.125 & -48.1927083333335 & -199.932291666666 \tabularnewline
21 & 5011 & 4892.30729166667 & 4903.83333333333 & -11.5260416666671 & 118.692708333333 \tabularnewline
22 & 5299 & 5192.86979166667 & 4833.625 & 359.244791666667 & 106.130208333333 \tabularnewline
23 & 4146 & 4378.484375 & 4752.5 & -374.015625 & -232.484374999999 \tabularnewline
24 & 4625 & 4490.56770833333 & 4680.70833333333 & -190.140625 & 134.432291666666 \tabularnewline
25 & 4736 & 4693.171875 & 4647.625 & 45.5468750000002 & 42.8281250000009 \tabularnewline
26 & 4219 & 4491.25520833333 & 4627.95833333333 & -136.703125 & -272.255208333333 \tabularnewline
27 & 5116 & 4934.75520833333 & 4571.5 & 363.255208333333 & 181.244791666666 \tabularnewline
28 & 4205 & 4426.77604166667 & 4536.33333333333 & -109.557291666667 & -221.776041666666 \tabularnewline
29 & 4121 & 4388.02604166667 & 4555.5 & -167.473958333333 & -267.026041666666 \tabularnewline
30 & 5103 & 5023.703125 & 4526.625 & 497.078125 & 79.296875 \tabularnewline
31 & 4300 & 4265.984375 & 4493.5 & -227.515625000000 & 34.0156250000009 \tabularnewline
32 & 4578 & 4471.140625 & 4519.33333333333 & -48.1927083333335 & 106.859375000001 \tabularnewline
33 & 3809 & 4504.265625 & 4515.79166666667 & -11.5260416666671 & -695.265625 \tabularnewline
34 & 5657 & 4860.86979166667 & 4501.625 & 359.244791666667 & 796.130208333334 \tabularnewline
35 & 4248 & 4142.109375 & 4516.125 & -374.015625 & 105.890625000001 \tabularnewline
36 & 3830 & 4312.69270833333 & 4502.83333333333 & -190.140625 & -482.692708333333 \tabularnewline
37 & 4736 & 4521.33854166667 & 4475.79166666667 & 45.5468750000002 & 214.661458333334 \tabularnewline
38 & 4839 & 4293.38020833333 & 4430.08333333333 & -136.703125 & 545.619791666667 \tabularnewline
39 & 4411 & 4788.38020833333 & 4425.125 & 363.255208333333 & -377.380208333333 \tabularnewline
40 & 4570 & 4273.90104166667 & 4383.45833333333 & -109.557291666667 & 296.098958333334 \tabularnewline
41 & 4104 & 4142.234375 & 4309.70833333333 & -167.473958333333 & -38.2343749999991 \tabularnewline
42 & 4801 & 4840.78645833333 & 4343.70833333333 & 497.078125 & -39.786458333333 \tabularnewline
43 & 3953 & 4092.984375 & 4320.5 & -227.515625000000 & -139.984375 \tabularnewline
44 & 3828 & 4155.68229166667 & 4203.875 & -48.1927083333335 & -327.682291666667 \tabularnewline
45 & 4440 & 4119.09895833333 & 4130.625 & -11.5260416666671 & 320.901041666667 \tabularnewline
46 & 4026 & 4442.86979166667 & 4083.625 & 359.244791666667 & -416.869791666667 \tabularnewline
47 & 4109 & 3664.609375 & 4038.625 & -374.015625 & 444.390625000000 \tabularnewline
48 & 4785 & 3810.359375 & 4000.5 & -190.140625 & 974.640625 \tabularnewline
49 & 3224 & 4020.421875 & 3974.875 & 45.5468750000002 & -796.421875 \tabularnewline
50 & 3552 & 3846.171875 & 3982.875 & -136.703125 & -294.171875000000 \tabularnewline
51 & 3940 & 4344.546875 & 3981.29166666667 & 363.255208333333 & -404.546875000000 \tabularnewline
52 & 3913 & 3848.359375 & 3957.91666666667 & -109.557291666667 & 64.640625 \tabularnewline
53 & 3681 & 3751.40104166667 & 3918.875 & -167.473958333333 & -70.4010416666665 \tabularnewline
54 & 4309 & 4329.11979166667 & 3832.04166666667 & 497.078125 & -20.1197916666670 \tabularnewline
55 & 3830 & 3557.81770833333 & 3785.33333333333 & -227.515625000000 & 272.182291666666 \tabularnewline
56 & 4143 & 3764.30729166667 & 3812.5 & -48.1927083333335 & 378.692708333334 \tabularnewline
57 & 4087 & 3873.390625 & 3884.91666666667 & -11.5260416666671 & 213.609375000000 \tabularnewline
58 & 3818 & 4345.453125 & 3986.20833333333 & 359.244791666667 & -527.453125 \tabularnewline
59 & 3380 & 3739.859375 & 4113.875 & -374.015625 & -359.859375000000 \tabularnewline
60 & 3430 & 4098.44270833333 & 4288.58333333333 & -190.140625 & -668.442708333333 \tabularnewline
61 & 3458 & NA & 4417.16666666667 & NA & NA \tabularnewline
62 & 3970 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
63 & 5260 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
64 & 5024 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
65 & 5634 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
66 & 6549 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
67 & 4676 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=107623&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]4143[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]45.5468750000002[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]4429[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-136.703125[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]5219[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]363.255208333333[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]4929[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-109.557291666667[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]5761[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-167.473958333333[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]5592[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]497.078125[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]4163[/C][C]4787.31770833333[/C][C]5014.83333333333[/C][C]-227.515625000000[/C][C]-624.317708333333[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]4962[/C][C]5058.265625[/C][C]5106.45833333333[/C][C]-48.1927083333335[/C][C]-96.265625[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]5208[/C][C]5157.18229166667[/C][C]5168.70833333333[/C][C]-11.5260416666671[/C][C]50.817708333334[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]4755[/C][C]5563.703125[/C][C]5204.45833333333[/C][C]359.244791666667[/C][C]-808.703125[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]4491[/C][C]4813.06770833333[/C][C]5187.08333333333[/C][C]-374.015625[/C][C]-322.067708333334[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]5732[/C][C]4980.02604166667[/C][C]5170.16666666667[/C][C]-190.140625[/C][C]751.973958333333[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]5731[/C][C]5234.13020833333[/C][C]5188.58333333333[/C][C]45.5468750000002[/C][C]496.869791666667[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]5040[/C][C]5061.25520833333[/C][C]5197.95833333333[/C][C]-136.703125[/C][C]-21.2552083333330[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]6102[/C][C]5543.38020833333[/C][C]5180.125[/C][C]363.255208333333[/C][C]558.619791666666[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]4904[/C][C]5085.02604166667[/C][C]5194.58333333333[/C][C]-109.557291666667[/C][C]-181.026041666666[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]5369[/C][C]5035.40104166667[/C][C]5202.875[/C][C]-167.473958333333[/C][C]333.598958333334[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]5578[/C][C]5639.453125[/C][C]5142.375[/C][C]497.078125[/C][C]-61.4531249999991[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]4619[/C][C]4827.27604166667[/C][C]5054.79166666667[/C][C]-227.515625000000[/C][C]-208.276041666667[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]4731[/C][C]4930.93229166667[/C][C]4979.125[/C][C]-48.1927083333335[/C][C]-199.932291666666[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]5011[/C][C]4892.30729166667[/C][C]4903.83333333333[/C][C]-11.5260416666671[/C][C]118.692708333333[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]5299[/C][C]5192.86979166667[/C][C]4833.625[/C][C]359.244791666667[/C][C]106.130208333333[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]4146[/C][C]4378.484375[/C][C]4752.5[/C][C]-374.015625[/C][C]-232.484374999999[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]4625[/C][C]4490.56770833333[/C][C]4680.70833333333[/C][C]-190.140625[/C][C]134.432291666666[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]4736[/C][C]4693.171875[/C][C]4647.625[/C][C]45.5468750000002[/C][C]42.8281250000009[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]4219[/C][C]4491.25520833333[/C][C]4627.95833333333[/C][C]-136.703125[/C][C]-272.255208333333[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]5116[/C][C]4934.75520833333[/C][C]4571.5[/C][C]363.255208333333[/C][C]181.244791666666[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]4205[/C][C]4426.77604166667[/C][C]4536.33333333333[/C][C]-109.557291666667[/C][C]-221.776041666666[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]4121[/C][C]4388.02604166667[/C][C]4555.5[/C][C]-167.473958333333[/C][C]-267.026041666666[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]5103[/C][C]5023.703125[/C][C]4526.625[/C][C]497.078125[/C][C]79.296875[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]4300[/C][C]4265.984375[/C][C]4493.5[/C][C]-227.515625000000[/C][C]34.0156250000009[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]4578[/C][C]4471.140625[/C][C]4519.33333333333[/C][C]-48.1927083333335[/C][C]106.859375000001[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]3809[/C][C]4504.265625[/C][C]4515.79166666667[/C][C]-11.5260416666671[/C][C]-695.265625[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]5657[/C][C]4860.86979166667[/C][C]4501.625[/C][C]359.244791666667[/C][C]796.130208333334[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]4248[/C][C]4142.109375[/C][C]4516.125[/C][C]-374.015625[/C][C]105.890625000001[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]3830[/C][C]4312.69270833333[/C][C]4502.83333333333[/C][C]-190.140625[/C][C]-482.692708333333[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]4736[/C][C]4521.33854166667[/C][C]4475.79166666667[/C][C]45.5468750000002[/C][C]214.661458333334[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]4839[/C][C]4293.38020833333[/C][C]4430.08333333333[/C][C]-136.703125[/C][C]545.619791666667[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]4411[/C][C]4788.38020833333[/C][C]4425.125[/C][C]363.255208333333[/C][C]-377.380208333333[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]4570[/C][C]4273.90104166667[/C][C]4383.45833333333[/C][C]-109.557291666667[/C][C]296.098958333334[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]4104[/C][C]4142.234375[/C][C]4309.70833333333[/C][C]-167.473958333333[/C][C]-38.2343749999991[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]4801[/C][C]4840.78645833333[/C][C]4343.70833333333[/C][C]497.078125[/C][C]-39.786458333333[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]3953[/C][C]4092.984375[/C][C]4320.5[/C][C]-227.515625000000[/C][C]-139.984375[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]3828[/C][C]4155.68229166667[/C][C]4203.875[/C][C]-48.1927083333335[/C][C]-327.682291666667[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]4440[/C][C]4119.09895833333[/C][C]4130.625[/C][C]-11.5260416666671[/C][C]320.901041666667[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]4026[/C][C]4442.86979166667[/C][C]4083.625[/C][C]359.244791666667[/C][C]-416.869791666667[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]4109[/C][C]3664.609375[/C][C]4038.625[/C][C]-374.015625[/C][C]444.390625000000[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]4785[/C][C]3810.359375[/C][C]4000.5[/C][C]-190.140625[/C][C]974.640625[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]3224[/C][C]4020.421875[/C][C]3974.875[/C][C]45.5468750000002[/C][C]-796.421875[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]3552[/C][C]3846.171875[/C][C]3982.875[/C][C]-136.703125[/C][C]-294.171875000000[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]3940[/C][C]4344.546875[/C][C]3981.29166666667[/C][C]363.255208333333[/C][C]-404.546875000000[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]3913[/C][C]3848.359375[/C][C]3957.91666666667[/C][C]-109.557291666667[/C][C]64.640625[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]3681[/C][C]3751.40104166667[/C][C]3918.875[/C][C]-167.473958333333[/C][C]-70.4010416666665[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]4309[/C][C]4329.11979166667[/C][C]3832.04166666667[/C][C]497.078125[/C][C]-20.1197916666670[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]3830[/C][C]3557.81770833333[/C][C]3785.33333333333[/C][C]-227.515625000000[/C][C]272.182291666666[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]4143[/C][C]3764.30729166667[/C][C]3812.5[/C][C]-48.1927083333335[/C][C]378.692708333334[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]4087[/C][C]3873.390625[/C][C]3884.91666666667[/C][C]-11.5260416666671[/C][C]213.609375000000[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]3818[/C][C]4345.453125[/C][C]3986.20833333333[/C][C]359.244791666667[/C][C]-527.453125[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]3380[/C][C]3739.859375[/C][C]4113.875[/C][C]-374.015625[/C][C]-359.859375000000[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]3430[/C][C]4098.44270833333[/C][C]4288.58333333333[/C][C]-190.140625[/C][C]-668.442708333333[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]3458[/C][C]NA[/C][C]4417.16666666667[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]3970[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]5260[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]5024[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]5634[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]6549[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]4676[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=107623&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=107623&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	4143	NA	NA	45.5468750000002	NA
2	4429	NA	NA	-136.703125	NA
3	5219	NA	NA	363.255208333333	NA
4	4929	NA	NA	-109.557291666667	NA
5	5761	NA	NA	-167.473958333333	NA
6	5592	NA	NA	497.078125	NA
7	4163	4787.31770833333	5014.83333333333	-227.515625000000	-624.317708333333
8	4962	5058.265625	5106.45833333333	-48.1927083333335	-96.265625
9	5208	5157.18229166667	5168.70833333333	-11.5260416666671	50.817708333334
10	4755	5563.703125	5204.45833333333	359.244791666667	-808.703125
11	4491	4813.06770833333	5187.08333333333	-374.015625	-322.067708333334
12	5732	4980.02604166667	5170.16666666667	-190.140625	751.973958333333
13	5731	5234.13020833333	5188.58333333333	45.5468750000002	496.869791666667
14	5040	5061.25520833333	5197.95833333333	-136.703125	-21.2552083333330
15	6102	5543.38020833333	5180.125	363.255208333333	558.619791666666
16	4904	5085.02604166667	5194.58333333333	-109.557291666667	-181.026041666666
17	5369	5035.40104166667	5202.875	-167.473958333333	333.598958333334
18	5578	5639.453125	5142.375	497.078125	-61.4531249999991
19	4619	4827.27604166667	5054.79166666667	-227.515625000000	-208.276041666667
20	4731	4930.93229166667	4979.125	-48.1927083333335	-199.932291666666
21	5011	4892.30729166667	4903.83333333333	-11.5260416666671	118.692708333333
22	5299	5192.86979166667	4833.625	359.244791666667	106.130208333333
23	4146	4378.484375	4752.5	-374.015625	-232.484374999999
24	4625	4490.56770833333	4680.70833333333	-190.140625	134.432291666666
25	4736	4693.171875	4647.625	45.5468750000002	42.8281250000009
26	4219	4491.25520833333	4627.95833333333	-136.703125	-272.255208333333
27	5116	4934.75520833333	4571.5	363.255208333333	181.244791666666
28	4205	4426.77604166667	4536.33333333333	-109.557291666667	-221.776041666666
29	4121	4388.02604166667	4555.5	-167.473958333333	-267.026041666666
30	5103	5023.703125	4526.625	497.078125	79.296875
31	4300	4265.984375	4493.5	-227.515625000000	34.0156250000009
32	4578	4471.140625	4519.33333333333	-48.1927083333335	106.859375000001
33	3809	4504.265625	4515.79166666667	-11.5260416666671	-695.265625
34	5657	4860.86979166667	4501.625	359.244791666667	796.130208333334
35	4248	4142.109375	4516.125	-374.015625	105.890625000001
36	3830	4312.69270833333	4502.83333333333	-190.140625	-482.692708333333
37	4736	4521.33854166667	4475.79166666667	45.5468750000002	214.661458333334
38	4839	4293.38020833333	4430.08333333333	-136.703125	545.619791666667
39	4411	4788.38020833333	4425.125	363.255208333333	-377.380208333333
40	4570	4273.90104166667	4383.45833333333	-109.557291666667	296.098958333334
41	4104	4142.234375	4309.70833333333	-167.473958333333	-38.2343749999991
42	4801	4840.78645833333	4343.70833333333	497.078125	-39.786458333333
43	3953	4092.984375	4320.5	-227.515625000000	-139.984375
44	3828	4155.68229166667	4203.875	-48.1927083333335	-327.682291666667
45	4440	4119.09895833333	4130.625	-11.5260416666671	320.901041666667
46	4026	4442.86979166667	4083.625	359.244791666667	-416.869791666667
47	4109	3664.609375	4038.625	-374.015625	444.390625000000
48	4785	3810.359375	4000.5	-190.140625	974.640625
49	3224	4020.421875	3974.875	45.5468750000002	-796.421875
50	3552	3846.171875	3982.875	-136.703125	-294.171875000000
51	3940	4344.546875	3981.29166666667	363.255208333333	-404.546875000000
52	3913	3848.359375	3957.91666666667	-109.557291666667	64.640625
53	3681	3751.40104166667	3918.875	-167.473958333333	-70.4010416666665
54	4309	4329.11979166667	3832.04166666667	497.078125	-20.1197916666670
55	3830	3557.81770833333	3785.33333333333	-227.515625000000	272.182291666666
56	4143	3764.30729166667	3812.5	-48.1927083333335	378.692708333334
57	4087	3873.390625	3884.91666666667	-11.5260416666671	213.609375000000
58	3818	4345.453125	3986.20833333333	359.244791666667	-527.453125
59	3380	3739.859375	4113.875	-374.015625	-359.859375000000
60	3430	4098.44270833333	4288.58333333333	-190.140625	-668.442708333333
61	3458	NA	4417.16666666667	NA	NA
62	3970	NA	NA	NA	NA
63	5260	NA	NA	NA	NA
64	5024	NA	NA	NA	NA
65	5634	NA	NA	NA	NA
66	6549	NA	NA	NA	NA
67	4676	NA	NA	NA	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