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

Tue, 14 Dec 2010 20:22:59 +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/14/t1292358064wuquq0fbrl10c8u.htm/, Retrieved Thu, 02 May 2024 14:02:40 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=110143, Retrieved Thu, 02 May 2024 14:02:40 +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

KDGP2W81

Estimated Impact

117

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

-     [Classical Decomposition] [Inschrijving nieu...] [2010-05-24 12:07:33] [44f4e89d2978fa9cb7cef84cf6986739]
-    D    [Classical Decomposition] [] [2010-12-14 20:22:59] [d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e] [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=110143&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=110143&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=110143&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	84.9	NA	NA	-15.8064583333333	NA
2	81.9	NA	NA	-15.7772916666667	NA
3	95.9	NA	NA	-9.815625	NA
4	81	NA	NA	-13.3189583333333	NA
5	89.2	NA	NA	-7.86145833333333	NA
6	102.5	NA	NA	10.6010416666667	NA
7	89.8	91.2710416666667	98.0208333333333	-6.74979166666666	-1.47104166666666
8	88.8	85.9502083333333	98.2791666666667	-12.3289583333333	2.84979166666666
9	83.2	85.5252083333333	98.0166666666667	-12.4914583333333	-2.32520833333334
10	90.2	91.0177083333333	97.8458333333333	-6.828125	-0.817708333333343
11	100.4	99.7902083333334	98.0791666666667	1.71104166666667	0.609791666666652
12	187.1	186.791041666667	98.125	88.6660416666667	0.308958333333351
13	87.6	82.2477083333333	98.0541666666667	-15.8064583333333	5.35229166666664
14	85.4	82.0060416666667	97.7833333333333	-15.7772916666667	3.39395833333334
15	86.1	87.7177083333333	97.5333333333333	-9.815625	-1.61770833333333
16	86.7	84.1560416666667	97.475	-13.3189583333333	2.54395833333334
17	89.1	89.7552083333333	97.6166666666667	-7.86145833333333	-0.655208333333334
18	103.7	108.126041666667	97.525	10.6010416666667	-4.42604166666666
19	86.9	90.304375	97.0541666666667	-6.74979166666666	-3.404375
20	85.2	84.3502083333333	96.6791666666667	-12.3289583333333	0.849791666666675
21	80.8	84.1835416666667	96.675	-12.4914583333333	-3.38354166666666
22	91.2	89.934375	96.7625	-6.828125	1.265625
23	102.8	98.631875	96.9208333333333	1.71104166666667	4.16812500000002
24	182.5	185.816041666667	97.15	88.6660416666667	-3.31604166666664
25	80.9	81.6977083333333	97.5041666666666	-15.8064583333333	-0.797708333333318
26	83.1	82.064375	97.8416666666667	-15.7772916666667	1.03562500000001
27	88.3	88.334375	98.15	-9.815625	-0.0343749999999829
28	86.6	85.3185416666666	98.6375	-13.3189583333333	1.28145833333335
29	93	90.909375	98.7708333333333	-7.86145833333333	2.09062500000000
30	105.3	109.867708333333	99.2666666666667	10.6010416666667	-4.56770833333333
31	93.8	93.354375	100.104166666667	-6.74979166666666	0.445625000000007
32	86.4	88.2335416666667	100.5625	-12.3289583333333	-1.83354166666668
33	87	88.5127083333333	101.004166666667	-12.4914583333333	-1.51270833333332
34	96.7	94.3385416666667	101.166666666667	-6.828125	2.36145833333333
35	100.5	102.702708333333	100.991666666667	1.71104166666667	-2.20270833333335
36	196.7	189.991041666667	101.325	88.6660416666667	6.70895833333333
37	86.8	86.0060416666667	101.8125	-15.8064583333333	0.793958333333322
38	88.2	86.1352083333333	101.9125	-15.7772916666667	2.06479166666668
39	93.8	92.346875	102.1625	-9.815625	1.453125
40	85	89.0060416666666	102.325	-13.3189583333333	-4.00604166666665
41	90.4	94.6927083333333	102.554166666667	-7.86145833333333	-4.29270833333332
42	115.9	113.742708333333	103.141666666667	10.6010416666667	2.15729166666668
43	94.9	96.8585416666666	103.608333333333	-6.74979166666666	-1.95854166666663
44	87.7	91.516875	103.845833333333	-12.3289583333333	-3.81687499999998
45	91.7	91.4252083333333	103.916666666667	-12.4914583333333	0.274791666666673
46	95.9	97.596875	104.425	-6.828125	-1.69687499999999
47	106.8	107.044375	105.333333333333	1.71104166666667	-0.244374999999991
48	204.5	194.545208333333	105.879166666667	88.6660416666667	9.95479166666668
49	90.2	90.7977083333333	106.604166666667	-15.8064583333333	-0.597708333333316
50	90.5	91.8310416666667	107.608333333333	-15.7772916666667	-1.33104166666666
51	93.2	98.7677083333334	108.583333333333	-9.815625	-5.56770833333336
52	97.8	96.0810416666667	109.4	-13.3189583333333	1.71895833333333
53	99.4	102.009375	109.870833333333	-7.86145833333333	-2.60937499999999
54	120	119.967708333333	109.366666666667	10.6010416666667	0.0322916666666799
55	108.2	102.083541666667	108.833333333333	-6.74979166666666	6.11645833333334
56	98.5	96.8210416666666	109.15	-12.3289583333333	1.67895833333336
57	104.3	97.6252083333333	110.116666666667	-12.4914583333333	6.67479166666666
58	102.9	104.284375	111.1125	-6.828125	-1.38437499999998
59	111.1	113.702708333333	111.991666666667	1.71104166666667	-2.60270833333333
60	188.1	202.028541666667	113.3625	88.6660416666667	-13.9285416666667
61	93.8	98.8227083333333	114.629166666667	-15.8064583333333	-5.0227083333333
62	94.5	99.9352083333333	115.7125	-15.7772916666667	-5.43520833333334
63	112.4	106.905208333333	116.720833333333	-9.815625	5.49479166666669
64	102.5	104.310208333333	117.629166666667	-13.3189583333333	-1.81020833333332
65	115.8	110.605208333333	118.466666666667	-7.86145833333333	5.19479166666667
66	136.5	129.967708333333	119.366666666667	10.6010416666667	6.53229166666665
67	122.1	NA	NA	-6.74979166666666	NA
68	110.6	NA	NA	-12.3289583333333	NA
69	116.4	NA	NA	-12.4914583333333	NA
70	112.6	NA	NA	-6.828125	NA
71	121.5	NA	NA	1.71104166666667	NA
72	199.3	NA	NA	88.6660416666667	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 84.9 & NA & NA & -15.8064583333333 & NA \tabularnewline
2 & 81.9 & NA & NA & -15.7772916666667 & NA \tabularnewline
3 & 95.9 & NA & NA & -9.815625 & NA \tabularnewline
4 & 81 & NA & NA & -13.3189583333333 & NA \tabularnewline
5 & 89.2 & NA & NA & -7.86145833333333 & NA \tabularnewline
6 & 102.5 & NA & NA & 10.6010416666667 & NA \tabularnewline
7 & 89.8 & 91.2710416666667 & 98.0208333333333 & -6.74979166666666 & -1.47104166666666 \tabularnewline
8 & 88.8 & 85.9502083333333 & 98.2791666666667 & -12.3289583333333 & 2.84979166666666 \tabularnewline
9 & 83.2 & 85.5252083333333 & 98.0166666666667 & -12.4914583333333 & -2.32520833333334 \tabularnewline
10 & 90.2 & 91.0177083333333 & 97.8458333333333 & -6.828125 & -0.817708333333343 \tabularnewline
11 & 100.4 & 99.7902083333334 & 98.0791666666667 & 1.71104166666667 & 0.609791666666652 \tabularnewline
12 & 187.1 & 186.791041666667 & 98.125 & 88.6660416666667 & 0.308958333333351 \tabularnewline
13 & 87.6 & 82.2477083333333 & 98.0541666666667 & -15.8064583333333 & 5.35229166666664 \tabularnewline
14 & 85.4 & 82.0060416666667 & 97.7833333333333 & -15.7772916666667 & 3.39395833333334 \tabularnewline
15 & 86.1 & 87.7177083333333 & 97.5333333333333 & -9.815625 & -1.61770833333333 \tabularnewline
16 & 86.7 & 84.1560416666667 & 97.475 & -13.3189583333333 & 2.54395833333334 \tabularnewline
17 & 89.1 & 89.7552083333333 & 97.6166666666667 & -7.86145833333333 & -0.655208333333334 \tabularnewline
18 & 103.7 & 108.126041666667 & 97.525 & 10.6010416666667 & -4.42604166666666 \tabularnewline
19 & 86.9 & 90.304375 & 97.0541666666667 & -6.74979166666666 & -3.404375 \tabularnewline
20 & 85.2 & 84.3502083333333 & 96.6791666666667 & -12.3289583333333 & 0.849791666666675 \tabularnewline
21 & 80.8 & 84.1835416666667 & 96.675 & -12.4914583333333 & -3.38354166666666 \tabularnewline
22 & 91.2 & 89.934375 & 96.7625 & -6.828125 & 1.265625 \tabularnewline
23 & 102.8 & 98.631875 & 96.9208333333333 & 1.71104166666667 & 4.16812500000002 \tabularnewline
24 & 182.5 & 185.816041666667 & 97.15 & 88.6660416666667 & -3.31604166666664 \tabularnewline
25 & 80.9 & 81.6977083333333 & 97.5041666666666 & -15.8064583333333 & -0.797708333333318 \tabularnewline
26 & 83.1 & 82.064375 & 97.8416666666667 & -15.7772916666667 & 1.03562500000001 \tabularnewline
27 & 88.3 & 88.334375 & 98.15 & -9.815625 & -0.0343749999999829 \tabularnewline
28 & 86.6 & 85.3185416666666 & 98.6375 & -13.3189583333333 & 1.28145833333335 \tabularnewline
29 & 93 & 90.909375 & 98.7708333333333 & -7.86145833333333 & 2.09062500000000 \tabularnewline
30 & 105.3 & 109.867708333333 & 99.2666666666667 & 10.6010416666667 & -4.56770833333333 \tabularnewline
31 & 93.8 & 93.354375 & 100.104166666667 & -6.74979166666666 & 0.445625000000007 \tabularnewline
32 & 86.4 & 88.2335416666667 & 100.5625 & -12.3289583333333 & -1.83354166666668 \tabularnewline
33 & 87 & 88.5127083333333 & 101.004166666667 & -12.4914583333333 & -1.51270833333332 \tabularnewline
34 & 96.7 & 94.3385416666667 & 101.166666666667 & -6.828125 & 2.36145833333333 \tabularnewline
35 & 100.5 & 102.702708333333 & 100.991666666667 & 1.71104166666667 & -2.20270833333335 \tabularnewline
36 & 196.7 & 189.991041666667 & 101.325 & 88.6660416666667 & 6.70895833333333 \tabularnewline
37 & 86.8 & 86.0060416666667 & 101.8125 & -15.8064583333333 & 0.793958333333322 \tabularnewline
38 & 88.2 & 86.1352083333333 & 101.9125 & -15.7772916666667 & 2.06479166666668 \tabularnewline
39 & 93.8 & 92.346875 & 102.1625 & -9.815625 & 1.453125 \tabularnewline
40 & 85 & 89.0060416666666 & 102.325 & -13.3189583333333 & -4.00604166666665 \tabularnewline
41 & 90.4 & 94.6927083333333 & 102.554166666667 & -7.86145833333333 & -4.29270833333332 \tabularnewline
42 & 115.9 & 113.742708333333 & 103.141666666667 & 10.6010416666667 & 2.15729166666668 \tabularnewline
43 & 94.9 & 96.8585416666666 & 103.608333333333 & -6.74979166666666 & -1.95854166666663 \tabularnewline
44 & 87.7 & 91.516875 & 103.845833333333 & -12.3289583333333 & -3.81687499999998 \tabularnewline
45 & 91.7 & 91.4252083333333 & 103.916666666667 & -12.4914583333333 & 0.274791666666673 \tabularnewline
46 & 95.9 & 97.596875 & 104.425 & -6.828125 & -1.69687499999999 \tabularnewline
47 & 106.8 & 107.044375 & 105.333333333333 & 1.71104166666667 & -0.244374999999991 \tabularnewline
48 & 204.5 & 194.545208333333 & 105.879166666667 & 88.6660416666667 & 9.95479166666668 \tabularnewline
49 & 90.2 & 90.7977083333333 & 106.604166666667 & -15.8064583333333 & -0.597708333333316 \tabularnewline
50 & 90.5 & 91.8310416666667 & 107.608333333333 & -15.7772916666667 & -1.33104166666666 \tabularnewline
51 & 93.2 & 98.7677083333334 & 108.583333333333 & -9.815625 & -5.56770833333336 \tabularnewline
52 & 97.8 & 96.0810416666667 & 109.4 & -13.3189583333333 & 1.71895833333333 \tabularnewline
53 & 99.4 & 102.009375 & 109.870833333333 & -7.86145833333333 & -2.60937499999999 \tabularnewline
54 & 120 & 119.967708333333 & 109.366666666667 & 10.6010416666667 & 0.0322916666666799 \tabularnewline
55 & 108.2 & 102.083541666667 & 108.833333333333 & -6.74979166666666 & 6.11645833333334 \tabularnewline
56 & 98.5 & 96.8210416666666 & 109.15 & -12.3289583333333 & 1.67895833333336 \tabularnewline
57 & 104.3 & 97.6252083333333 & 110.116666666667 & -12.4914583333333 & 6.67479166666666 \tabularnewline
58 & 102.9 & 104.284375 & 111.1125 & -6.828125 & -1.38437499999998 \tabularnewline
59 & 111.1 & 113.702708333333 & 111.991666666667 & 1.71104166666667 & -2.60270833333333 \tabularnewline
60 & 188.1 & 202.028541666667 & 113.3625 & 88.6660416666667 & -13.9285416666667 \tabularnewline
61 & 93.8 & 98.8227083333333 & 114.629166666667 & -15.8064583333333 & -5.0227083333333 \tabularnewline
62 & 94.5 & 99.9352083333333 & 115.7125 & -15.7772916666667 & -5.43520833333334 \tabularnewline
63 & 112.4 & 106.905208333333 & 116.720833333333 & -9.815625 & 5.49479166666669 \tabularnewline
64 & 102.5 & 104.310208333333 & 117.629166666667 & -13.3189583333333 & -1.81020833333332 \tabularnewline
65 & 115.8 & 110.605208333333 & 118.466666666667 & -7.86145833333333 & 5.19479166666667 \tabularnewline
66 & 136.5 & 129.967708333333 & 119.366666666667 & 10.6010416666667 & 6.53229166666665 \tabularnewline
67 & 122.1 & NA & NA & -6.74979166666666 & NA \tabularnewline
68 & 110.6 & NA & NA & -12.3289583333333 & NA \tabularnewline
69 & 116.4 & NA & NA & -12.4914583333333 & NA \tabularnewline
70 & 112.6 & NA & NA & -6.828125 & NA \tabularnewline
71 & 121.5 & NA & NA & 1.71104166666667 & NA \tabularnewline
72 & 199.3 & NA & NA & 88.6660416666667 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=110143&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]84.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-15.8064583333333[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]81.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-15.7772916666667[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]95.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-9.815625[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]81[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-13.3189583333333[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]89.2[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-7.86145833333333[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]102.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]10.6010416666667[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]89.8[/C][C]91.2710416666667[/C][C]98.0208333333333[/C][C]-6.74979166666666[/C][C]-1.47104166666666[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]88.8[/C][C]85.9502083333333[/C][C]98.2791666666667[/C][C]-12.3289583333333[/C][C]2.84979166666666[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]83.2[/C][C]85.5252083333333[/C][C]98.0166666666667[/C][C]-12.4914583333333[/C][C]-2.32520833333334[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]90.2[/C][C]91.0177083333333[/C][C]97.8458333333333[/C][C]-6.828125[/C][C]-0.817708333333343[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]100.4[/C][C]99.7902083333334[/C][C]98.0791666666667[/C][C]1.71104166666667[/C][C]0.609791666666652[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]187.1[/C][C]186.791041666667[/C][C]98.125[/C][C]88.6660416666667[/C][C]0.308958333333351[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]87.6[/C][C]82.2477083333333[/C][C]98.0541666666667[/C][C]-15.8064583333333[/C][C]5.35229166666664[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]85.4[/C][C]82.0060416666667[/C][C]97.7833333333333[/C][C]-15.7772916666667[/C][C]3.39395833333334[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]86.1[/C][C]87.7177083333333[/C][C]97.5333333333333[/C][C]-9.815625[/C][C]-1.61770833333333[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]86.7[/C][C]84.1560416666667[/C][C]97.475[/C][C]-13.3189583333333[/C][C]2.54395833333334[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]89.1[/C][C]89.7552083333333[/C][C]97.6166666666667[/C][C]-7.86145833333333[/C][C]-0.655208333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]103.7[/C][C]108.126041666667[/C][C]97.525[/C][C]10.6010416666667[/C][C]-4.42604166666666[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]86.9[/C][C]90.304375[/C][C]97.0541666666667[/C][C]-6.74979166666666[/C][C]-3.404375[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]85.2[/C][C]84.3502083333333[/C][C]96.6791666666667[/C][C]-12.3289583333333[/C][C]0.849791666666675[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]80.8[/C][C]84.1835416666667[/C][C]96.675[/C][C]-12.4914583333333[/C][C]-3.38354166666666[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]91.2[/C][C]89.934375[/C][C]96.7625[/C][C]-6.828125[/C][C]1.265625[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]102.8[/C][C]98.631875[/C][C]96.9208333333333[/C][C]1.71104166666667[/C][C]4.16812500000002[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]182.5[/C][C]185.816041666667[/C][C]97.15[/C][C]88.6660416666667[/C][C]-3.31604166666664[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]80.9[/C][C]81.6977083333333[/C][C]97.5041666666666[/C][C]-15.8064583333333[/C][C]-0.797708333333318[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]83.1[/C][C]82.064375[/C][C]97.8416666666667[/C][C]-15.7772916666667[/C][C]1.03562500000001[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]88.3[/C][C]88.334375[/C][C]98.15[/C][C]-9.815625[/C][C]-0.0343749999999829[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]86.6[/C][C]85.3185416666666[/C][C]98.6375[/C][C]-13.3189583333333[/C][C]1.28145833333335[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]93[/C][C]90.909375[/C][C]98.7708333333333[/C][C]-7.86145833333333[/C][C]2.09062500000000[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]105.3[/C][C]109.867708333333[/C][C]99.2666666666667[/C][C]10.6010416666667[/C][C]-4.56770833333333[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]93.8[/C][C]93.354375[/C][C]100.104166666667[/C][C]-6.74979166666666[/C][C]0.445625000000007[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]86.4[/C][C]88.2335416666667[/C][C]100.5625[/C][C]-12.3289583333333[/C][C]-1.83354166666668[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]87[/C][C]88.5127083333333[/C][C]101.004166666667[/C][C]-12.4914583333333[/C][C]-1.51270833333332[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]96.7[/C][C]94.3385416666667[/C][C]101.166666666667[/C][C]-6.828125[/C][C]2.36145833333333[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]100.5[/C][C]102.702708333333[/C][C]100.991666666667[/C][C]1.71104166666667[/C][C]-2.20270833333335[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]196.7[/C][C]189.991041666667[/C][C]101.325[/C][C]88.6660416666667[/C][C]6.70895833333333[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]86.8[/C][C]86.0060416666667[/C][C]101.8125[/C][C]-15.8064583333333[/C][C]0.793958333333322[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]88.2[/C][C]86.1352083333333[/C][C]101.9125[/C][C]-15.7772916666667[/C][C]2.06479166666668[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]93.8[/C][C]92.346875[/C][C]102.1625[/C][C]-9.815625[/C][C]1.453125[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]85[/C][C]89.0060416666666[/C][C]102.325[/C][C]-13.3189583333333[/C][C]-4.00604166666665[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]90.4[/C][C]94.6927083333333[/C][C]102.554166666667[/C][C]-7.86145833333333[/C][C]-4.29270833333332[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]115.9[/C][C]113.742708333333[/C][C]103.141666666667[/C][C]10.6010416666667[/C][C]2.15729166666668[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]94.9[/C][C]96.8585416666666[/C][C]103.608333333333[/C][C]-6.74979166666666[/C][C]-1.95854166666663[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]87.7[/C][C]91.516875[/C][C]103.845833333333[/C][C]-12.3289583333333[/C][C]-3.81687499999998[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]91.7[/C][C]91.4252083333333[/C][C]103.916666666667[/C][C]-12.4914583333333[/C][C]0.274791666666673[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]95.9[/C][C]97.596875[/C][C]104.425[/C][C]-6.828125[/C][C]-1.69687499999999[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]106.8[/C][C]107.044375[/C][C]105.333333333333[/C][C]1.71104166666667[/C][C]-0.244374999999991[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]204.5[/C][C]194.545208333333[/C][C]105.879166666667[/C][C]88.6660416666667[/C][C]9.95479166666668[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]90.2[/C][C]90.7977083333333[/C][C]106.604166666667[/C][C]-15.8064583333333[/C][C]-0.597708333333316[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]90.5[/C][C]91.8310416666667[/C][C]107.608333333333[/C][C]-15.7772916666667[/C][C]-1.33104166666666[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]93.2[/C][C]98.7677083333334[/C][C]108.583333333333[/C][C]-9.815625[/C][C]-5.56770833333336[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]97.8[/C][C]96.0810416666667[/C][C]109.4[/C][C]-13.3189583333333[/C][C]1.71895833333333[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]99.4[/C][C]102.009375[/C][C]109.870833333333[/C][C]-7.86145833333333[/C][C]-2.60937499999999[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]120[/C][C]119.967708333333[/C][C]109.366666666667[/C][C]10.6010416666667[/C][C]0.0322916666666799[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]108.2[/C][C]102.083541666667[/C][C]108.833333333333[/C][C]-6.74979166666666[/C][C]6.11645833333334[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]98.5[/C][C]96.8210416666666[/C][C]109.15[/C][C]-12.3289583333333[/C][C]1.67895833333336[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]104.3[/C][C]97.6252083333333[/C][C]110.116666666667[/C][C]-12.4914583333333[/C][C]6.67479166666666[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]102.9[/C][C]104.284375[/C][C]111.1125[/C][C]-6.828125[/C][C]-1.38437499999998[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]111.1[/C][C]113.702708333333[/C][C]111.991666666667[/C][C]1.71104166666667[/C][C]-2.60270833333333[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]188.1[/C][C]202.028541666667[/C][C]113.3625[/C][C]88.6660416666667[/C][C]-13.9285416666667[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]93.8[/C][C]98.8227083333333[/C][C]114.629166666667[/C][C]-15.8064583333333[/C][C]-5.0227083333333[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]94.5[/C][C]99.9352083333333[/C][C]115.7125[/C][C]-15.7772916666667[/C][C]-5.43520833333334[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]112.4[/C][C]106.905208333333[/C][C]116.720833333333[/C][C]-9.815625[/C][C]5.49479166666669[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]102.5[/C][C]104.310208333333[/C][C]117.629166666667[/C][C]-13.3189583333333[/C][C]-1.81020833333332[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]115.8[/C][C]110.605208333333[/C][C]118.466666666667[/C][C]-7.86145833333333[/C][C]5.19479166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]136.5[/C][C]129.967708333333[/C][C]119.366666666667[/C][C]10.6010416666667[/C][C]6.53229166666665[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]122.1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-6.74979166666666[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]110.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-12.3289583333333[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]116.4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-12.4914583333333[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]112.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-6.828125[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]121.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.71104166666667[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]199.3[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]88.6660416666667[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=110143&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=110143&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	84.9	NA	NA	-15.8064583333333	NA
2	81.9	NA	NA	-15.7772916666667	NA
3	95.9	NA	NA	-9.815625	NA
4	81	NA	NA	-13.3189583333333	NA
5	89.2	NA	NA	-7.86145833333333	NA
6	102.5	NA	NA	10.6010416666667	NA
7	89.8	91.2710416666667	98.0208333333333	-6.74979166666666	-1.47104166666666
8	88.8	85.9502083333333	98.2791666666667	-12.3289583333333	2.84979166666666
9	83.2	85.5252083333333	98.0166666666667	-12.4914583333333	-2.32520833333334
10	90.2	91.0177083333333	97.8458333333333	-6.828125	-0.817708333333343
11	100.4	99.7902083333334	98.0791666666667	1.71104166666667	0.609791666666652
12	187.1	186.791041666667	98.125	88.6660416666667	0.308958333333351
13	87.6	82.2477083333333	98.0541666666667	-15.8064583333333	5.35229166666664
14	85.4	82.0060416666667	97.7833333333333	-15.7772916666667	3.39395833333334
15	86.1	87.7177083333333	97.5333333333333	-9.815625	-1.61770833333333
16	86.7	84.1560416666667	97.475	-13.3189583333333	2.54395833333334
17	89.1	89.7552083333333	97.6166666666667	-7.86145833333333	-0.655208333333334
18	103.7	108.126041666667	97.525	10.6010416666667	-4.42604166666666
19	86.9	90.304375	97.0541666666667	-6.74979166666666	-3.404375
20	85.2	84.3502083333333	96.6791666666667	-12.3289583333333	0.849791666666675
21	80.8	84.1835416666667	96.675	-12.4914583333333	-3.38354166666666
22	91.2	89.934375	96.7625	-6.828125	1.265625
23	102.8	98.631875	96.9208333333333	1.71104166666667	4.16812500000002
24	182.5	185.816041666667	97.15	88.6660416666667	-3.31604166666664
25	80.9	81.6977083333333	97.5041666666666	-15.8064583333333	-0.797708333333318
26	83.1	82.064375	97.8416666666667	-15.7772916666667	1.03562500000001
27	88.3	88.334375	98.15	-9.815625	-0.0343749999999829
28	86.6	85.3185416666666	98.6375	-13.3189583333333	1.28145833333335
29	93	90.909375	98.7708333333333	-7.86145833333333	2.09062500000000
30	105.3	109.867708333333	99.2666666666667	10.6010416666667	-4.56770833333333
31	93.8	93.354375	100.104166666667	-6.74979166666666	0.445625000000007
32	86.4	88.2335416666667	100.5625	-12.3289583333333	-1.83354166666668
33	87	88.5127083333333	101.004166666667	-12.4914583333333	-1.51270833333332
34	96.7	94.3385416666667	101.166666666667	-6.828125	2.36145833333333
35	100.5	102.702708333333	100.991666666667	1.71104166666667	-2.20270833333335
36	196.7	189.991041666667	101.325	88.6660416666667	6.70895833333333
37	86.8	86.0060416666667	101.8125	-15.8064583333333	0.793958333333322
38	88.2	86.1352083333333	101.9125	-15.7772916666667	2.06479166666668
39	93.8	92.346875	102.1625	-9.815625	1.453125
40	85	89.0060416666666	102.325	-13.3189583333333	-4.00604166666665
41	90.4	94.6927083333333	102.554166666667	-7.86145833333333	-4.29270833333332
42	115.9	113.742708333333	103.141666666667	10.6010416666667	2.15729166666668
43	94.9	96.8585416666666	103.608333333333	-6.74979166666666	-1.95854166666663
44	87.7	91.516875	103.845833333333	-12.3289583333333	-3.81687499999998
45	91.7	91.4252083333333	103.916666666667	-12.4914583333333	0.274791666666673
46	95.9	97.596875	104.425	-6.828125	-1.69687499999999
47	106.8	107.044375	105.333333333333	1.71104166666667	-0.244374999999991
48	204.5	194.545208333333	105.879166666667	88.6660416666667	9.95479166666668
49	90.2	90.7977083333333	106.604166666667	-15.8064583333333	-0.597708333333316
50	90.5	91.8310416666667	107.608333333333	-15.7772916666667	-1.33104166666666
51	93.2	98.7677083333334	108.583333333333	-9.815625	-5.56770833333336
52	97.8	96.0810416666667	109.4	-13.3189583333333	1.71895833333333
53	99.4	102.009375	109.870833333333	-7.86145833333333	-2.60937499999999
54	120	119.967708333333	109.366666666667	10.6010416666667	0.0322916666666799
55	108.2	102.083541666667	108.833333333333	-6.74979166666666	6.11645833333334
56	98.5	96.8210416666666	109.15	-12.3289583333333	1.67895833333336
57	104.3	97.6252083333333	110.116666666667	-12.4914583333333	6.67479166666666
58	102.9	104.284375	111.1125	-6.828125	-1.38437499999998
59	111.1	113.702708333333	111.991666666667	1.71104166666667	-2.60270833333333
60	188.1	202.028541666667	113.3625	88.6660416666667	-13.9285416666667
61	93.8	98.8227083333333	114.629166666667	-15.8064583333333	-5.0227083333333
62	94.5	99.9352083333333	115.7125	-15.7772916666667	-5.43520833333334
63	112.4	106.905208333333	116.720833333333	-9.815625	5.49479166666669
64	102.5	104.310208333333	117.629166666667	-13.3189583333333	-1.81020833333332
65	115.8	110.605208333333	118.466666666667	-7.86145833333333	5.19479166666667
66	136.5	129.967708333333	119.366666666667	10.6010416666667	6.53229166666665
67	122.1	NA	NA	-6.74979166666666	NA
68	110.6	NA	NA	-12.3289583333333	NA
69	116.4	NA	NA	-12.4914583333333	NA
70	112.6	NA	NA	-6.828125	NA
71	121.5	NA	NA	1.71104166666667	NA
72	199.3	NA	NA	88.6660416666667	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