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

Wed, 15 Dec 2010 12:10:10 +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/15/t1292414909dly4l6bgldafnaw.htm/, Retrieved Fri, 03 May 2024 10:30:18 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=110372, Retrieved Fri, 03 May 2024 10:30:18 +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

KDGP2W92

Estimated Impact

113

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

-       [Classical Decomposition] [] [2010-12-15 12:10:10] [ca3ac3c31c98d146c448f7dbe5015da7] [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	2 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 & 2 seconds \tabularnewline
R Server & 'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=110372&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]2 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=110372&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=110372&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	2 seconds
R Server	'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	13.2	NA	NA	-0.803125	NA
2	13.8	NA	NA	-0.507291666666666	NA
3	16.2	NA	NA	1.26854166666667	NA
4	14.7	NA	NA	-0.115625000000000	NA
5	13.9	NA	NA	0.0385416666666663	NA
6	16	NA	NA	1.24854166666667	NA
7	14.4	14.6327083333333	14.7958333333333	-0.163125	-0.232708333333333
8	12.3	13.0427083333333	14.9041666666667	-1.86145833333333	-0.742708333333331
9	15.9	15.429375	15.0083333333333	0.421041666666666	0.470625000000002
10	15.9	16.3335416666667	15.1208333333333	1.21270833333333	-0.433541666666663
11	15.5	15.634375	15.2541666666667	0.380208333333333	-0.134374999999997
12	15.1	14.2560416666667	15.375	-1.11895833333333	0.843958333333337
13	14.5	14.6427083333333	15.4458333333333	-0.803125	-0.142708333333330
14	15.1	15.021875	15.5291666666667	-0.507291666666666	0.0781250000000018
15	17.4	16.926875	15.6583333333333	1.26854166666667	0.473125000000001
16	16.2	15.621875	15.7375	-0.115625000000000	0.578125000000002
17	15.6	15.871875	15.8333333333333	0.0385416666666663	-0.271875000000001
18	17.2	17.2277083333333	15.9791666666667	1.24854166666667	-0.027708333333333
19	14.9	15.949375	16.1125	-0.163125	-1.04937500000000
20	13.8	14.384375	16.2458333333333	-1.86145833333333	-0.584375
21	17.5	16.8210416666667	16.4	0.421041666666666	0.678958333333334
22	16.2	17.691875	16.4791666666667	1.21270833333333	-1.491875
23	17.5	16.946875	16.5666666666667	0.380208333333333	0.553125000000001
24	16.6	15.5935416666667	16.7125	-1.11895833333333	1.00645833333333
25	16.2	16.0135416666667	16.8166666666667	-0.803125	0.186458333333334
26	16.6	16.4135416666667	16.9208333333333	-0.507291666666666	0.186458333333338
27	19.6	18.264375	16.9958333333333	1.26854166666667	1.335625
28	15.9	17.0010416666667	17.1166666666667	-0.115625000000000	-1.10104166666666
29	18	17.2885416666667	17.25	0.0385416666666663	0.711458333333333
30	18.3	18.5152083333333	17.2666666666667	1.24854166666667	-0.215208333333333
31	16.3	17.1285416666667	17.2916666666667	-0.163125	-0.828541666666666
32	14.9	15.5052083333333	17.3666666666667	-1.86145833333333	-0.605208333333334
33	18.2	17.8127083333333	17.3916666666667	0.421041666666666	0.387291666666663
34	18.4	18.6585416666667	17.4458333333333	1.21270833333333	-0.258541666666666
35	18.5	17.8927083333333	17.5125	0.380208333333333	0.607291666666669
36	16	16.4477083333333	17.5666666666667	-1.11895833333333	-0.447708333333335
37	17.4	16.8802083333333	17.6833333333333	-0.803125	0.519791666666666
38	17.2	17.3052083333333	17.8125	-0.507291666666666	-0.105208333333334
39	19.6	19.1435416666667	17.875	1.26854166666667	0.456458333333334
40	17.2	17.8552083333333	17.9708333333333	-0.115625000000000	-0.655208333333331
41	18.3	18.1177083333333	18.0791666666667	0.0385416666666663	0.182291666666668
42	19.3	19.369375	18.1208333333333	1.24854166666667	-0.0693749999999973
43	18.1	18.0327083333333	18.1958333333333	-0.163125	0.0672916666666659
44	16.2	16.4635416666667	18.325	-1.86145833333333	-0.263541666666665
45	18.4	18.804375	18.3833333333333	0.421041666666666	-0.404374999999998
46	20.5	19.716875	18.5041666666667	1.21270833333333	0.783125000000005
47	19	19.0635416666667	18.6833333333333	0.380208333333333	-0.0635416666666657
48	16.5	17.6602083333333	18.7791666666667	-1.11895833333333	-1.16020833333334
49	18.7	18.1135416666667	18.9166666666667	-0.803125	0.586458333333333
50	19	18.4885416666667	18.9958333333333	-0.507291666666666	0.511458333333334
51	19.2	20.3435416666667	19.075	1.26854166666667	-1.14354166666667
52	20.5	19.009375	19.125	-0.115625000000000	1.490625
53	19.3	18.9885416666667	18.95	0.0385416666666663	0.311458333333334
54	20.6	19.969375	18.7208333333333	1.24854166666667	0.630625000000002
55	20.1	18.2702083333333	18.4333333333333	-0.163125	1.82979166666667
56	16.1	16.1760416666667	18.0375	-1.86145833333333	-0.076041666666665
57	20.4	18.1002083333333	17.6791666666667	0.421041666666666	2.29979166666666
58	19.7	18.4752083333333	17.2625	1.21270833333333	1.22479166666666
59	15.6	17.159375	16.7791666666667	0.380208333333333	-1.559375
60	14.4	15.226875	16.3458333333333	-1.11895833333333	-0.826874999999998
61	13.9	15.1135416666667	15.9166666666667	-0.803125	-1.21354166666666
62	14.3	15.034375	15.5416666666667	-0.507291666666666	-0.734374999999998
63	15.3	16.4852083333333	15.2166666666667	1.26854166666667	-1.18520833333333
64	14.4	14.7760416666667	14.8916666666667	-0.115625000000000	-0.376041666666666
65	13.8	14.796875	14.7583333333333	0.0385416666666663	-0.996875
66	15.7	16.081875	14.8333333333333	1.24854166666667	-0.381875000000001
67	14.7	14.7827083333333	14.9458333333333	-0.163125	-0.0827083333333345
68	12.5	NA	NA	-1.86145833333333	NA
69	16.2	NA	NA	0.421041666666666	NA
70	16.1	NA	NA	1.21270833333333	NA
71	16	NA	NA	0.380208333333333	NA
72	15.8	NA	NA	-1.11895833333333	NA
73	15.2	NA	NA	NA	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 13.2 & NA & NA & -0.803125 & NA \tabularnewline
2 & 13.8 & NA & NA & -0.507291666666666 & NA \tabularnewline
3 & 16.2 & NA & NA & 1.26854166666667 & NA \tabularnewline
4 & 14.7 & NA & NA & -0.115625000000000 & NA \tabularnewline
5 & 13.9 & NA & NA & 0.0385416666666663 & NA \tabularnewline
6 & 16 & NA & NA & 1.24854166666667 & NA \tabularnewline
7 & 14.4 & 14.6327083333333 & 14.7958333333333 & -0.163125 & -0.232708333333333 \tabularnewline
8 & 12.3 & 13.0427083333333 & 14.9041666666667 & -1.86145833333333 & -0.742708333333331 \tabularnewline
9 & 15.9 & 15.429375 & 15.0083333333333 & 0.421041666666666 & 0.470625000000002 \tabularnewline
10 & 15.9 & 16.3335416666667 & 15.1208333333333 & 1.21270833333333 & -0.433541666666663 \tabularnewline
11 & 15.5 & 15.634375 & 15.2541666666667 & 0.380208333333333 & -0.134374999999997 \tabularnewline
12 & 15.1 & 14.2560416666667 & 15.375 & -1.11895833333333 & 0.843958333333337 \tabularnewline
13 & 14.5 & 14.6427083333333 & 15.4458333333333 & -0.803125 & -0.142708333333330 \tabularnewline
14 & 15.1 & 15.021875 & 15.5291666666667 & -0.507291666666666 & 0.0781250000000018 \tabularnewline
15 & 17.4 & 16.926875 & 15.6583333333333 & 1.26854166666667 & 0.473125000000001 \tabularnewline
16 & 16.2 & 15.621875 & 15.7375 & -0.115625000000000 & 0.578125000000002 \tabularnewline
17 & 15.6 & 15.871875 & 15.8333333333333 & 0.0385416666666663 & -0.271875000000001 \tabularnewline
18 & 17.2 & 17.2277083333333 & 15.9791666666667 & 1.24854166666667 & -0.027708333333333 \tabularnewline
19 & 14.9 & 15.949375 & 16.1125 & -0.163125 & -1.04937500000000 \tabularnewline
20 & 13.8 & 14.384375 & 16.2458333333333 & -1.86145833333333 & -0.584375 \tabularnewline
21 & 17.5 & 16.8210416666667 & 16.4 & 0.421041666666666 & 0.678958333333334 \tabularnewline
22 & 16.2 & 17.691875 & 16.4791666666667 & 1.21270833333333 & -1.491875 \tabularnewline
23 & 17.5 & 16.946875 & 16.5666666666667 & 0.380208333333333 & 0.553125000000001 \tabularnewline
24 & 16.6 & 15.5935416666667 & 16.7125 & -1.11895833333333 & 1.00645833333333 \tabularnewline
25 & 16.2 & 16.0135416666667 & 16.8166666666667 & -0.803125 & 0.186458333333334 \tabularnewline
26 & 16.6 & 16.4135416666667 & 16.9208333333333 & -0.507291666666666 & 0.186458333333338 \tabularnewline
27 & 19.6 & 18.264375 & 16.9958333333333 & 1.26854166666667 & 1.335625 \tabularnewline
28 & 15.9 & 17.0010416666667 & 17.1166666666667 & -0.115625000000000 & -1.10104166666666 \tabularnewline
29 & 18 & 17.2885416666667 & 17.25 & 0.0385416666666663 & 0.711458333333333 \tabularnewline
30 & 18.3 & 18.5152083333333 & 17.2666666666667 & 1.24854166666667 & -0.215208333333333 \tabularnewline
31 & 16.3 & 17.1285416666667 & 17.2916666666667 & -0.163125 & -0.828541666666666 \tabularnewline
32 & 14.9 & 15.5052083333333 & 17.3666666666667 & -1.86145833333333 & -0.605208333333334 \tabularnewline
33 & 18.2 & 17.8127083333333 & 17.3916666666667 & 0.421041666666666 & 0.387291666666663 \tabularnewline
34 & 18.4 & 18.6585416666667 & 17.4458333333333 & 1.21270833333333 & -0.258541666666666 \tabularnewline
35 & 18.5 & 17.8927083333333 & 17.5125 & 0.380208333333333 & 0.607291666666669 \tabularnewline
36 & 16 & 16.4477083333333 & 17.5666666666667 & -1.11895833333333 & -0.447708333333335 \tabularnewline
37 & 17.4 & 16.8802083333333 & 17.6833333333333 & -0.803125 & 0.519791666666666 \tabularnewline
38 & 17.2 & 17.3052083333333 & 17.8125 & -0.507291666666666 & -0.105208333333334 \tabularnewline
39 & 19.6 & 19.1435416666667 & 17.875 & 1.26854166666667 & 0.456458333333334 \tabularnewline
40 & 17.2 & 17.8552083333333 & 17.9708333333333 & -0.115625000000000 & -0.655208333333331 \tabularnewline
41 & 18.3 & 18.1177083333333 & 18.0791666666667 & 0.0385416666666663 & 0.182291666666668 \tabularnewline
42 & 19.3 & 19.369375 & 18.1208333333333 & 1.24854166666667 & -0.0693749999999973 \tabularnewline
43 & 18.1 & 18.0327083333333 & 18.1958333333333 & -0.163125 & 0.0672916666666659 \tabularnewline
44 & 16.2 & 16.4635416666667 & 18.325 & -1.86145833333333 & -0.263541666666665 \tabularnewline
45 & 18.4 & 18.804375 & 18.3833333333333 & 0.421041666666666 & -0.404374999999998 \tabularnewline
46 & 20.5 & 19.716875 & 18.5041666666667 & 1.21270833333333 & 0.783125000000005 \tabularnewline
47 & 19 & 19.0635416666667 & 18.6833333333333 & 0.380208333333333 & -0.0635416666666657 \tabularnewline
48 & 16.5 & 17.6602083333333 & 18.7791666666667 & -1.11895833333333 & -1.16020833333334 \tabularnewline
49 & 18.7 & 18.1135416666667 & 18.9166666666667 & -0.803125 & 0.586458333333333 \tabularnewline
50 & 19 & 18.4885416666667 & 18.9958333333333 & -0.507291666666666 & 0.511458333333334 \tabularnewline
51 & 19.2 & 20.3435416666667 & 19.075 & 1.26854166666667 & -1.14354166666667 \tabularnewline
52 & 20.5 & 19.009375 & 19.125 & -0.115625000000000 & 1.490625 \tabularnewline
53 & 19.3 & 18.9885416666667 & 18.95 & 0.0385416666666663 & 0.311458333333334 \tabularnewline
54 & 20.6 & 19.969375 & 18.7208333333333 & 1.24854166666667 & 0.630625000000002 \tabularnewline
55 & 20.1 & 18.2702083333333 & 18.4333333333333 & -0.163125 & 1.82979166666667 \tabularnewline
56 & 16.1 & 16.1760416666667 & 18.0375 & -1.86145833333333 & -0.076041666666665 \tabularnewline
57 & 20.4 & 18.1002083333333 & 17.6791666666667 & 0.421041666666666 & 2.29979166666666 \tabularnewline
58 & 19.7 & 18.4752083333333 & 17.2625 & 1.21270833333333 & 1.22479166666666 \tabularnewline
59 & 15.6 & 17.159375 & 16.7791666666667 & 0.380208333333333 & -1.559375 \tabularnewline
60 & 14.4 & 15.226875 & 16.3458333333333 & -1.11895833333333 & -0.826874999999998 \tabularnewline
61 & 13.9 & 15.1135416666667 & 15.9166666666667 & -0.803125 & -1.21354166666666 \tabularnewline
62 & 14.3 & 15.034375 & 15.5416666666667 & -0.507291666666666 & -0.734374999999998 \tabularnewline
63 & 15.3 & 16.4852083333333 & 15.2166666666667 & 1.26854166666667 & -1.18520833333333 \tabularnewline
64 & 14.4 & 14.7760416666667 & 14.8916666666667 & -0.115625000000000 & -0.376041666666666 \tabularnewline
65 & 13.8 & 14.796875 & 14.7583333333333 & 0.0385416666666663 & -0.996875 \tabularnewline
66 & 15.7 & 16.081875 & 14.8333333333333 & 1.24854166666667 & -0.381875000000001 \tabularnewline
67 & 14.7 & 14.7827083333333 & 14.9458333333333 & -0.163125 & -0.0827083333333345 \tabularnewline
68 & 12.5 & NA & NA & -1.86145833333333 & NA \tabularnewline
69 & 16.2 & NA & NA & 0.421041666666666 & NA \tabularnewline
70 & 16.1 & NA & NA & 1.21270833333333 & NA \tabularnewline
71 & 16 & NA & NA & 0.380208333333333 & NA \tabularnewline
72 & 15.8 & NA & NA & -1.11895833333333 & NA \tabularnewline
73 & 15.2 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=110372&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]13.2[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.803125[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]13.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.507291666666666[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]16.2[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.26854166666667[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]14.7[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.115625000000000[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]13.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0385416666666663[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]16[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.24854166666667[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]14.4[/C][C]14.6327083333333[/C][C]14.7958333333333[/C][C]-0.163125[/C][C]-0.232708333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]12.3[/C][C]13.0427083333333[/C][C]14.9041666666667[/C][C]-1.86145833333333[/C][C]-0.742708333333331[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]15.9[/C][C]15.429375[/C][C]15.0083333333333[/C][C]0.421041666666666[/C][C]0.470625000000002[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]15.9[/C][C]16.3335416666667[/C][C]15.1208333333333[/C][C]1.21270833333333[/C][C]-0.433541666666663[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]15.5[/C][C]15.634375[/C][C]15.2541666666667[/C][C]0.380208333333333[/C][C]-0.134374999999997[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]15.1[/C][C]14.2560416666667[/C][C]15.375[/C][C]-1.11895833333333[/C][C]0.843958333333337[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]14.5[/C][C]14.6427083333333[/C][C]15.4458333333333[/C][C]-0.803125[/C][C]-0.142708333333330[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]15.1[/C][C]15.021875[/C][C]15.5291666666667[/C][C]-0.507291666666666[/C][C]0.0781250000000018[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]17.4[/C][C]16.926875[/C][C]15.6583333333333[/C][C]1.26854166666667[/C][C]0.473125000000001[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]16.2[/C][C]15.621875[/C][C]15.7375[/C][C]-0.115625000000000[/C][C]0.578125000000002[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]15.6[/C][C]15.871875[/C][C]15.8333333333333[/C][C]0.0385416666666663[/C][C]-0.271875000000001[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]17.2[/C][C]17.2277083333333[/C][C]15.9791666666667[/C][C]1.24854166666667[/C][C]-0.027708333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]14.9[/C][C]15.949375[/C][C]16.1125[/C][C]-0.163125[/C][C]-1.04937500000000[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]13.8[/C][C]14.384375[/C][C]16.2458333333333[/C][C]-1.86145833333333[/C][C]-0.584375[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]17.5[/C][C]16.8210416666667[/C][C]16.4[/C][C]0.421041666666666[/C][C]0.678958333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]16.2[/C][C]17.691875[/C][C]16.4791666666667[/C][C]1.21270833333333[/C][C]-1.491875[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]17.5[/C][C]16.946875[/C][C]16.5666666666667[/C][C]0.380208333333333[/C][C]0.553125000000001[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]16.6[/C][C]15.5935416666667[/C][C]16.7125[/C][C]-1.11895833333333[/C][C]1.00645833333333[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]16.2[/C][C]16.0135416666667[/C][C]16.8166666666667[/C][C]-0.803125[/C][C]0.186458333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]16.6[/C][C]16.4135416666667[/C][C]16.9208333333333[/C][C]-0.507291666666666[/C][C]0.186458333333338[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]19.6[/C][C]18.264375[/C][C]16.9958333333333[/C][C]1.26854166666667[/C][C]1.335625[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]15.9[/C][C]17.0010416666667[/C][C]17.1166666666667[/C][C]-0.115625000000000[/C][C]-1.10104166666666[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]18[/C][C]17.2885416666667[/C][C]17.25[/C][C]0.0385416666666663[/C][C]0.711458333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]18.3[/C][C]18.5152083333333[/C][C]17.2666666666667[/C][C]1.24854166666667[/C][C]-0.215208333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]16.3[/C][C]17.1285416666667[/C][C]17.2916666666667[/C][C]-0.163125[/C][C]-0.828541666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]14.9[/C][C]15.5052083333333[/C][C]17.3666666666667[/C][C]-1.86145833333333[/C][C]-0.605208333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]18.2[/C][C]17.8127083333333[/C][C]17.3916666666667[/C][C]0.421041666666666[/C][C]0.387291666666663[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]18.4[/C][C]18.6585416666667[/C][C]17.4458333333333[/C][C]1.21270833333333[/C][C]-0.258541666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]18.5[/C][C]17.8927083333333[/C][C]17.5125[/C][C]0.380208333333333[/C][C]0.607291666666669[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]16[/C][C]16.4477083333333[/C][C]17.5666666666667[/C][C]-1.11895833333333[/C][C]-0.447708333333335[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]17.4[/C][C]16.8802083333333[/C][C]17.6833333333333[/C][C]-0.803125[/C][C]0.519791666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]17.2[/C][C]17.3052083333333[/C][C]17.8125[/C][C]-0.507291666666666[/C][C]-0.105208333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]19.6[/C][C]19.1435416666667[/C][C]17.875[/C][C]1.26854166666667[/C][C]0.456458333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]17.2[/C][C]17.8552083333333[/C][C]17.9708333333333[/C][C]-0.115625000000000[/C][C]-0.655208333333331[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]18.3[/C][C]18.1177083333333[/C][C]18.0791666666667[/C][C]0.0385416666666663[/C][C]0.182291666666668[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]19.3[/C][C]19.369375[/C][C]18.1208333333333[/C][C]1.24854166666667[/C][C]-0.0693749999999973[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]18.1[/C][C]18.0327083333333[/C][C]18.1958333333333[/C][C]-0.163125[/C][C]0.0672916666666659[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]16.2[/C][C]16.4635416666667[/C][C]18.325[/C][C]-1.86145833333333[/C][C]-0.263541666666665[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]18.4[/C][C]18.804375[/C][C]18.3833333333333[/C][C]0.421041666666666[/C][C]-0.404374999999998[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]20.5[/C][C]19.716875[/C][C]18.5041666666667[/C][C]1.21270833333333[/C][C]0.783125000000005[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]19[/C][C]19.0635416666667[/C][C]18.6833333333333[/C][C]0.380208333333333[/C][C]-0.0635416666666657[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]16.5[/C][C]17.6602083333333[/C][C]18.7791666666667[/C][C]-1.11895833333333[/C][C]-1.16020833333334[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]18.7[/C][C]18.1135416666667[/C][C]18.9166666666667[/C][C]-0.803125[/C][C]0.586458333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]19[/C][C]18.4885416666667[/C][C]18.9958333333333[/C][C]-0.507291666666666[/C][C]0.511458333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]19.2[/C][C]20.3435416666667[/C][C]19.075[/C][C]1.26854166666667[/C][C]-1.14354166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]20.5[/C][C]19.009375[/C][C]19.125[/C][C]-0.115625000000000[/C][C]1.490625[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]19.3[/C][C]18.9885416666667[/C][C]18.95[/C][C]0.0385416666666663[/C][C]0.311458333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]20.6[/C][C]19.969375[/C][C]18.7208333333333[/C][C]1.24854166666667[/C][C]0.630625000000002[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]20.1[/C][C]18.2702083333333[/C][C]18.4333333333333[/C][C]-0.163125[/C][C]1.82979166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]16.1[/C][C]16.1760416666667[/C][C]18.0375[/C][C]-1.86145833333333[/C][C]-0.076041666666665[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]20.4[/C][C]18.1002083333333[/C][C]17.6791666666667[/C][C]0.421041666666666[/C][C]2.29979166666666[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]19.7[/C][C]18.4752083333333[/C][C]17.2625[/C][C]1.21270833333333[/C][C]1.22479166666666[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]15.6[/C][C]17.159375[/C][C]16.7791666666667[/C][C]0.380208333333333[/C][C]-1.559375[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]14.4[/C][C]15.226875[/C][C]16.3458333333333[/C][C]-1.11895833333333[/C][C]-0.826874999999998[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]13.9[/C][C]15.1135416666667[/C][C]15.9166666666667[/C][C]-0.803125[/C][C]-1.21354166666666[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]14.3[/C][C]15.034375[/C][C]15.5416666666667[/C][C]-0.507291666666666[/C][C]-0.734374999999998[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]15.3[/C][C]16.4852083333333[/C][C]15.2166666666667[/C][C]1.26854166666667[/C][C]-1.18520833333333[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]14.4[/C][C]14.7760416666667[/C][C]14.8916666666667[/C][C]-0.115625000000000[/C][C]-0.376041666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]13.8[/C][C]14.796875[/C][C]14.7583333333333[/C][C]0.0385416666666663[/C][C]-0.996875[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]15.7[/C][C]16.081875[/C][C]14.8333333333333[/C][C]1.24854166666667[/C][C]-0.381875000000001[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]14.7[/C][C]14.7827083333333[/C][C]14.9458333333333[/C][C]-0.163125[/C][C]-0.0827083333333345[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]12.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1.86145833333333[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]16.2[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.421041666666666[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]16.1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.21270833333333[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]16[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.380208333333333[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]15.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1.11895833333333[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]73[/C][C]15.2[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=110372&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=110372&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	13.2	NA	NA	-0.803125	NA
2	13.8	NA	NA	-0.507291666666666	NA
3	16.2	NA	NA	1.26854166666667	NA
4	14.7	NA	NA	-0.115625000000000	NA
5	13.9	NA	NA	0.0385416666666663	NA
6	16	NA	NA	1.24854166666667	NA
7	14.4	14.6327083333333	14.7958333333333	-0.163125	-0.232708333333333
8	12.3	13.0427083333333	14.9041666666667	-1.86145833333333	-0.742708333333331
9	15.9	15.429375	15.0083333333333	0.421041666666666	0.470625000000002
10	15.9	16.3335416666667	15.1208333333333	1.21270833333333	-0.433541666666663
11	15.5	15.634375	15.2541666666667	0.380208333333333	-0.134374999999997
12	15.1	14.2560416666667	15.375	-1.11895833333333	0.843958333333337
13	14.5	14.6427083333333	15.4458333333333	-0.803125	-0.142708333333330
14	15.1	15.021875	15.5291666666667	-0.507291666666666	0.0781250000000018
15	17.4	16.926875	15.6583333333333	1.26854166666667	0.473125000000001
16	16.2	15.621875	15.7375	-0.115625000000000	0.578125000000002
17	15.6	15.871875	15.8333333333333	0.0385416666666663	-0.271875000000001
18	17.2	17.2277083333333	15.9791666666667	1.24854166666667	-0.027708333333333
19	14.9	15.949375	16.1125	-0.163125	-1.04937500000000
20	13.8	14.384375	16.2458333333333	-1.86145833333333	-0.584375
21	17.5	16.8210416666667	16.4	0.421041666666666	0.678958333333334
22	16.2	17.691875	16.4791666666667	1.21270833333333	-1.491875
23	17.5	16.946875	16.5666666666667	0.380208333333333	0.553125000000001
24	16.6	15.5935416666667	16.7125	-1.11895833333333	1.00645833333333
25	16.2	16.0135416666667	16.8166666666667	-0.803125	0.186458333333334
26	16.6	16.4135416666667	16.9208333333333	-0.507291666666666	0.186458333333338
27	19.6	18.264375	16.9958333333333	1.26854166666667	1.335625
28	15.9	17.0010416666667	17.1166666666667	-0.115625000000000	-1.10104166666666
29	18	17.2885416666667	17.25	0.0385416666666663	0.711458333333333
30	18.3	18.5152083333333	17.2666666666667	1.24854166666667	-0.215208333333333
31	16.3	17.1285416666667	17.2916666666667	-0.163125	-0.828541666666666
32	14.9	15.5052083333333	17.3666666666667	-1.86145833333333	-0.605208333333334
33	18.2	17.8127083333333	17.3916666666667	0.421041666666666	0.387291666666663
34	18.4	18.6585416666667	17.4458333333333	1.21270833333333	-0.258541666666666
35	18.5	17.8927083333333	17.5125	0.380208333333333	0.607291666666669
36	16	16.4477083333333	17.5666666666667	-1.11895833333333	-0.447708333333335
37	17.4	16.8802083333333	17.6833333333333	-0.803125	0.519791666666666
38	17.2	17.3052083333333	17.8125	-0.507291666666666	-0.105208333333334
39	19.6	19.1435416666667	17.875	1.26854166666667	0.456458333333334
40	17.2	17.8552083333333	17.9708333333333	-0.115625000000000	-0.655208333333331
41	18.3	18.1177083333333	18.0791666666667	0.0385416666666663	0.182291666666668
42	19.3	19.369375	18.1208333333333	1.24854166666667	-0.0693749999999973
43	18.1	18.0327083333333	18.1958333333333	-0.163125	0.0672916666666659
44	16.2	16.4635416666667	18.325	-1.86145833333333	-0.263541666666665
45	18.4	18.804375	18.3833333333333	0.421041666666666	-0.404374999999998
46	20.5	19.716875	18.5041666666667	1.21270833333333	0.783125000000005
47	19	19.0635416666667	18.6833333333333	0.380208333333333	-0.0635416666666657
48	16.5	17.6602083333333	18.7791666666667	-1.11895833333333	-1.16020833333334
49	18.7	18.1135416666667	18.9166666666667	-0.803125	0.586458333333333
50	19	18.4885416666667	18.9958333333333	-0.507291666666666	0.511458333333334
51	19.2	20.3435416666667	19.075	1.26854166666667	-1.14354166666667
52	20.5	19.009375	19.125	-0.115625000000000	1.490625
53	19.3	18.9885416666667	18.95	0.0385416666666663	0.311458333333334
54	20.6	19.969375	18.7208333333333	1.24854166666667	0.630625000000002
55	20.1	18.2702083333333	18.4333333333333	-0.163125	1.82979166666667
56	16.1	16.1760416666667	18.0375	-1.86145833333333	-0.076041666666665
57	20.4	18.1002083333333	17.6791666666667	0.421041666666666	2.29979166666666
58	19.7	18.4752083333333	17.2625	1.21270833333333	1.22479166666666
59	15.6	17.159375	16.7791666666667	0.380208333333333	-1.559375
60	14.4	15.226875	16.3458333333333	-1.11895833333333	-0.826874999999998
61	13.9	15.1135416666667	15.9166666666667	-0.803125	-1.21354166666666
62	14.3	15.034375	15.5416666666667	-0.507291666666666	-0.734374999999998
63	15.3	16.4852083333333	15.2166666666667	1.26854166666667	-1.18520833333333
64	14.4	14.7760416666667	14.8916666666667	-0.115625000000000	-0.376041666666666
65	13.8	14.796875	14.7583333333333	0.0385416666666663	-0.996875
66	15.7	16.081875	14.8333333333333	1.24854166666667	-0.381875000000001
67	14.7	14.7827083333333	14.9458333333333	-0.163125	-0.0827083333333345
68	12.5	NA	NA	-1.86145833333333	NA
69	16.2	NA	NA	0.421041666666666	NA
70	16.1	NA	NA	1.21270833333333	NA
71	16	NA	NA	0.380208333333333	NA
72	15.8	NA	NA	-1.11895833333333	NA
73	15.2	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