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, 24 Dec 2010 14:41:18 +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/24/t1293201580y9akb4m5lui0r6x.htm/, Retrieved Tue, 30 Apr 2024 03:29:03 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=115018, Retrieved Tue, 30 Apr 2024 03:29:03 +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] [CD] [2010-12-24 14:41:18] [fd751bc40fbbb4c72222c10190589d42] [Current]

Feedback Forum

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

1,8
1,7
1,4
1,2
1
1,7
2,4
2
2,1
2
1,8
2,7
2,3
1,9
2
2,3
2,8
2,4
2,3
2,7
2,7
2,9
3
2,2
2,3
2,8
2,8
2,8
2,2
2,6
2,8
2,5
2,4
2,3
1,9
1,7
2
2,1
1,7
1,8
1,8
1,8
1,3
1,3
1,3
1,2
1,4
2,2
2,9
3,1
3,5
3,6
4,4
4,1
5,1
5,8
5,9
5,4
5,5
4,8
3,2

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=115018&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=115018&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=115018&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	1.8	NA	NA	0.0160590277777778	NA
2	1.7	NA	NA	0.0483506944444445	NA
3	1.4	NA	NA	-0.00581597222222216	NA
4	1.2	NA	NA	0.0441840277777779	NA
5	1	NA	NA	0.145225694444444	NA
6	1.7	NA	NA	0.00980902777777784	NA
7	2.4	1.96605902777778	1.8375	0.128559027777778	0.433940972222222
8	2	1.99730902777778	1.86666666666667	0.130642361111111	0.00269097222222192
9	2.1	1.87022569444444	1.9	-0.0297743055555556	0.229774305555556
10	2	1.92855902777778	1.97083333333333	-0.0422743055555558	0.0714409722222227
11	1.8	1.95147569444444	2.09166666666667	-0.140190972222222	-0.151475694444444
12	2.7	1.89105902777778	2.19583333333333	-0.304774305555555	0.808940972222222
13	2.3	2.23689236111111	2.22083333333333	0.0160590277777778	0.0631076388888889
14	1.9	2.29418402777778	2.24583333333333	0.0483506944444445	-0.394184027777778
15	2	2.29418402777778	2.3	-0.00581597222222216	-0.294184027777778
16	2.3	2.40668402777778	2.3625	0.0441840277777779	-0.106684027777778
17	2.8	2.59522569444444	2.45	0.145225694444444	0.204774305555555
18	2.4	2.48897569444444	2.47916666666667	0.00980902777777784	-0.0889756944444442
19	2.3	2.58689236111111	2.45833333333333	0.128559027777778	-0.28689236111111
20	2.7	2.62647569444444	2.49583333333333	0.130642361111111	0.0735243055555559
21	2.7	2.53689236111111	2.56666666666667	-0.0297743055555556	0.163107638888889
22	2.9	2.57855902777778	2.62083333333333	-0.0422743055555558	0.321440972222222
23	3	2.47647569444444	2.61666666666667	-0.140190972222222	0.523524305555556
24	2.2	2.29522569444444	2.6	-0.304774305555555	-0.0952256944444443
25	2.3	2.64522569444444	2.62916666666667	0.0160590277777778	-0.345225694444444
26	2.8	2.69001736111111	2.64166666666667	0.0483506944444445	0.109982638888889
27	2.8	2.61501736111111	2.62083333333333	-0.00581597222222216	0.184982638888889
28	2.8	2.62751736111111	2.58333333333333	0.0441840277777779	0.172482638888888
29	2.2	2.65772569444444	2.5125	0.145225694444444	-0.457725694444444
30	2.6	2.45564236111111	2.44583333333333	0.00980902777777784	0.144357638888888
31	2.8	2.54105902777778	2.4125	0.128559027777778	0.258940972222223
32	2.5	2.50147569444444	2.37083333333333	0.130642361111111	-0.00147569444444429
33	2.4	2.26605902777778	2.29583333333333	-0.0297743055555556	0.133940972222222
34	2.3	2.16605902777778	2.20833333333333	-0.0422743055555558	0.133940972222222
35	1.9	2.00980902777778	2.15	-0.140190972222222	-0.109809027777778
36	1.7	1.79522569444444	2.1	-0.304774305555555	-0.0952256944444443
37	2	2.02022569444444	2.00416666666667	0.0160590277777778	-0.0202256944444443
38	2.1	1.94001736111111	1.89166666666667	0.0483506944444445	0.159982638888889
39	1.7	1.79001736111111	1.79583333333333	-0.00581597222222216	-0.0900173611111115
40	1.8	1.74835069444444	1.70416666666667	0.0441840277777779	0.0516493055555556
41	1.8	1.78272569444444	1.6375	0.145225694444444	0.0172743055555558
42	1.8	1.64730902777778	1.6375	0.00980902777777784	0.152690972222222
43	1.3	1.82439236111111	1.69583333333333	0.128559027777778	-0.524392361111111
44	1.3	1.90564236111111	1.775	0.130642361111111	-0.605642361111111
45	1.3	1.86189236111111	1.89166666666667	-0.0297743055555556	-0.561892361111111
46	1.2	1.99939236111111	2.04166666666667	-0.0422743055555558	-0.799392361111111
47	1.4	2.08480902777778	2.225	-0.140190972222222	-0.684809027777778
48	2.2	2.12439236111111	2.42916666666667	-0.304774305555555	0.0756076388888891
49	2.9	2.69939236111111	2.68333333333333	0.0160590277777778	0.200607638888889
50	3.1	3.07751736111111	3.02916666666667	0.0483506944444445	0.0224826388888895
51	3.5	3.40251736111111	3.40833333333333	-0.00581597222222216	0.0974826388888892
52	3.6	3.81918402777778	3.775	0.0441840277777779	-0.219184027777777
53	4.4	4.26605902777778	4.12083333333333	0.145225694444444	0.133940972222223
54	4.1	4.40980902777778	4.4	0.00980902777777784	-0.309809027777778
55	5.1	4.64939236111111	4.52083333333333	0.128559027777778	0.450607638888888
56	5.8	NA	NA	0.130642361111111	NA
57	5.9	NA	NA	-0.0297743055555556	NA
58	5.4	NA	NA	-0.0422743055555558	NA
59	5.5	NA	NA	-0.140190972222222	NA
60	4.8	NA	NA	-0.304774305555555	NA
61	3.2	NA	NA	NA	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 1.8 & NA & NA & 0.0160590277777778 & NA \tabularnewline
2 & 1.7 & NA & NA & 0.0483506944444445 & NA \tabularnewline
3 & 1.4 & NA & NA & -0.00581597222222216 & NA \tabularnewline
4 & 1.2 & NA & NA & 0.0441840277777779 & NA \tabularnewline
5 & 1 & NA & NA & 0.145225694444444 & NA \tabularnewline
6 & 1.7 & NA & NA & 0.00980902777777784 & NA \tabularnewline
7 & 2.4 & 1.96605902777778 & 1.8375 & 0.128559027777778 & 0.433940972222222 \tabularnewline
8 & 2 & 1.99730902777778 & 1.86666666666667 & 0.130642361111111 & 0.00269097222222192 \tabularnewline
9 & 2.1 & 1.87022569444444 & 1.9 & -0.0297743055555556 & 0.229774305555556 \tabularnewline
10 & 2 & 1.92855902777778 & 1.97083333333333 & -0.0422743055555558 & 0.0714409722222227 \tabularnewline
11 & 1.8 & 1.95147569444444 & 2.09166666666667 & -0.140190972222222 & -0.151475694444444 \tabularnewline
12 & 2.7 & 1.89105902777778 & 2.19583333333333 & -0.304774305555555 & 0.808940972222222 \tabularnewline
13 & 2.3 & 2.23689236111111 & 2.22083333333333 & 0.0160590277777778 & 0.0631076388888889 \tabularnewline
14 & 1.9 & 2.29418402777778 & 2.24583333333333 & 0.0483506944444445 & -0.394184027777778 \tabularnewline
15 & 2 & 2.29418402777778 & 2.3 & -0.00581597222222216 & -0.294184027777778 \tabularnewline
16 & 2.3 & 2.40668402777778 & 2.3625 & 0.0441840277777779 & -0.106684027777778 \tabularnewline
17 & 2.8 & 2.59522569444444 & 2.45 & 0.145225694444444 & 0.204774305555555 \tabularnewline
18 & 2.4 & 2.48897569444444 & 2.47916666666667 & 0.00980902777777784 & -0.0889756944444442 \tabularnewline
19 & 2.3 & 2.58689236111111 & 2.45833333333333 & 0.128559027777778 & -0.28689236111111 \tabularnewline
20 & 2.7 & 2.62647569444444 & 2.49583333333333 & 0.130642361111111 & 0.0735243055555559 \tabularnewline
21 & 2.7 & 2.53689236111111 & 2.56666666666667 & -0.0297743055555556 & 0.163107638888889 \tabularnewline
22 & 2.9 & 2.57855902777778 & 2.62083333333333 & -0.0422743055555558 & 0.321440972222222 \tabularnewline
23 & 3 & 2.47647569444444 & 2.61666666666667 & -0.140190972222222 & 0.523524305555556 \tabularnewline
24 & 2.2 & 2.29522569444444 & 2.6 & -0.304774305555555 & -0.0952256944444443 \tabularnewline
25 & 2.3 & 2.64522569444444 & 2.62916666666667 & 0.0160590277777778 & -0.345225694444444 \tabularnewline
26 & 2.8 & 2.69001736111111 & 2.64166666666667 & 0.0483506944444445 & 0.109982638888889 \tabularnewline
27 & 2.8 & 2.61501736111111 & 2.62083333333333 & -0.00581597222222216 & 0.184982638888889 \tabularnewline
28 & 2.8 & 2.62751736111111 & 2.58333333333333 & 0.0441840277777779 & 0.172482638888888 \tabularnewline
29 & 2.2 & 2.65772569444444 & 2.5125 & 0.145225694444444 & -0.457725694444444 \tabularnewline
30 & 2.6 & 2.45564236111111 & 2.44583333333333 & 0.00980902777777784 & 0.144357638888888 \tabularnewline
31 & 2.8 & 2.54105902777778 & 2.4125 & 0.128559027777778 & 0.258940972222223 \tabularnewline
32 & 2.5 & 2.50147569444444 & 2.37083333333333 & 0.130642361111111 & -0.00147569444444429 \tabularnewline
33 & 2.4 & 2.26605902777778 & 2.29583333333333 & -0.0297743055555556 & 0.133940972222222 \tabularnewline
34 & 2.3 & 2.16605902777778 & 2.20833333333333 & -0.0422743055555558 & 0.133940972222222 \tabularnewline
35 & 1.9 & 2.00980902777778 & 2.15 & -0.140190972222222 & -0.109809027777778 \tabularnewline
36 & 1.7 & 1.79522569444444 & 2.1 & -0.304774305555555 & -0.0952256944444443 \tabularnewline
37 & 2 & 2.02022569444444 & 2.00416666666667 & 0.0160590277777778 & -0.0202256944444443 \tabularnewline
38 & 2.1 & 1.94001736111111 & 1.89166666666667 & 0.0483506944444445 & 0.159982638888889 \tabularnewline
39 & 1.7 & 1.79001736111111 & 1.79583333333333 & -0.00581597222222216 & -0.0900173611111115 \tabularnewline
40 & 1.8 & 1.74835069444444 & 1.70416666666667 & 0.0441840277777779 & 0.0516493055555556 \tabularnewline
41 & 1.8 & 1.78272569444444 & 1.6375 & 0.145225694444444 & 0.0172743055555558 \tabularnewline
42 & 1.8 & 1.64730902777778 & 1.6375 & 0.00980902777777784 & 0.152690972222222 \tabularnewline
43 & 1.3 & 1.82439236111111 & 1.69583333333333 & 0.128559027777778 & -0.524392361111111 \tabularnewline
44 & 1.3 & 1.90564236111111 & 1.775 & 0.130642361111111 & -0.605642361111111 \tabularnewline
45 & 1.3 & 1.86189236111111 & 1.89166666666667 & -0.0297743055555556 & -0.561892361111111 \tabularnewline
46 & 1.2 & 1.99939236111111 & 2.04166666666667 & -0.0422743055555558 & -0.799392361111111 \tabularnewline
47 & 1.4 & 2.08480902777778 & 2.225 & -0.140190972222222 & -0.684809027777778 \tabularnewline
48 & 2.2 & 2.12439236111111 & 2.42916666666667 & -0.304774305555555 & 0.0756076388888891 \tabularnewline
49 & 2.9 & 2.69939236111111 & 2.68333333333333 & 0.0160590277777778 & 0.200607638888889 \tabularnewline
50 & 3.1 & 3.07751736111111 & 3.02916666666667 & 0.0483506944444445 & 0.0224826388888895 \tabularnewline
51 & 3.5 & 3.40251736111111 & 3.40833333333333 & -0.00581597222222216 & 0.0974826388888892 \tabularnewline
52 & 3.6 & 3.81918402777778 & 3.775 & 0.0441840277777779 & -0.219184027777777 \tabularnewline
53 & 4.4 & 4.26605902777778 & 4.12083333333333 & 0.145225694444444 & 0.133940972222223 \tabularnewline
54 & 4.1 & 4.40980902777778 & 4.4 & 0.00980902777777784 & -0.309809027777778 \tabularnewline
55 & 5.1 & 4.64939236111111 & 4.52083333333333 & 0.128559027777778 & 0.450607638888888 \tabularnewline
56 & 5.8 & NA & NA & 0.130642361111111 & NA \tabularnewline
57 & 5.9 & NA & NA & -0.0297743055555556 & NA \tabularnewline
58 & 5.4 & NA & NA & -0.0422743055555558 & NA \tabularnewline
59 & 5.5 & NA & NA & -0.140190972222222 & NA \tabularnewline
60 & 4.8 & NA & NA & -0.304774305555555 & NA \tabularnewline
61 & 3.2 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=115018&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]1.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0160590277777778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]1.7[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0483506944444445[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]1.4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00581597222222216[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]1.2[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0441840277777779[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.145225694444444[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]1.7[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00980902777777784[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]2.4[/C][C]1.96605902777778[/C][C]1.8375[/C][C]0.128559027777778[/C][C]0.433940972222222[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]2[/C][C]1.99730902777778[/C][C]1.86666666666667[/C][C]0.130642361111111[/C][C]0.00269097222222192[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]2.1[/C][C]1.87022569444444[/C][C]1.9[/C][C]-0.0297743055555556[/C][C]0.229774305555556[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]2[/C][C]1.92855902777778[/C][C]1.97083333333333[/C][C]-0.0422743055555558[/C][C]0.0714409722222227[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]1.8[/C][C]1.95147569444444[/C][C]2.09166666666667[/C][C]-0.140190972222222[/C][C]-0.151475694444444[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]2.7[/C][C]1.89105902777778[/C][C]2.19583333333333[/C][C]-0.304774305555555[/C][C]0.808940972222222[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]2.3[/C][C]2.23689236111111[/C][C]2.22083333333333[/C][C]0.0160590277777778[/C][C]0.0631076388888889[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]1.9[/C][C]2.29418402777778[/C][C]2.24583333333333[/C][C]0.0483506944444445[/C][C]-0.394184027777778[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]2[/C][C]2.29418402777778[/C][C]2.3[/C][C]-0.00581597222222216[/C][C]-0.294184027777778[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]2.3[/C][C]2.40668402777778[/C][C]2.3625[/C][C]0.0441840277777779[/C][C]-0.106684027777778[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]2.8[/C][C]2.59522569444444[/C][C]2.45[/C][C]0.145225694444444[/C][C]0.204774305555555[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]2.4[/C][C]2.48897569444444[/C][C]2.47916666666667[/C][C]0.00980902777777784[/C][C]-0.0889756944444442[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]2.3[/C][C]2.58689236111111[/C][C]2.45833333333333[/C][C]0.128559027777778[/C][C]-0.28689236111111[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]2.7[/C][C]2.62647569444444[/C][C]2.49583333333333[/C][C]0.130642361111111[/C][C]0.0735243055555559[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]2.7[/C][C]2.53689236111111[/C][C]2.56666666666667[/C][C]-0.0297743055555556[/C][C]0.163107638888889[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]2.9[/C][C]2.57855902777778[/C][C]2.62083333333333[/C][C]-0.0422743055555558[/C][C]0.321440972222222[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]3[/C][C]2.47647569444444[/C][C]2.61666666666667[/C][C]-0.140190972222222[/C][C]0.523524305555556[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]2.2[/C][C]2.29522569444444[/C][C]2.6[/C][C]-0.304774305555555[/C][C]-0.0952256944444443[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]2.3[/C][C]2.64522569444444[/C][C]2.62916666666667[/C][C]0.0160590277777778[/C][C]-0.345225694444444[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]2.8[/C][C]2.69001736111111[/C][C]2.64166666666667[/C][C]0.0483506944444445[/C][C]0.109982638888889[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]2.8[/C][C]2.61501736111111[/C][C]2.62083333333333[/C][C]-0.00581597222222216[/C][C]0.184982638888889[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]2.8[/C][C]2.62751736111111[/C][C]2.58333333333333[/C][C]0.0441840277777779[/C][C]0.172482638888888[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]2.2[/C][C]2.65772569444444[/C][C]2.5125[/C][C]0.145225694444444[/C][C]-0.457725694444444[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]2.6[/C][C]2.45564236111111[/C][C]2.44583333333333[/C][C]0.00980902777777784[/C][C]0.144357638888888[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]2.8[/C][C]2.54105902777778[/C][C]2.4125[/C][C]0.128559027777778[/C][C]0.258940972222223[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]2.5[/C][C]2.50147569444444[/C][C]2.37083333333333[/C][C]0.130642361111111[/C][C]-0.00147569444444429[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]2.4[/C][C]2.26605902777778[/C][C]2.29583333333333[/C][C]-0.0297743055555556[/C][C]0.133940972222222[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]2.3[/C][C]2.16605902777778[/C][C]2.20833333333333[/C][C]-0.0422743055555558[/C][C]0.133940972222222[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]1.9[/C][C]2.00980902777778[/C][C]2.15[/C][C]-0.140190972222222[/C][C]-0.109809027777778[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]1.7[/C][C]1.79522569444444[/C][C]2.1[/C][C]-0.304774305555555[/C][C]-0.0952256944444443[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]2[/C][C]2.02022569444444[/C][C]2.00416666666667[/C][C]0.0160590277777778[/C][C]-0.0202256944444443[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]2.1[/C][C]1.94001736111111[/C][C]1.89166666666667[/C][C]0.0483506944444445[/C][C]0.159982638888889[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]1.7[/C][C]1.79001736111111[/C][C]1.79583333333333[/C][C]-0.00581597222222216[/C][C]-0.0900173611111115[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]1.8[/C][C]1.74835069444444[/C][C]1.70416666666667[/C][C]0.0441840277777779[/C][C]0.0516493055555556[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]1.8[/C][C]1.78272569444444[/C][C]1.6375[/C][C]0.145225694444444[/C][C]0.0172743055555558[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]1.8[/C][C]1.64730902777778[/C][C]1.6375[/C][C]0.00980902777777784[/C][C]0.152690972222222[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]1.3[/C][C]1.82439236111111[/C][C]1.69583333333333[/C][C]0.128559027777778[/C][C]-0.524392361111111[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]1.3[/C][C]1.90564236111111[/C][C]1.775[/C][C]0.130642361111111[/C][C]-0.605642361111111[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]1.3[/C][C]1.86189236111111[/C][C]1.89166666666667[/C][C]-0.0297743055555556[/C][C]-0.561892361111111[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]1.2[/C][C]1.99939236111111[/C][C]2.04166666666667[/C][C]-0.0422743055555558[/C][C]-0.799392361111111[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]1.4[/C][C]2.08480902777778[/C][C]2.225[/C][C]-0.140190972222222[/C][C]-0.684809027777778[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]2.2[/C][C]2.12439236111111[/C][C]2.42916666666667[/C][C]-0.304774305555555[/C][C]0.0756076388888891[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]2.9[/C][C]2.69939236111111[/C][C]2.68333333333333[/C][C]0.0160590277777778[/C][C]0.200607638888889[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]3.1[/C][C]3.07751736111111[/C][C]3.02916666666667[/C][C]0.0483506944444445[/C][C]0.0224826388888895[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]3.5[/C][C]3.40251736111111[/C][C]3.40833333333333[/C][C]-0.00581597222222216[/C][C]0.0974826388888892[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]3.6[/C][C]3.81918402777778[/C][C]3.775[/C][C]0.0441840277777779[/C][C]-0.219184027777777[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]4.4[/C][C]4.26605902777778[/C][C]4.12083333333333[/C][C]0.145225694444444[/C][C]0.133940972222223[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]4.1[/C][C]4.40980902777778[/C][C]4.4[/C][C]0.00980902777777784[/C][C]-0.309809027777778[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]5.1[/C][C]4.64939236111111[/C][C]4.52083333333333[/C][C]0.128559027777778[/C][C]0.450607638888888[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]5.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.130642361111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]5.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0297743055555556[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]5.4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0422743055555558[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]5.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.140190972222222[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]4.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.304774305555555[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]3.2[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=115018&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=115018&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	1.8	NA	NA	0.0160590277777778	NA
2	1.7	NA	NA	0.0483506944444445	NA
3	1.4	NA	NA	-0.00581597222222216	NA
4	1.2	NA	NA	0.0441840277777779	NA
5	1	NA	NA	0.145225694444444	NA
6	1.7	NA	NA	0.00980902777777784	NA
7	2.4	1.96605902777778	1.8375	0.128559027777778	0.433940972222222
8	2	1.99730902777778	1.86666666666667	0.130642361111111	0.00269097222222192
9	2.1	1.87022569444444	1.9	-0.0297743055555556	0.229774305555556
10	2	1.92855902777778	1.97083333333333	-0.0422743055555558	0.0714409722222227
11	1.8	1.95147569444444	2.09166666666667	-0.140190972222222	-0.151475694444444
12	2.7	1.89105902777778	2.19583333333333	-0.304774305555555	0.808940972222222
13	2.3	2.23689236111111	2.22083333333333	0.0160590277777778	0.0631076388888889
14	1.9	2.29418402777778	2.24583333333333	0.0483506944444445	-0.394184027777778
15	2	2.29418402777778	2.3	-0.00581597222222216	-0.294184027777778
16	2.3	2.40668402777778	2.3625	0.0441840277777779	-0.106684027777778
17	2.8	2.59522569444444	2.45	0.145225694444444	0.204774305555555
18	2.4	2.48897569444444	2.47916666666667	0.00980902777777784	-0.0889756944444442
19	2.3	2.58689236111111	2.45833333333333	0.128559027777778	-0.28689236111111
20	2.7	2.62647569444444	2.49583333333333	0.130642361111111	0.0735243055555559
21	2.7	2.53689236111111	2.56666666666667	-0.0297743055555556	0.163107638888889
22	2.9	2.57855902777778	2.62083333333333	-0.0422743055555558	0.321440972222222
23	3	2.47647569444444	2.61666666666667	-0.140190972222222	0.523524305555556
24	2.2	2.29522569444444	2.6	-0.304774305555555	-0.0952256944444443
25	2.3	2.64522569444444	2.62916666666667	0.0160590277777778	-0.345225694444444
26	2.8	2.69001736111111	2.64166666666667	0.0483506944444445	0.109982638888889
27	2.8	2.61501736111111	2.62083333333333	-0.00581597222222216	0.184982638888889
28	2.8	2.62751736111111	2.58333333333333	0.0441840277777779	0.172482638888888
29	2.2	2.65772569444444	2.5125	0.145225694444444	-0.457725694444444
30	2.6	2.45564236111111	2.44583333333333	0.00980902777777784	0.144357638888888
31	2.8	2.54105902777778	2.4125	0.128559027777778	0.258940972222223
32	2.5	2.50147569444444	2.37083333333333	0.130642361111111	-0.00147569444444429
33	2.4	2.26605902777778	2.29583333333333	-0.0297743055555556	0.133940972222222
34	2.3	2.16605902777778	2.20833333333333	-0.0422743055555558	0.133940972222222
35	1.9	2.00980902777778	2.15	-0.140190972222222	-0.109809027777778
36	1.7	1.79522569444444	2.1	-0.304774305555555	-0.0952256944444443
37	2	2.02022569444444	2.00416666666667	0.0160590277777778	-0.0202256944444443
38	2.1	1.94001736111111	1.89166666666667	0.0483506944444445	0.159982638888889
39	1.7	1.79001736111111	1.79583333333333	-0.00581597222222216	-0.0900173611111115
40	1.8	1.74835069444444	1.70416666666667	0.0441840277777779	0.0516493055555556
41	1.8	1.78272569444444	1.6375	0.145225694444444	0.0172743055555558
42	1.8	1.64730902777778	1.6375	0.00980902777777784	0.152690972222222
43	1.3	1.82439236111111	1.69583333333333	0.128559027777778	-0.524392361111111
44	1.3	1.90564236111111	1.775	0.130642361111111	-0.605642361111111
45	1.3	1.86189236111111	1.89166666666667	-0.0297743055555556	-0.561892361111111
46	1.2	1.99939236111111	2.04166666666667	-0.0422743055555558	-0.799392361111111
47	1.4	2.08480902777778	2.225	-0.140190972222222	-0.684809027777778
48	2.2	2.12439236111111	2.42916666666667	-0.304774305555555	0.0756076388888891
49	2.9	2.69939236111111	2.68333333333333	0.0160590277777778	0.200607638888889
50	3.1	3.07751736111111	3.02916666666667	0.0483506944444445	0.0224826388888895
51	3.5	3.40251736111111	3.40833333333333	-0.00581597222222216	0.0974826388888892
52	3.6	3.81918402777778	3.775	0.0441840277777779	-0.219184027777777
53	4.4	4.26605902777778	4.12083333333333	0.145225694444444	0.133940972222223
54	4.1	4.40980902777778	4.4	0.00980902777777784	-0.309809027777778
55	5.1	4.64939236111111	4.52083333333333	0.128559027777778	0.450607638888888
56	5.8	NA	NA	0.130642361111111	NA
57	5.9	NA	NA	-0.0297743055555556	NA
58	5.4	NA	NA	-0.0422743055555558	NA
59	5.5	NA	NA	-0.140190972222222	NA
60	4.8	NA	NA	-0.304774305555555	NA
61	3.2	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