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

Sat, 25 Dec 2010 22:53:53 +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/25/t1293317534g24yvqxovtpohis.htm/, Retrieved Mon, 29 Apr 2024 04:52:35 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=115471, Retrieved Mon, 29 Apr 2024 04:52:35 +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

154

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

-     [Classical Decomposition] [] [2010-12-15 19:20:11] [d39e5c40c631ed6c22677d2e41dbfc7d]
-    D    [Classical Decomposition] [paper trend depos...] [2010-12-25 22:53:53] [6df2229e3f2091de42c4a9cf9a617420] [Current]
-    D      [Classical Decomposition] [paper trend depos...] [2010-12-25 23:00:31] [eeb33d252044f8583501f5ba0605ad6d] 
-    D      [Classical Decomposition] [paper trend dow j...] [2010-12-25 23:02:54] [eeb33d252044f8583501f5ba0605ad6d] 

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	'RServer@AstonUniversity' @ vre.aston.ac.uk

\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 & 'RServer@AstonUniversity' @ vre.aston.ac.uk \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=115471&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]'RServer@AstonUniversity' @ vre.aston.ac.uk[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=115471&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=115471&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	'RServer@AstonUniversity' @ vre.aston.ac.uk

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	83.9	NA	NA	-3.73402777777778	NA
2	85.6	NA	NA	-0.611111111111115	NA
3	87.5	NA	NA	-1.69444444444444	NA
4	88.5	NA	NA	1.46388888888888	NA
5	91	NA	NA	-2.00590277777777	NA
6	90.6	NA	NA	0.242013888888887	NA
7	91.2	89.8055555555556	90.8916666666667	-1.08611111111112	1.39444444444445
8	93.2	93.0795138888889	91.5958333333333	1.48368055555555	0.12048611111112
9	90.1	93.2701388888889	91.9541666666667	1.31597222222222	-3.17013888888887
10	95	94.9440972222222	92.225	2.71909722222222	0.0559027777778027
11	95.4	95.7263888888889	92.5083333333333	3.21805555555556	-0.326388888888886
12	93.7	91.5097222222222	92.8208333333333	-1.3111111111111	2.19027777777777
13	93.9	89.5451388888889	93.2791666666667	-3.73402777777778	4.35486111111112
14	92.5	93.0805555555556	93.6916666666667	-0.611111111111115	-0.580555555555563
15	89.2	92.7013888888889	94.3958333333333	-1.69444444444444	-3.50138888888888
16	93.3	96.9055555555556	95.4416666666667	1.46388888888888	-3.60555555555555
17	93	94.2982638888889	96.3041666666667	-2.00590277777777	-1.29826388888888
18	96.1	97.1795138888889	96.9375	0.242013888888887	-1.0795138888889
19	96.7	96.1722222222222	97.2583333333333	-1.08611111111112	0.527777777777786
20	97.6	99.0836805555556	97.6	1.48368055555555	-1.48368055555557
21	102.6	99.5743055555555	98.2583333333333	1.31597222222222	3.02569444444445
22	107.6	101.723263888889	99.0041666666666	2.71909722222222	5.87673611111113
23	103.5	102.926388888889	99.7083333333333	3.21805555555556	0.57361111111112
24	100.8	98.8680555555555	100.179166666667	-1.3111111111111	1.93194444444445
25	94.5	96.7118055555555	100.445833333333	-3.73402777777778	-2.21180555555554
26	100.1	100.130555555556	100.741666666667	-0.611111111111115	-0.0305555555555515
27	97.4	99.0972222222222	100.791666666667	-1.69444444444444	-1.69722222222221
28	103	101.943055555556	100.479166666667	1.46388888888888	1.05694444444444
29	100.2	98.3065972222222	100.3125	-2.00590277777777	1.89340277777778
30	100.2	100.321180555556	100.079166666667	0.242013888888887	-0.121180555555554
31	99	98.7263888888889	99.8125	-1.08611111111112	0.273611111111123
32	102.4	101.354513888889	99.8708333333333	1.48368055555555	1.04548611111113
33	99	101.828472222222	100.5125	1.31597222222222	-2.8284722222222
34	103.7	104.031597222222	101.3125	2.71909722222222	-0.331597222222214
35	103.4	104.813888888889	101.595833333333	3.21805555555556	-1.41388888888888
36	95.3	100.643055555556	101.954166666667	-1.3111111111111	-5.34305555555555
37	93.6	98.7993055555555	102.533333333333	-3.73402777777778	-5.19930555555554
38	102.4	102.551388888889	103.1625	-0.611111111111115	-0.151388888888874
39	110.5	102.284722222222	103.979166666667	-1.69444444444444	8.2152777777778
40	109.1	106.163888888889	104.7	1.46388888888888	2.93611111111112
41	100.9	103.419097222222	105.425	-2.00590277777777	-2.5190972222222
42	108.1	106.646180555556	106.404166666667	0.242013888888887	1.45381944444445
43	105	106.551388888889	107.6375	-1.08611111111112	-1.55138888888887
44	111.5	110.208680555556	108.725	1.48368055555555	1.29131944444445
45	109.5	110.307638888889	108.991666666667	1.31597222222222	-0.807638888888874
46	110.5	111.794097222222	109.075	2.71909722222222	-1.29409722222222
47	114	113.038888888889	109.820833333333	3.21805555555556	0.961111111111094
48	108.2	109.313888888889	110.625	-1.3111111111111	-1.11388888888888
49	110.3	107.565972222222	111.3	-3.73402777777778	2.7340277777778
50	111.8	111.359722222222	111.970833333333	-0.611111111111115	0.440277777777794
51	107.5	110.838888888889	112.533333333333	-1.69444444444444	-3.33888888888887
52	114.1	114.809722222222	113.345833333333	1.46388888888888	-0.709722222222211
53	113.8	112.198263888889	114.204166666667	-2.00590277777777	1.60173611111112
54	114.5	115.075347222222	114.833333333333	0.242013888888887	-0.575347222222206
55	114.8	114.372222222222	115.458333333333	-1.08611111111112	0.427777777777791
56	117.8	NA	NA	1.48368055555555	NA
57	116.7	NA	NA	1.31597222222222	NA
58	122.8	NA	NA	2.71909722222222	NA
59	122.3	NA	NA	3.21805555555556	NA
60	115	NA	NA	-1.3111111111111	NA
61	118.5	NA	NA	NA	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 83.9 & NA & NA & -3.73402777777778 & NA \tabularnewline
2 & 85.6 & NA & NA & -0.611111111111115 & NA \tabularnewline
3 & 87.5 & NA & NA & -1.69444444444444 & NA \tabularnewline
4 & 88.5 & NA & NA & 1.46388888888888 & NA \tabularnewline
5 & 91 & NA & NA & -2.00590277777777 & NA \tabularnewline
6 & 90.6 & NA & NA & 0.242013888888887 & NA \tabularnewline
7 & 91.2 & 89.8055555555556 & 90.8916666666667 & -1.08611111111112 & 1.39444444444445 \tabularnewline
8 & 93.2 & 93.0795138888889 & 91.5958333333333 & 1.48368055555555 & 0.12048611111112 \tabularnewline
9 & 90.1 & 93.2701388888889 & 91.9541666666667 & 1.31597222222222 & -3.17013888888887 \tabularnewline
10 & 95 & 94.9440972222222 & 92.225 & 2.71909722222222 & 0.0559027777778027 \tabularnewline
11 & 95.4 & 95.7263888888889 & 92.5083333333333 & 3.21805555555556 & -0.326388888888886 \tabularnewline
12 & 93.7 & 91.5097222222222 & 92.8208333333333 & -1.3111111111111 & 2.19027777777777 \tabularnewline
13 & 93.9 & 89.5451388888889 & 93.2791666666667 & -3.73402777777778 & 4.35486111111112 \tabularnewline
14 & 92.5 & 93.0805555555556 & 93.6916666666667 & -0.611111111111115 & -0.580555555555563 \tabularnewline
15 & 89.2 & 92.7013888888889 & 94.3958333333333 & -1.69444444444444 & -3.50138888888888 \tabularnewline
16 & 93.3 & 96.9055555555556 & 95.4416666666667 & 1.46388888888888 & -3.60555555555555 \tabularnewline
17 & 93 & 94.2982638888889 & 96.3041666666667 & -2.00590277777777 & -1.29826388888888 \tabularnewline
18 & 96.1 & 97.1795138888889 & 96.9375 & 0.242013888888887 & -1.0795138888889 \tabularnewline
19 & 96.7 & 96.1722222222222 & 97.2583333333333 & -1.08611111111112 & 0.527777777777786 \tabularnewline
20 & 97.6 & 99.0836805555556 & 97.6 & 1.48368055555555 & -1.48368055555557 \tabularnewline
21 & 102.6 & 99.5743055555555 & 98.2583333333333 & 1.31597222222222 & 3.02569444444445 \tabularnewline
22 & 107.6 & 101.723263888889 & 99.0041666666666 & 2.71909722222222 & 5.87673611111113 \tabularnewline
23 & 103.5 & 102.926388888889 & 99.7083333333333 & 3.21805555555556 & 0.57361111111112 \tabularnewline
24 & 100.8 & 98.8680555555555 & 100.179166666667 & -1.3111111111111 & 1.93194444444445 \tabularnewline
25 & 94.5 & 96.7118055555555 & 100.445833333333 & -3.73402777777778 & -2.21180555555554 \tabularnewline
26 & 100.1 & 100.130555555556 & 100.741666666667 & -0.611111111111115 & -0.0305555555555515 \tabularnewline
27 & 97.4 & 99.0972222222222 & 100.791666666667 & -1.69444444444444 & -1.69722222222221 \tabularnewline
28 & 103 & 101.943055555556 & 100.479166666667 & 1.46388888888888 & 1.05694444444444 \tabularnewline
29 & 100.2 & 98.3065972222222 & 100.3125 & -2.00590277777777 & 1.89340277777778 \tabularnewline
30 & 100.2 & 100.321180555556 & 100.079166666667 & 0.242013888888887 & -0.121180555555554 \tabularnewline
31 & 99 & 98.7263888888889 & 99.8125 & -1.08611111111112 & 0.273611111111123 \tabularnewline
32 & 102.4 & 101.354513888889 & 99.8708333333333 & 1.48368055555555 & 1.04548611111113 \tabularnewline
33 & 99 & 101.828472222222 & 100.5125 & 1.31597222222222 & -2.8284722222222 \tabularnewline
34 & 103.7 & 104.031597222222 & 101.3125 & 2.71909722222222 & -0.331597222222214 \tabularnewline
35 & 103.4 & 104.813888888889 & 101.595833333333 & 3.21805555555556 & -1.41388888888888 \tabularnewline
36 & 95.3 & 100.643055555556 & 101.954166666667 & -1.3111111111111 & -5.34305555555555 \tabularnewline
37 & 93.6 & 98.7993055555555 & 102.533333333333 & -3.73402777777778 & -5.19930555555554 \tabularnewline
38 & 102.4 & 102.551388888889 & 103.1625 & -0.611111111111115 & -0.151388888888874 \tabularnewline
39 & 110.5 & 102.284722222222 & 103.979166666667 & -1.69444444444444 & 8.2152777777778 \tabularnewline
40 & 109.1 & 106.163888888889 & 104.7 & 1.46388888888888 & 2.93611111111112 \tabularnewline
41 & 100.9 & 103.419097222222 & 105.425 & -2.00590277777777 & -2.5190972222222 \tabularnewline
42 & 108.1 & 106.646180555556 & 106.404166666667 & 0.242013888888887 & 1.45381944444445 \tabularnewline
43 & 105 & 106.551388888889 & 107.6375 & -1.08611111111112 & -1.55138888888887 \tabularnewline
44 & 111.5 & 110.208680555556 & 108.725 & 1.48368055555555 & 1.29131944444445 \tabularnewline
45 & 109.5 & 110.307638888889 & 108.991666666667 & 1.31597222222222 & -0.807638888888874 \tabularnewline
46 & 110.5 & 111.794097222222 & 109.075 & 2.71909722222222 & -1.29409722222222 \tabularnewline
47 & 114 & 113.038888888889 & 109.820833333333 & 3.21805555555556 & 0.961111111111094 \tabularnewline
48 & 108.2 & 109.313888888889 & 110.625 & -1.3111111111111 & -1.11388888888888 \tabularnewline
49 & 110.3 & 107.565972222222 & 111.3 & -3.73402777777778 & 2.7340277777778 \tabularnewline
50 & 111.8 & 111.359722222222 & 111.970833333333 & -0.611111111111115 & 0.440277777777794 \tabularnewline
51 & 107.5 & 110.838888888889 & 112.533333333333 & -1.69444444444444 & -3.33888888888887 \tabularnewline
52 & 114.1 & 114.809722222222 & 113.345833333333 & 1.46388888888888 & -0.709722222222211 \tabularnewline
53 & 113.8 & 112.198263888889 & 114.204166666667 & -2.00590277777777 & 1.60173611111112 \tabularnewline
54 & 114.5 & 115.075347222222 & 114.833333333333 & 0.242013888888887 & -0.575347222222206 \tabularnewline
55 & 114.8 & 114.372222222222 & 115.458333333333 & -1.08611111111112 & 0.427777777777791 \tabularnewline
56 & 117.8 & NA & NA & 1.48368055555555 & NA \tabularnewline
57 & 116.7 & NA & NA & 1.31597222222222 & NA \tabularnewline
58 & 122.8 & NA & NA & 2.71909722222222 & NA \tabularnewline
59 & 122.3 & NA & NA & 3.21805555555556 & NA \tabularnewline
60 & 115 & NA & NA & -1.3111111111111 & NA \tabularnewline
61 & 118.5 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=115471&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]83.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-3.73402777777778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]85.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.611111111111115[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]87.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1.69444444444444[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]88.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.46388888888888[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]91[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-2.00590277777777[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]90.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.242013888888887[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]91.2[/C][C]89.8055555555556[/C][C]90.8916666666667[/C][C]-1.08611111111112[/C][C]1.39444444444445[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]93.2[/C][C]93.0795138888889[/C][C]91.5958333333333[/C][C]1.48368055555555[/C][C]0.12048611111112[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]90.1[/C][C]93.2701388888889[/C][C]91.9541666666667[/C][C]1.31597222222222[/C][C]-3.17013888888887[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]95[/C][C]94.9440972222222[/C][C]92.225[/C][C]2.71909722222222[/C][C]0.0559027777778027[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]95.4[/C][C]95.7263888888889[/C][C]92.5083333333333[/C][C]3.21805555555556[/C][C]-0.326388888888886[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]93.7[/C][C]91.5097222222222[/C][C]92.8208333333333[/C][C]-1.3111111111111[/C][C]2.19027777777777[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]93.9[/C][C]89.5451388888889[/C][C]93.2791666666667[/C][C]-3.73402777777778[/C][C]4.35486111111112[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]92.5[/C][C]93.0805555555556[/C][C]93.6916666666667[/C][C]-0.611111111111115[/C][C]-0.580555555555563[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]89.2[/C][C]92.7013888888889[/C][C]94.3958333333333[/C][C]-1.69444444444444[/C][C]-3.50138888888888[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]93.3[/C][C]96.9055555555556[/C][C]95.4416666666667[/C][C]1.46388888888888[/C][C]-3.60555555555555[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]93[/C][C]94.2982638888889[/C][C]96.3041666666667[/C][C]-2.00590277777777[/C][C]-1.29826388888888[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]96.1[/C][C]97.1795138888889[/C][C]96.9375[/C][C]0.242013888888887[/C][C]-1.0795138888889[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]96.7[/C][C]96.1722222222222[/C][C]97.2583333333333[/C][C]-1.08611111111112[/C][C]0.527777777777786[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]97.6[/C][C]99.0836805555556[/C][C]97.6[/C][C]1.48368055555555[/C][C]-1.48368055555557[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]102.6[/C][C]99.5743055555555[/C][C]98.2583333333333[/C][C]1.31597222222222[/C][C]3.02569444444445[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]107.6[/C][C]101.723263888889[/C][C]99.0041666666666[/C][C]2.71909722222222[/C][C]5.87673611111113[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]103.5[/C][C]102.926388888889[/C][C]99.7083333333333[/C][C]3.21805555555556[/C][C]0.57361111111112[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]100.8[/C][C]98.8680555555555[/C][C]100.179166666667[/C][C]-1.3111111111111[/C][C]1.93194444444445[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]94.5[/C][C]96.7118055555555[/C][C]100.445833333333[/C][C]-3.73402777777778[/C][C]-2.21180555555554[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]100.1[/C][C]100.130555555556[/C][C]100.741666666667[/C][C]-0.611111111111115[/C][C]-0.0305555555555515[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]97.4[/C][C]99.0972222222222[/C][C]100.791666666667[/C][C]-1.69444444444444[/C][C]-1.69722222222221[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]103[/C][C]101.943055555556[/C][C]100.479166666667[/C][C]1.46388888888888[/C][C]1.05694444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]100.2[/C][C]98.3065972222222[/C][C]100.3125[/C][C]-2.00590277777777[/C][C]1.89340277777778[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]100.2[/C][C]100.321180555556[/C][C]100.079166666667[/C][C]0.242013888888887[/C][C]-0.121180555555554[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]99[/C][C]98.7263888888889[/C][C]99.8125[/C][C]-1.08611111111112[/C][C]0.273611111111123[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]102.4[/C][C]101.354513888889[/C][C]99.8708333333333[/C][C]1.48368055555555[/C][C]1.04548611111113[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]99[/C][C]101.828472222222[/C][C]100.5125[/C][C]1.31597222222222[/C][C]-2.8284722222222[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]103.7[/C][C]104.031597222222[/C][C]101.3125[/C][C]2.71909722222222[/C][C]-0.331597222222214[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]103.4[/C][C]104.813888888889[/C][C]101.595833333333[/C][C]3.21805555555556[/C][C]-1.41388888888888[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]95.3[/C][C]100.643055555556[/C][C]101.954166666667[/C][C]-1.3111111111111[/C][C]-5.34305555555555[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]93.6[/C][C]98.7993055555555[/C][C]102.533333333333[/C][C]-3.73402777777778[/C][C]-5.19930555555554[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]102.4[/C][C]102.551388888889[/C][C]103.1625[/C][C]-0.611111111111115[/C][C]-0.151388888888874[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]110.5[/C][C]102.284722222222[/C][C]103.979166666667[/C][C]-1.69444444444444[/C][C]8.2152777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]109.1[/C][C]106.163888888889[/C][C]104.7[/C][C]1.46388888888888[/C][C]2.93611111111112[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]100.9[/C][C]103.419097222222[/C][C]105.425[/C][C]-2.00590277777777[/C][C]-2.5190972222222[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]108.1[/C][C]106.646180555556[/C][C]106.404166666667[/C][C]0.242013888888887[/C][C]1.45381944444445[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]105[/C][C]106.551388888889[/C][C]107.6375[/C][C]-1.08611111111112[/C][C]-1.55138888888887[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]111.5[/C][C]110.208680555556[/C][C]108.725[/C][C]1.48368055555555[/C][C]1.29131944444445[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]109.5[/C][C]110.307638888889[/C][C]108.991666666667[/C][C]1.31597222222222[/C][C]-0.807638888888874[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]110.5[/C][C]111.794097222222[/C][C]109.075[/C][C]2.71909722222222[/C][C]-1.29409722222222[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]114[/C][C]113.038888888889[/C][C]109.820833333333[/C][C]3.21805555555556[/C][C]0.961111111111094[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]108.2[/C][C]109.313888888889[/C][C]110.625[/C][C]-1.3111111111111[/C][C]-1.11388888888888[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]110.3[/C][C]107.565972222222[/C][C]111.3[/C][C]-3.73402777777778[/C][C]2.7340277777778[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]111.8[/C][C]111.359722222222[/C][C]111.970833333333[/C][C]-0.611111111111115[/C][C]0.440277777777794[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]107.5[/C][C]110.838888888889[/C][C]112.533333333333[/C][C]-1.69444444444444[/C][C]-3.33888888888887[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]114.1[/C][C]114.809722222222[/C][C]113.345833333333[/C][C]1.46388888888888[/C][C]-0.709722222222211[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]113.8[/C][C]112.198263888889[/C][C]114.204166666667[/C][C]-2.00590277777777[/C][C]1.60173611111112[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]114.5[/C][C]115.075347222222[/C][C]114.833333333333[/C][C]0.242013888888887[/C][C]-0.575347222222206[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]114.8[/C][C]114.372222222222[/C][C]115.458333333333[/C][C]-1.08611111111112[/C][C]0.427777777777791[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]117.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.48368055555555[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]116.7[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.31597222222222[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]122.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]2.71909722222222[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]122.3[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]3.21805555555556[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]115[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1.3111111111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]118.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=115471&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=115471&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	83.9	NA	NA	-3.73402777777778	NA
2	85.6	NA	NA	-0.611111111111115	NA
3	87.5	NA	NA	-1.69444444444444	NA
4	88.5	NA	NA	1.46388888888888	NA
5	91	NA	NA	-2.00590277777777	NA
6	90.6	NA	NA	0.242013888888887	NA
7	91.2	89.8055555555556	90.8916666666667	-1.08611111111112	1.39444444444445
8	93.2	93.0795138888889	91.5958333333333	1.48368055555555	0.12048611111112
9	90.1	93.2701388888889	91.9541666666667	1.31597222222222	-3.17013888888887
10	95	94.9440972222222	92.225	2.71909722222222	0.0559027777778027
11	95.4	95.7263888888889	92.5083333333333	3.21805555555556	-0.326388888888886
12	93.7	91.5097222222222	92.8208333333333	-1.3111111111111	2.19027777777777
13	93.9	89.5451388888889	93.2791666666667	-3.73402777777778	4.35486111111112
14	92.5	93.0805555555556	93.6916666666667	-0.611111111111115	-0.580555555555563
15	89.2	92.7013888888889	94.3958333333333	-1.69444444444444	-3.50138888888888
16	93.3	96.9055555555556	95.4416666666667	1.46388888888888	-3.60555555555555
17	93	94.2982638888889	96.3041666666667	-2.00590277777777	-1.29826388888888
18	96.1	97.1795138888889	96.9375	0.242013888888887	-1.0795138888889
19	96.7	96.1722222222222	97.2583333333333	-1.08611111111112	0.527777777777786
20	97.6	99.0836805555556	97.6	1.48368055555555	-1.48368055555557
21	102.6	99.5743055555555	98.2583333333333	1.31597222222222	3.02569444444445
22	107.6	101.723263888889	99.0041666666666	2.71909722222222	5.87673611111113
23	103.5	102.926388888889	99.7083333333333	3.21805555555556	0.57361111111112
24	100.8	98.8680555555555	100.179166666667	-1.3111111111111	1.93194444444445
25	94.5	96.7118055555555	100.445833333333	-3.73402777777778	-2.21180555555554
26	100.1	100.130555555556	100.741666666667	-0.611111111111115	-0.0305555555555515
27	97.4	99.0972222222222	100.791666666667	-1.69444444444444	-1.69722222222221
28	103	101.943055555556	100.479166666667	1.46388888888888	1.05694444444444
29	100.2	98.3065972222222	100.3125	-2.00590277777777	1.89340277777778
30	100.2	100.321180555556	100.079166666667	0.242013888888887	-0.121180555555554
31	99	98.7263888888889	99.8125	-1.08611111111112	0.273611111111123
32	102.4	101.354513888889	99.8708333333333	1.48368055555555	1.04548611111113
33	99	101.828472222222	100.5125	1.31597222222222	-2.8284722222222
34	103.7	104.031597222222	101.3125	2.71909722222222	-0.331597222222214
35	103.4	104.813888888889	101.595833333333	3.21805555555556	-1.41388888888888
36	95.3	100.643055555556	101.954166666667	-1.3111111111111	-5.34305555555555
37	93.6	98.7993055555555	102.533333333333	-3.73402777777778	-5.19930555555554
38	102.4	102.551388888889	103.1625	-0.611111111111115	-0.151388888888874
39	110.5	102.284722222222	103.979166666667	-1.69444444444444	8.2152777777778
40	109.1	106.163888888889	104.7	1.46388888888888	2.93611111111112
41	100.9	103.419097222222	105.425	-2.00590277777777	-2.5190972222222
42	108.1	106.646180555556	106.404166666667	0.242013888888887	1.45381944444445
43	105	106.551388888889	107.6375	-1.08611111111112	-1.55138888888887
44	111.5	110.208680555556	108.725	1.48368055555555	1.29131944444445
45	109.5	110.307638888889	108.991666666667	1.31597222222222	-0.807638888888874
46	110.5	111.794097222222	109.075	2.71909722222222	-1.29409722222222
47	114	113.038888888889	109.820833333333	3.21805555555556	0.961111111111094
48	108.2	109.313888888889	110.625	-1.3111111111111	-1.11388888888888
49	110.3	107.565972222222	111.3	-3.73402777777778	2.7340277777778
50	111.8	111.359722222222	111.970833333333	-0.611111111111115	0.440277777777794
51	107.5	110.838888888889	112.533333333333	-1.69444444444444	-3.33888888888887
52	114.1	114.809722222222	113.345833333333	1.46388888888888	-0.709722222222211
53	113.8	112.198263888889	114.204166666667	-2.00590277777777	1.60173611111112
54	114.5	115.075347222222	114.833333333333	0.242013888888887	-0.575347222222206
55	114.8	114.372222222222	115.458333333333	-1.08611111111112	0.427777777777791
56	117.8	NA	NA	1.48368055555555	NA
57	116.7	NA	NA	1.31597222222222	NA
58	122.8	NA	NA	2.71909722222222	NA
59	122.3	NA	NA	3.21805555555556	NA
60	115	NA	NA	-1.3111111111111	NA
61	118.5	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