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 23:00:31 +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/t1293317914rva3hii37rhnl7v.htm/, Retrieved Mon, 29 Apr 2024 06:38:32 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=115472, Retrieved Mon, 29 Apr 2024 06:38:32 +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

157

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] [eeb33d252044f8583501f5ba0605ad6d]
-    D      [Classical Decomposition] [paper trend depos...] [2010-12-25 23:00:31] [6df2229e3f2091de42c4a9cf9a617420] [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=115472&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=115472&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=115472&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	61.2	NA	NA	1.42256944444444	NA
2	62	NA	NA	1.01944444444443	NA
3	65.1	NA	NA	5.6236111111111	NA
4	63.2	NA	NA	2.45902777777778	NA
5	66.3	NA	NA	-0.851388888888885	NA
6	61.9	NA	NA	-2.78993055555555	NA
7	62.1	63.8944444444444	65.8333333333333	-1.93888888888889	-1.79444444444442
8	66.3	62.9371527777778	67.0333333333333	-4.09618055555555	3.36284722222223
9	72	69.4142361111111	68.25	1.16423611111112	2.58576388888888
10	65.3	69.8111111111111	69.4166666666667	0.394444444444451	-4.51111111111111
11	67.6	67.7288194444444	70.6541666666667	-2.92534722222222	-0.128819444444446
12	70.5	72.7434027777778	72.225	0.518402777777778	-2.24340277777779
13	74.2	75.6684027777778	74.2458333333334	1.42256944444444	-1.46840277777778
14	77.8	77.4944444444444	76.475	1.01944444444443	0.305555555555557
15	78.5	84.3694444444444	78.7458333333333	5.6236111111111	-5.86944444444444
16	77.8	83.6340277777778	81.175	2.45902777777778	-5.83402777777776
17	81.4	82.9361111111111	83.7875	-0.851388888888885	-1.53611111111110
18	84.5	83.6225694444445	86.4125	-2.78993055555555	0.877430555555549
19	88	87.0944444444444	89.0333333333333	-1.93888888888889	0.905555555555551
20	93.9	87.3746527777778	91.4708333333333	-4.09618055555555	6.52534722222221
21	98.9	95.3600694444445	94.1958333333333	1.16423611111112	3.53993055555554
22	96.7	97.6027777777778	97.2083333333333	0.394444444444451	-0.902777777777757
23	98.9	96.8496527777778	99.775	-2.92534722222222	2.05034722222223
24	102.2	102.368402777778	101.85	0.518402777777778	-0.168402777777757
25	105.4	105.101736111111	103.679166666667	1.42256944444444	0.298263888888897
26	105.1	106.127777777778	105.108333333333	1.01944444444443	-1.02777777777779
27	116.6	112.098611111111	106.475	5.6236111111111	4.5013888888889
28	112	110.634027777778	108.175	2.45902777777778	1.36597222222224
29	108.8	108.806944444444	109.658333333333	-0.851388888888885	-0.00694444444442865
30	106.9	108.210069444444	111	-2.78993055555555	-1.31006944444441
31	109.5	110.419444444444	112.358333333333	-1.93888888888889	-0.919444444444409
32	106.7	109.412152777778	113.508333333333	-4.09618055555555	-2.71215277777776
33	118.9	115.343402777778	114.179166666667	1.16423611111112	3.55659722222224
34	117.5	115.052777777778	114.658333333333	0.394444444444451	2.44722222222224
35	113.7	112.024652777778	114.95	-2.92534722222222	1.67534722222224
36	119.6	115.097569444444	114.579166666667	0.518402777777778	4.50243055555556
37	120.6	115.043402777778	113.620833333333	1.42256944444444	5.55659722222224
38	117.5	113.098611111111	112.079166666667	1.01944444444443	4.40138888888892
39	120.3	115.344444444444	109.720833333333	5.6236111111111	4.95555555555556
40	119.8	109.142361111111	106.683333333333	2.45902777777778	10.6576388888889
41	108	102.548611111111	103.4	-0.851388888888885	5.4513888888889
42	98.8	97.0392361111111	99.8291666666667	-2.78993055555555	1.76076388888889
43	94.6	93.8027777777778	95.7416666666667	-1.93888888888889	0.797222222222231
44	84.6	87.2496527777778	91.3458333333333	-4.09618055555555	-2.64965277777777
45	84.4	88.0725694444445	86.9083333333333	1.16423611111112	-3.67256944444445
46	79.1	82.4736111111111	82.0791666666667	0.394444444444451	-3.3736111111111
47	73.3	74.3079861111111	77.2333333333333	-2.92534722222222	-1.00798611111111
48	74.3	73.5350694444444	73.0166666666667	0.518402777777778	0.764930555555551
49	67.8	70.6600694444444	69.2375	1.42256944444444	-2.86006944444443
50	64.8	66.9527777777778	65.9333333333333	1.01944444444443	-2.15277777777777
51	66.5	68.5611111111111	62.9375	5.6236111111111	-2.06111111111110
52	57.7	62.3631944444445	59.9041666666667	2.45902777777778	-4.66319444444445
53	53.8	56.1819444444444	57.0333333333333	-0.851388888888885	-2.38194444444444
54	51.8	51.6017361111111	54.3916666666667	-2.78993055555555	0.198263888888896
55	50.9	50.1569444444444	52.0958333333333	-1.93888888888889	0.743055555555557
56	49	NA	NA	-4.09618055555555	NA
57	48.1	NA	NA	1.16423611111112	NA
58	42.6	NA	NA	0.394444444444451	NA
59	40.9	NA	NA	-2.92534722222222	NA
60	43.3	NA	NA	0.518402777777778	NA
61	43.7	NA	NA	NA	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 61.2 & NA & NA & 1.42256944444444 & NA \tabularnewline
2 & 62 & NA & NA & 1.01944444444443 & NA \tabularnewline
3 & 65.1 & NA & NA & 5.6236111111111 & NA \tabularnewline
4 & 63.2 & NA & NA & 2.45902777777778 & NA \tabularnewline
5 & 66.3 & NA & NA & -0.851388888888885 & NA \tabularnewline
6 & 61.9 & NA & NA & -2.78993055555555 & NA \tabularnewline
7 & 62.1 & 63.8944444444444 & 65.8333333333333 & -1.93888888888889 & -1.79444444444442 \tabularnewline
8 & 66.3 & 62.9371527777778 & 67.0333333333333 & -4.09618055555555 & 3.36284722222223 \tabularnewline
9 & 72 & 69.4142361111111 & 68.25 & 1.16423611111112 & 2.58576388888888 \tabularnewline
10 & 65.3 & 69.8111111111111 & 69.4166666666667 & 0.394444444444451 & -4.51111111111111 \tabularnewline
11 & 67.6 & 67.7288194444444 & 70.6541666666667 & -2.92534722222222 & -0.128819444444446 \tabularnewline
12 & 70.5 & 72.7434027777778 & 72.225 & 0.518402777777778 & -2.24340277777779 \tabularnewline
13 & 74.2 & 75.6684027777778 & 74.2458333333334 & 1.42256944444444 & -1.46840277777778 \tabularnewline
14 & 77.8 & 77.4944444444444 & 76.475 & 1.01944444444443 & 0.305555555555557 \tabularnewline
15 & 78.5 & 84.3694444444444 & 78.7458333333333 & 5.6236111111111 & -5.86944444444444 \tabularnewline
16 & 77.8 & 83.6340277777778 & 81.175 & 2.45902777777778 & -5.83402777777776 \tabularnewline
17 & 81.4 & 82.9361111111111 & 83.7875 & -0.851388888888885 & -1.53611111111110 \tabularnewline
18 & 84.5 & 83.6225694444445 & 86.4125 & -2.78993055555555 & 0.877430555555549 \tabularnewline
19 & 88 & 87.0944444444444 & 89.0333333333333 & -1.93888888888889 & 0.905555555555551 \tabularnewline
20 & 93.9 & 87.3746527777778 & 91.4708333333333 & -4.09618055555555 & 6.52534722222221 \tabularnewline
21 & 98.9 & 95.3600694444445 & 94.1958333333333 & 1.16423611111112 & 3.53993055555554 \tabularnewline
22 & 96.7 & 97.6027777777778 & 97.2083333333333 & 0.394444444444451 & -0.902777777777757 \tabularnewline
23 & 98.9 & 96.8496527777778 & 99.775 & -2.92534722222222 & 2.05034722222223 \tabularnewline
24 & 102.2 & 102.368402777778 & 101.85 & 0.518402777777778 & -0.168402777777757 \tabularnewline
25 & 105.4 & 105.101736111111 & 103.679166666667 & 1.42256944444444 & 0.298263888888897 \tabularnewline
26 & 105.1 & 106.127777777778 & 105.108333333333 & 1.01944444444443 & -1.02777777777779 \tabularnewline
27 & 116.6 & 112.098611111111 & 106.475 & 5.6236111111111 & 4.5013888888889 \tabularnewline
28 & 112 & 110.634027777778 & 108.175 & 2.45902777777778 & 1.36597222222224 \tabularnewline
29 & 108.8 & 108.806944444444 & 109.658333333333 & -0.851388888888885 & -0.00694444444442865 \tabularnewline
30 & 106.9 & 108.210069444444 & 111 & -2.78993055555555 & -1.31006944444441 \tabularnewline
31 & 109.5 & 110.419444444444 & 112.358333333333 & -1.93888888888889 & -0.919444444444409 \tabularnewline
32 & 106.7 & 109.412152777778 & 113.508333333333 & -4.09618055555555 & -2.71215277777776 \tabularnewline
33 & 118.9 & 115.343402777778 & 114.179166666667 & 1.16423611111112 & 3.55659722222224 \tabularnewline
34 & 117.5 & 115.052777777778 & 114.658333333333 & 0.394444444444451 & 2.44722222222224 \tabularnewline
35 & 113.7 & 112.024652777778 & 114.95 & -2.92534722222222 & 1.67534722222224 \tabularnewline
36 & 119.6 & 115.097569444444 & 114.579166666667 & 0.518402777777778 & 4.50243055555556 \tabularnewline
37 & 120.6 & 115.043402777778 & 113.620833333333 & 1.42256944444444 & 5.55659722222224 \tabularnewline
38 & 117.5 & 113.098611111111 & 112.079166666667 & 1.01944444444443 & 4.40138888888892 \tabularnewline
39 & 120.3 & 115.344444444444 & 109.720833333333 & 5.6236111111111 & 4.95555555555556 \tabularnewline
40 & 119.8 & 109.142361111111 & 106.683333333333 & 2.45902777777778 & 10.6576388888889 \tabularnewline
41 & 108 & 102.548611111111 & 103.4 & -0.851388888888885 & 5.4513888888889 \tabularnewline
42 & 98.8 & 97.0392361111111 & 99.8291666666667 & -2.78993055555555 & 1.76076388888889 \tabularnewline
43 & 94.6 & 93.8027777777778 & 95.7416666666667 & -1.93888888888889 & 0.797222222222231 \tabularnewline
44 & 84.6 & 87.2496527777778 & 91.3458333333333 & -4.09618055555555 & -2.64965277777777 \tabularnewline
45 & 84.4 & 88.0725694444445 & 86.9083333333333 & 1.16423611111112 & -3.67256944444445 \tabularnewline
46 & 79.1 & 82.4736111111111 & 82.0791666666667 & 0.394444444444451 & -3.3736111111111 \tabularnewline
47 & 73.3 & 74.3079861111111 & 77.2333333333333 & -2.92534722222222 & -1.00798611111111 \tabularnewline
48 & 74.3 & 73.5350694444444 & 73.0166666666667 & 0.518402777777778 & 0.764930555555551 \tabularnewline
49 & 67.8 & 70.6600694444444 & 69.2375 & 1.42256944444444 & -2.86006944444443 \tabularnewline
50 & 64.8 & 66.9527777777778 & 65.9333333333333 & 1.01944444444443 & -2.15277777777777 \tabularnewline
51 & 66.5 & 68.5611111111111 & 62.9375 & 5.6236111111111 & -2.06111111111110 \tabularnewline
52 & 57.7 & 62.3631944444445 & 59.9041666666667 & 2.45902777777778 & -4.66319444444445 \tabularnewline
53 & 53.8 & 56.1819444444444 & 57.0333333333333 & -0.851388888888885 & -2.38194444444444 \tabularnewline
54 & 51.8 & 51.6017361111111 & 54.3916666666667 & -2.78993055555555 & 0.198263888888896 \tabularnewline
55 & 50.9 & 50.1569444444444 & 52.0958333333333 & -1.93888888888889 & 0.743055555555557 \tabularnewline
56 & 49 & NA & NA & -4.09618055555555 & NA \tabularnewline
57 & 48.1 & NA & NA & 1.16423611111112 & NA \tabularnewline
58 & 42.6 & NA & NA & 0.394444444444451 & NA \tabularnewline
59 & 40.9 & NA & NA & -2.92534722222222 & NA \tabularnewline
60 & 43.3 & NA & NA & 0.518402777777778 & NA \tabularnewline
61 & 43.7 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=115472&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]61.2[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.42256944444444[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]62[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.01944444444443[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]65.1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]5.6236111111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]63.2[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]2.45902777777778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]66.3[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.851388888888885[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]61.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-2.78993055555555[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]62.1[/C][C]63.8944444444444[/C][C]65.8333333333333[/C][C]-1.93888888888889[/C][C]-1.79444444444442[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]66.3[/C][C]62.9371527777778[/C][C]67.0333333333333[/C][C]-4.09618055555555[/C][C]3.36284722222223[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]72[/C][C]69.4142361111111[/C][C]68.25[/C][C]1.16423611111112[/C][C]2.58576388888888[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]65.3[/C][C]69.8111111111111[/C][C]69.4166666666667[/C][C]0.394444444444451[/C][C]-4.51111111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]67.6[/C][C]67.7288194444444[/C][C]70.6541666666667[/C][C]-2.92534722222222[/C][C]-0.128819444444446[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]70.5[/C][C]72.7434027777778[/C][C]72.225[/C][C]0.518402777777778[/C][C]-2.24340277777779[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]74.2[/C][C]75.6684027777778[/C][C]74.2458333333334[/C][C]1.42256944444444[/C][C]-1.46840277777778[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]77.8[/C][C]77.4944444444444[/C][C]76.475[/C][C]1.01944444444443[/C][C]0.305555555555557[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]78.5[/C][C]84.3694444444444[/C][C]78.7458333333333[/C][C]5.6236111111111[/C][C]-5.86944444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]77.8[/C][C]83.6340277777778[/C][C]81.175[/C][C]2.45902777777778[/C][C]-5.83402777777776[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]81.4[/C][C]82.9361111111111[/C][C]83.7875[/C][C]-0.851388888888885[/C][C]-1.53611111111110[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]84.5[/C][C]83.6225694444445[/C][C]86.4125[/C][C]-2.78993055555555[/C][C]0.877430555555549[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]88[/C][C]87.0944444444444[/C][C]89.0333333333333[/C][C]-1.93888888888889[/C][C]0.905555555555551[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]93.9[/C][C]87.3746527777778[/C][C]91.4708333333333[/C][C]-4.09618055555555[/C][C]6.52534722222221[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]98.9[/C][C]95.3600694444445[/C][C]94.1958333333333[/C][C]1.16423611111112[/C][C]3.53993055555554[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]96.7[/C][C]97.6027777777778[/C][C]97.2083333333333[/C][C]0.394444444444451[/C][C]-0.902777777777757[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]98.9[/C][C]96.8496527777778[/C][C]99.775[/C][C]-2.92534722222222[/C][C]2.05034722222223[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]102.2[/C][C]102.368402777778[/C][C]101.85[/C][C]0.518402777777778[/C][C]-0.168402777777757[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]105.4[/C][C]105.101736111111[/C][C]103.679166666667[/C][C]1.42256944444444[/C][C]0.298263888888897[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]105.1[/C][C]106.127777777778[/C][C]105.108333333333[/C][C]1.01944444444443[/C][C]-1.02777777777779[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]116.6[/C][C]112.098611111111[/C][C]106.475[/C][C]5.6236111111111[/C][C]4.5013888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]112[/C][C]110.634027777778[/C][C]108.175[/C][C]2.45902777777778[/C][C]1.36597222222224[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]108.8[/C][C]108.806944444444[/C][C]109.658333333333[/C][C]-0.851388888888885[/C][C]-0.00694444444442865[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]106.9[/C][C]108.210069444444[/C][C]111[/C][C]-2.78993055555555[/C][C]-1.31006944444441[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]109.5[/C][C]110.419444444444[/C][C]112.358333333333[/C][C]-1.93888888888889[/C][C]-0.919444444444409[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]106.7[/C][C]109.412152777778[/C][C]113.508333333333[/C][C]-4.09618055555555[/C][C]-2.71215277777776[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]118.9[/C][C]115.343402777778[/C][C]114.179166666667[/C][C]1.16423611111112[/C][C]3.55659722222224[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]117.5[/C][C]115.052777777778[/C][C]114.658333333333[/C][C]0.394444444444451[/C][C]2.44722222222224[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]113.7[/C][C]112.024652777778[/C][C]114.95[/C][C]-2.92534722222222[/C][C]1.67534722222224[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]119.6[/C][C]115.097569444444[/C][C]114.579166666667[/C][C]0.518402777777778[/C][C]4.50243055555556[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]120.6[/C][C]115.043402777778[/C][C]113.620833333333[/C][C]1.42256944444444[/C][C]5.55659722222224[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]117.5[/C][C]113.098611111111[/C][C]112.079166666667[/C][C]1.01944444444443[/C][C]4.40138888888892[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]120.3[/C][C]115.344444444444[/C][C]109.720833333333[/C][C]5.6236111111111[/C][C]4.95555555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]119.8[/C][C]109.142361111111[/C][C]106.683333333333[/C][C]2.45902777777778[/C][C]10.6576388888889[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]108[/C][C]102.548611111111[/C][C]103.4[/C][C]-0.851388888888885[/C][C]5.4513888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]98.8[/C][C]97.0392361111111[/C][C]99.8291666666667[/C][C]-2.78993055555555[/C][C]1.76076388888889[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]94.6[/C][C]93.8027777777778[/C][C]95.7416666666667[/C][C]-1.93888888888889[/C][C]0.797222222222231[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]84.6[/C][C]87.2496527777778[/C][C]91.3458333333333[/C][C]-4.09618055555555[/C][C]-2.64965277777777[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]84.4[/C][C]88.0725694444445[/C][C]86.9083333333333[/C][C]1.16423611111112[/C][C]-3.67256944444445[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]79.1[/C][C]82.4736111111111[/C][C]82.0791666666667[/C][C]0.394444444444451[/C][C]-3.3736111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]73.3[/C][C]74.3079861111111[/C][C]77.2333333333333[/C][C]-2.92534722222222[/C][C]-1.00798611111111[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]74.3[/C][C]73.5350694444444[/C][C]73.0166666666667[/C][C]0.518402777777778[/C][C]0.764930555555551[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]67.8[/C][C]70.6600694444444[/C][C]69.2375[/C][C]1.42256944444444[/C][C]-2.86006944444443[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]64.8[/C][C]66.9527777777778[/C][C]65.9333333333333[/C][C]1.01944444444443[/C][C]-2.15277777777777[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]66.5[/C][C]68.5611111111111[/C][C]62.9375[/C][C]5.6236111111111[/C][C]-2.06111111111110[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]57.7[/C][C]62.3631944444445[/C][C]59.9041666666667[/C][C]2.45902777777778[/C][C]-4.66319444444445[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]53.8[/C][C]56.1819444444444[/C][C]57.0333333333333[/C][C]-0.851388888888885[/C][C]-2.38194444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]51.8[/C][C]51.6017361111111[/C][C]54.3916666666667[/C][C]-2.78993055555555[/C][C]0.198263888888896[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]50.9[/C][C]50.1569444444444[/C][C]52.0958333333333[/C][C]-1.93888888888889[/C][C]0.743055555555557[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]49[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-4.09618055555555[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]48.1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.16423611111112[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]42.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.394444444444451[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]40.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-2.92534722222222[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]43.3[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.518402777777778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]43.7[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=115472&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=115472&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	61.2	NA	NA	1.42256944444444	NA
2	62	NA	NA	1.01944444444443	NA
3	65.1	NA	NA	5.6236111111111	NA
4	63.2	NA	NA	2.45902777777778	NA
5	66.3	NA	NA	-0.851388888888885	NA
6	61.9	NA	NA	-2.78993055555555	NA
7	62.1	63.8944444444444	65.8333333333333	-1.93888888888889	-1.79444444444442
8	66.3	62.9371527777778	67.0333333333333	-4.09618055555555	3.36284722222223
9	72	69.4142361111111	68.25	1.16423611111112	2.58576388888888
10	65.3	69.8111111111111	69.4166666666667	0.394444444444451	-4.51111111111111
11	67.6	67.7288194444444	70.6541666666667	-2.92534722222222	-0.128819444444446
12	70.5	72.7434027777778	72.225	0.518402777777778	-2.24340277777779
13	74.2	75.6684027777778	74.2458333333334	1.42256944444444	-1.46840277777778
14	77.8	77.4944444444444	76.475	1.01944444444443	0.305555555555557
15	78.5	84.3694444444444	78.7458333333333	5.6236111111111	-5.86944444444444
16	77.8	83.6340277777778	81.175	2.45902777777778	-5.83402777777776
17	81.4	82.9361111111111	83.7875	-0.851388888888885	-1.53611111111110
18	84.5	83.6225694444445	86.4125	-2.78993055555555	0.877430555555549
19	88	87.0944444444444	89.0333333333333	-1.93888888888889	0.905555555555551
20	93.9	87.3746527777778	91.4708333333333	-4.09618055555555	6.52534722222221
21	98.9	95.3600694444445	94.1958333333333	1.16423611111112	3.53993055555554
22	96.7	97.6027777777778	97.2083333333333	0.394444444444451	-0.902777777777757
23	98.9	96.8496527777778	99.775	-2.92534722222222	2.05034722222223
24	102.2	102.368402777778	101.85	0.518402777777778	-0.168402777777757
25	105.4	105.101736111111	103.679166666667	1.42256944444444	0.298263888888897
26	105.1	106.127777777778	105.108333333333	1.01944444444443	-1.02777777777779
27	116.6	112.098611111111	106.475	5.6236111111111	4.5013888888889
28	112	110.634027777778	108.175	2.45902777777778	1.36597222222224
29	108.8	108.806944444444	109.658333333333	-0.851388888888885	-0.00694444444442865
30	106.9	108.210069444444	111	-2.78993055555555	-1.31006944444441
31	109.5	110.419444444444	112.358333333333	-1.93888888888889	-0.919444444444409
32	106.7	109.412152777778	113.508333333333	-4.09618055555555	-2.71215277777776
33	118.9	115.343402777778	114.179166666667	1.16423611111112	3.55659722222224
34	117.5	115.052777777778	114.658333333333	0.394444444444451	2.44722222222224
35	113.7	112.024652777778	114.95	-2.92534722222222	1.67534722222224
36	119.6	115.097569444444	114.579166666667	0.518402777777778	4.50243055555556
37	120.6	115.043402777778	113.620833333333	1.42256944444444	5.55659722222224
38	117.5	113.098611111111	112.079166666667	1.01944444444443	4.40138888888892
39	120.3	115.344444444444	109.720833333333	5.6236111111111	4.95555555555556
40	119.8	109.142361111111	106.683333333333	2.45902777777778	10.6576388888889
41	108	102.548611111111	103.4	-0.851388888888885	5.4513888888889
42	98.8	97.0392361111111	99.8291666666667	-2.78993055555555	1.76076388888889
43	94.6	93.8027777777778	95.7416666666667	-1.93888888888889	0.797222222222231
44	84.6	87.2496527777778	91.3458333333333	-4.09618055555555	-2.64965277777777
45	84.4	88.0725694444445	86.9083333333333	1.16423611111112	-3.67256944444445
46	79.1	82.4736111111111	82.0791666666667	0.394444444444451	-3.3736111111111
47	73.3	74.3079861111111	77.2333333333333	-2.92534722222222	-1.00798611111111
48	74.3	73.5350694444444	73.0166666666667	0.518402777777778	0.764930555555551
49	67.8	70.6600694444444	69.2375	1.42256944444444	-2.86006944444443
50	64.8	66.9527777777778	65.9333333333333	1.01944444444443	-2.15277777777777
51	66.5	68.5611111111111	62.9375	5.6236111111111	-2.06111111111110
52	57.7	62.3631944444445	59.9041666666667	2.45902777777778	-4.66319444444445
53	53.8	56.1819444444444	57.0333333333333	-0.851388888888885	-2.38194444444444
54	51.8	51.6017361111111	54.3916666666667	-2.78993055555555	0.198263888888896
55	50.9	50.1569444444444	52.0958333333333	-1.93888888888889	0.743055555555557
56	49	NA	NA	-4.09618055555555	NA
57	48.1	NA	NA	1.16423611111112	NA
58	42.6	NA	NA	0.394444444444451	NA
59	40.9	NA	NA	-2.92534722222222	NA
60	43.3	NA	NA	0.518402777777778	NA
61	43.7	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