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

Wed, 29 Dec 2010 17:49:17 +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/29/t1293644879uuezi507o5my0wv.htm/, Retrieved Fri, 03 May 2024 13:52:07 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=116996, Retrieved Fri, 03 May 2024 13:52:07 +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

133

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

-     [Classical Decomposition] [HPC Retail Sales] [2008-03-02 16:19:32] [74be16979710d4c4e7c6647856088456]
-  M D  [Classical Decomposition] [Workshop 5 CD] [2010-12-08 20:00:42] [9856f62fe16b3bb5126cae5dd74e4807]
-    D      [Classical Decomposition] [classical decompo...] [2010-12-29 17:49:17] [cfea828c93f35e07cca4521b1fb38047] [Current]
-   P         [Classical Decomposition] [] [2010-12-29 21:05:24] [99820e5c3330fe494c612533a1ea567a] 
- R PD          [Classical Decomposition] [CD] [2011-12-21 21:39:16] [74be16979710d4c4e7c6647856088456] 
-  MP             [Classical Decomposition] [CD] [2011-12-22 10:21:48] [f1aa04283d83c25edc8ae3bb0d0fb93e] 

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=116996&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=116996&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=116996&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	16	NA	NA	9.5546875	NA
2	17	NA	NA	-0.330729166666666	NA
3	23	NA	NA	-4.4453125	NA
4	24	NA	NA	-6.45572916666667	NA
5	27	NA	NA	-5.73697916666667	NA
6	31	NA	NA	-0.393229166666667	NA
7	40	38.3984375	40.125	-1.7265625	1.60156250000001
8	47	44.3359375	43.75	0.585937500000001	2.6640625
9	43	44.2630208333333	46.75	-2.48697916666667	-1.26302083333334
10	60	51.5026041666667	49.5416666666667	1.9609375	8.49739583333333
11	64	56.0651041666667	52.1666666666667	3.8984375	7.93489583333333
12	65	60.4088541666667	54.8333333333333	5.57552083333333	4.59114583333334
13	65	67.0130208333333	57.4583333333333	9.5546875	-2.01302083333333
14	55	59.2942708333333	59.625	-0.330729166666666	-4.29427083333334
15	57	57.3046875	61.75	-4.4453125	-0.304687499999993
16	57	56.9192708333333	63.375	-6.45572916666667	0.0807291666666714
17	57	58.4713541666667	64.2083333333333	-5.73697916666667	-1.47135416666666
18	65	64.3151041666667	64.7083333333333	-0.393229166666667	0.684895833333343
19	69	63.1067708333333	64.8333333333333	-1.7265625	5.89322916666667
20	70	65.5026041666667	64.9166666666667	0.585937500000001	4.49739583333334
21	71	61.8463541666667	64.3333333333333	-2.48697916666667	9.15364583333334
22	71	64.1276041666667	62.1666666666667	1.9609375	6.87239583333334
23	73	63.0651041666667	59.1666666666667	3.8984375	9.93489583333334
24	68	61.2421875	55.6666666666667	5.57552083333333	6.7578125
25	65	60.7213541666667	51.1666666666667	9.5546875	4.27864583333334
26	57	45.8776041666667	46.2083333333333	-0.330729166666666	11.1223958333333
27	41	36.5963541666667	41.0416666666667	-4.4453125	4.40364583333334
28	21	28.8359375	35.2916666666667	-6.45572916666667	-7.8359375
29	21	23.4713541666667	29.2083333333333	-5.73697916666667	-2.47135416666667
30	17	23.1484375	23.5416666666667	-0.393229166666667	-6.1484375
31	9	16.6067708333333	18.3333333333333	-1.7265625	-7.60677083333333
32	11	14.2526041666667	13.6666666666667	0.585937500000001	-3.25260416666667
33	6	7.5546875	10.0416666666667	-2.48697916666667	-1.5546875
34	-2	9.91927083333333	7.95833333333333	1.9609375	-11.9192708333333
35	0	10.8151041666667	6.91666666666667	3.8984375	-10.8151041666667
36	5	11.8671875	6.29166666666667	5.57552083333333	-6.8671875
37	3	15.8463541666667	6.29166666666667	9.5546875	-12.8463541666667
38	7	6.12760416666667	6.45833333333333	-0.330729166666666	0.872395833333334
39	4	2.09635416666667	6.54166666666667	-4.4453125	1.90364583333333
40	8	0.835937499999998	7.29166666666667	-6.45572916666667	7.1640625
41	9	2.84635416666666	8.58333333333333	-5.73697916666667	6.15364583333334
42	14	9.35677083333333	9.75	-0.393229166666667	4.64322916666667
43	12	10.1067708333333	11.8333333333333	-1.7265625	1.89322916666667
44	12	14.1276041666667	13.5416666666667	0.585937500000001	-2.12760416666667
45	7	11.5546875	14.0416666666667	-2.48697916666667	-4.5546875
46	15	16.6692708333333	14.7083333333333	1.9609375	-1.66927083333333
47	14	19.2734375	15.375	3.8984375	-5.2734375
48	19	21.7005208333333	16.125	5.57552083333333	-2.70052083333333
49	39	26.6380208333333	17.0833333333333	9.5546875	12.3619791666667
50	12	17.9192708333333	18.25	-0.330729166666666	-5.91927083333333
51	11	15.2213541666667	19.6666666666667	-4.4453125	-4.22135416666667
52	17	14.6276041666667	21.0833333333333	-6.45572916666667	2.37239583333334
53	16	16.4296875	22.1666666666667	-5.73697916666667	-0.4296875
54	25	22.3984375	22.7916666666667	-0.393229166666667	2.6015625
55	24	NA	NA	-1.7265625	NA
56	28	NA	NA	0.585937500000001	NA
57	25	NA	NA	-2.48697916666667	NA
58	31	NA	NA	1.9609375	NA
59	24	NA	NA	3.8984375	NA
60	24	NA	NA	5.57552083333333	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 16 & NA & NA & 9.5546875 & NA \tabularnewline
2 & 17 & NA & NA & -0.330729166666666 & NA \tabularnewline
3 & 23 & NA & NA & -4.4453125 & NA \tabularnewline
4 & 24 & NA & NA & -6.45572916666667 & NA \tabularnewline
5 & 27 & NA & NA & -5.73697916666667 & NA \tabularnewline
6 & 31 & NA & NA & -0.393229166666667 & NA \tabularnewline
7 & 40 & 38.3984375 & 40.125 & -1.7265625 & 1.60156250000001 \tabularnewline
8 & 47 & 44.3359375 & 43.75 & 0.585937500000001 & 2.6640625 \tabularnewline
9 & 43 & 44.2630208333333 & 46.75 & -2.48697916666667 & -1.26302083333334 \tabularnewline
10 & 60 & 51.5026041666667 & 49.5416666666667 & 1.9609375 & 8.49739583333333 \tabularnewline
11 & 64 & 56.0651041666667 & 52.1666666666667 & 3.8984375 & 7.93489583333333 \tabularnewline
12 & 65 & 60.4088541666667 & 54.8333333333333 & 5.57552083333333 & 4.59114583333334 \tabularnewline
13 & 65 & 67.0130208333333 & 57.4583333333333 & 9.5546875 & -2.01302083333333 \tabularnewline
14 & 55 & 59.2942708333333 & 59.625 & -0.330729166666666 & -4.29427083333334 \tabularnewline
15 & 57 & 57.3046875 & 61.75 & -4.4453125 & -0.304687499999993 \tabularnewline
16 & 57 & 56.9192708333333 & 63.375 & -6.45572916666667 & 0.0807291666666714 \tabularnewline
17 & 57 & 58.4713541666667 & 64.2083333333333 & -5.73697916666667 & -1.47135416666666 \tabularnewline
18 & 65 & 64.3151041666667 & 64.7083333333333 & -0.393229166666667 & 0.684895833333343 \tabularnewline
19 & 69 & 63.1067708333333 & 64.8333333333333 & -1.7265625 & 5.89322916666667 \tabularnewline
20 & 70 & 65.5026041666667 & 64.9166666666667 & 0.585937500000001 & 4.49739583333334 \tabularnewline
21 & 71 & 61.8463541666667 & 64.3333333333333 & -2.48697916666667 & 9.15364583333334 \tabularnewline
22 & 71 & 64.1276041666667 & 62.1666666666667 & 1.9609375 & 6.87239583333334 \tabularnewline
23 & 73 & 63.0651041666667 & 59.1666666666667 & 3.8984375 & 9.93489583333334 \tabularnewline
24 & 68 & 61.2421875 & 55.6666666666667 & 5.57552083333333 & 6.7578125 \tabularnewline
25 & 65 & 60.7213541666667 & 51.1666666666667 & 9.5546875 & 4.27864583333334 \tabularnewline
26 & 57 & 45.8776041666667 & 46.2083333333333 & -0.330729166666666 & 11.1223958333333 \tabularnewline
27 & 41 & 36.5963541666667 & 41.0416666666667 & -4.4453125 & 4.40364583333334 \tabularnewline
28 & 21 & 28.8359375 & 35.2916666666667 & -6.45572916666667 & -7.8359375 \tabularnewline
29 & 21 & 23.4713541666667 & 29.2083333333333 & -5.73697916666667 & -2.47135416666667 \tabularnewline
30 & 17 & 23.1484375 & 23.5416666666667 & -0.393229166666667 & -6.1484375 \tabularnewline
31 & 9 & 16.6067708333333 & 18.3333333333333 & -1.7265625 & -7.60677083333333 \tabularnewline
32 & 11 & 14.2526041666667 & 13.6666666666667 & 0.585937500000001 & -3.25260416666667 \tabularnewline
33 & 6 & 7.5546875 & 10.0416666666667 & -2.48697916666667 & -1.5546875 \tabularnewline
34 & -2 & 9.91927083333333 & 7.95833333333333 & 1.9609375 & -11.9192708333333 \tabularnewline
35 & 0 & 10.8151041666667 & 6.91666666666667 & 3.8984375 & -10.8151041666667 \tabularnewline
36 & 5 & 11.8671875 & 6.29166666666667 & 5.57552083333333 & -6.8671875 \tabularnewline
37 & 3 & 15.8463541666667 & 6.29166666666667 & 9.5546875 & -12.8463541666667 \tabularnewline
38 & 7 & 6.12760416666667 & 6.45833333333333 & -0.330729166666666 & 0.872395833333334 \tabularnewline
39 & 4 & 2.09635416666667 & 6.54166666666667 & -4.4453125 & 1.90364583333333 \tabularnewline
40 & 8 & 0.835937499999998 & 7.29166666666667 & -6.45572916666667 & 7.1640625 \tabularnewline
41 & 9 & 2.84635416666666 & 8.58333333333333 & -5.73697916666667 & 6.15364583333334 \tabularnewline
42 & 14 & 9.35677083333333 & 9.75 & -0.393229166666667 & 4.64322916666667 \tabularnewline
43 & 12 & 10.1067708333333 & 11.8333333333333 & -1.7265625 & 1.89322916666667 \tabularnewline
44 & 12 & 14.1276041666667 & 13.5416666666667 & 0.585937500000001 & -2.12760416666667 \tabularnewline
45 & 7 & 11.5546875 & 14.0416666666667 & -2.48697916666667 & -4.5546875 \tabularnewline
46 & 15 & 16.6692708333333 & 14.7083333333333 & 1.9609375 & -1.66927083333333 \tabularnewline
47 & 14 & 19.2734375 & 15.375 & 3.8984375 & -5.2734375 \tabularnewline
48 & 19 & 21.7005208333333 & 16.125 & 5.57552083333333 & -2.70052083333333 \tabularnewline
49 & 39 & 26.6380208333333 & 17.0833333333333 & 9.5546875 & 12.3619791666667 \tabularnewline
50 & 12 & 17.9192708333333 & 18.25 & -0.330729166666666 & -5.91927083333333 \tabularnewline
51 & 11 & 15.2213541666667 & 19.6666666666667 & -4.4453125 & -4.22135416666667 \tabularnewline
52 & 17 & 14.6276041666667 & 21.0833333333333 & -6.45572916666667 & 2.37239583333334 \tabularnewline
53 & 16 & 16.4296875 & 22.1666666666667 & -5.73697916666667 & -0.4296875 \tabularnewline
54 & 25 & 22.3984375 & 22.7916666666667 & -0.393229166666667 & 2.6015625 \tabularnewline
55 & 24 & NA & NA & -1.7265625 & NA \tabularnewline
56 & 28 & NA & NA & 0.585937500000001 & NA \tabularnewline
57 & 25 & NA & NA & -2.48697916666667 & NA \tabularnewline
58 & 31 & NA & NA & 1.9609375 & NA \tabularnewline
59 & 24 & NA & NA & 3.8984375 & NA \tabularnewline
60 & 24 & NA & NA & 5.57552083333333 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=116996&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]16[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]9.5546875[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]17[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.330729166666666[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]23[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-4.4453125[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]24[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-6.45572916666667[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]27[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-5.73697916666667[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]31[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.393229166666667[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]40[/C][C]38.3984375[/C][C]40.125[/C][C]-1.7265625[/C][C]1.60156250000001[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]47[/C][C]44.3359375[/C][C]43.75[/C][C]0.585937500000001[/C][C]2.6640625[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]43[/C][C]44.2630208333333[/C][C]46.75[/C][C]-2.48697916666667[/C][C]-1.26302083333334[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]60[/C][C]51.5026041666667[/C][C]49.5416666666667[/C][C]1.9609375[/C][C]8.49739583333333[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]64[/C][C]56.0651041666667[/C][C]52.1666666666667[/C][C]3.8984375[/C][C]7.93489583333333[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]65[/C][C]60.4088541666667[/C][C]54.8333333333333[/C][C]5.57552083333333[/C][C]4.59114583333334[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]65[/C][C]67.0130208333333[/C][C]57.4583333333333[/C][C]9.5546875[/C][C]-2.01302083333333[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]55[/C][C]59.2942708333333[/C][C]59.625[/C][C]-0.330729166666666[/C][C]-4.29427083333334[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]57[/C][C]57.3046875[/C][C]61.75[/C][C]-4.4453125[/C][C]-0.304687499999993[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]57[/C][C]56.9192708333333[/C][C]63.375[/C][C]-6.45572916666667[/C][C]0.0807291666666714[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]57[/C][C]58.4713541666667[/C][C]64.2083333333333[/C][C]-5.73697916666667[/C][C]-1.47135416666666[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]65[/C][C]64.3151041666667[/C][C]64.7083333333333[/C][C]-0.393229166666667[/C][C]0.684895833333343[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]69[/C][C]63.1067708333333[/C][C]64.8333333333333[/C][C]-1.7265625[/C][C]5.89322916666667[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]70[/C][C]65.5026041666667[/C][C]64.9166666666667[/C][C]0.585937500000001[/C][C]4.49739583333334[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]71[/C][C]61.8463541666667[/C][C]64.3333333333333[/C][C]-2.48697916666667[/C][C]9.15364583333334[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]71[/C][C]64.1276041666667[/C][C]62.1666666666667[/C][C]1.9609375[/C][C]6.87239583333334[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]73[/C][C]63.0651041666667[/C][C]59.1666666666667[/C][C]3.8984375[/C][C]9.93489583333334[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]68[/C][C]61.2421875[/C][C]55.6666666666667[/C][C]5.57552083333333[/C][C]6.7578125[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]65[/C][C]60.7213541666667[/C][C]51.1666666666667[/C][C]9.5546875[/C][C]4.27864583333334[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]57[/C][C]45.8776041666667[/C][C]46.2083333333333[/C][C]-0.330729166666666[/C][C]11.1223958333333[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]41[/C][C]36.5963541666667[/C][C]41.0416666666667[/C][C]-4.4453125[/C][C]4.40364583333334[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]21[/C][C]28.8359375[/C][C]35.2916666666667[/C][C]-6.45572916666667[/C][C]-7.8359375[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]21[/C][C]23.4713541666667[/C][C]29.2083333333333[/C][C]-5.73697916666667[/C][C]-2.47135416666667[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]17[/C][C]23.1484375[/C][C]23.5416666666667[/C][C]-0.393229166666667[/C][C]-6.1484375[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]9[/C][C]16.6067708333333[/C][C]18.3333333333333[/C][C]-1.7265625[/C][C]-7.60677083333333[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]11[/C][C]14.2526041666667[/C][C]13.6666666666667[/C][C]0.585937500000001[/C][C]-3.25260416666667[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]6[/C][C]7.5546875[/C][C]10.0416666666667[/C][C]-2.48697916666667[/C][C]-1.5546875[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]-2[/C][C]9.91927083333333[/C][C]7.95833333333333[/C][C]1.9609375[/C][C]-11.9192708333333[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]0[/C][C]10.8151041666667[/C][C]6.91666666666667[/C][C]3.8984375[/C][C]-10.8151041666667[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]5[/C][C]11.8671875[/C][C]6.29166666666667[/C][C]5.57552083333333[/C][C]-6.8671875[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]3[/C][C]15.8463541666667[/C][C]6.29166666666667[/C][C]9.5546875[/C][C]-12.8463541666667[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]7[/C][C]6.12760416666667[/C][C]6.45833333333333[/C][C]-0.330729166666666[/C][C]0.872395833333334[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]4[/C][C]2.09635416666667[/C][C]6.54166666666667[/C][C]-4.4453125[/C][C]1.90364583333333[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]8[/C][C]0.835937499999998[/C][C]7.29166666666667[/C][C]-6.45572916666667[/C][C]7.1640625[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]9[/C][C]2.84635416666666[/C][C]8.58333333333333[/C][C]-5.73697916666667[/C][C]6.15364583333334[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]14[/C][C]9.35677083333333[/C][C]9.75[/C][C]-0.393229166666667[/C][C]4.64322916666667[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]12[/C][C]10.1067708333333[/C][C]11.8333333333333[/C][C]-1.7265625[/C][C]1.89322916666667[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]12[/C][C]14.1276041666667[/C][C]13.5416666666667[/C][C]0.585937500000001[/C][C]-2.12760416666667[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]7[/C][C]11.5546875[/C][C]14.0416666666667[/C][C]-2.48697916666667[/C][C]-4.5546875[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]15[/C][C]16.6692708333333[/C][C]14.7083333333333[/C][C]1.9609375[/C][C]-1.66927083333333[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]14[/C][C]19.2734375[/C][C]15.375[/C][C]3.8984375[/C][C]-5.2734375[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]19[/C][C]21.7005208333333[/C][C]16.125[/C][C]5.57552083333333[/C][C]-2.70052083333333[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]39[/C][C]26.6380208333333[/C][C]17.0833333333333[/C][C]9.5546875[/C][C]12.3619791666667[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]12[/C][C]17.9192708333333[/C][C]18.25[/C][C]-0.330729166666666[/C][C]-5.91927083333333[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]11[/C][C]15.2213541666667[/C][C]19.6666666666667[/C][C]-4.4453125[/C][C]-4.22135416666667[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]17[/C][C]14.6276041666667[/C][C]21.0833333333333[/C][C]-6.45572916666667[/C][C]2.37239583333334[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]16[/C][C]16.4296875[/C][C]22.1666666666667[/C][C]-5.73697916666667[/C][C]-0.4296875[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]25[/C][C]22.3984375[/C][C]22.7916666666667[/C][C]-0.393229166666667[/C][C]2.6015625[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]24[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1.7265625[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]28[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.585937500000001[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]25[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-2.48697916666667[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]31[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.9609375[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]24[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]3.8984375[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]24[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]5.57552083333333[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=116996&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=116996&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	16	NA	NA	9.5546875	NA
2	17	NA	NA	-0.330729166666666	NA
3	23	NA	NA	-4.4453125	NA
4	24	NA	NA	-6.45572916666667	NA
5	27	NA	NA	-5.73697916666667	NA
6	31	NA	NA	-0.393229166666667	NA
7	40	38.3984375	40.125	-1.7265625	1.60156250000001
8	47	44.3359375	43.75	0.585937500000001	2.6640625
9	43	44.2630208333333	46.75	-2.48697916666667	-1.26302083333334
10	60	51.5026041666667	49.5416666666667	1.9609375	8.49739583333333
11	64	56.0651041666667	52.1666666666667	3.8984375	7.93489583333333
12	65	60.4088541666667	54.8333333333333	5.57552083333333	4.59114583333334
13	65	67.0130208333333	57.4583333333333	9.5546875	-2.01302083333333
14	55	59.2942708333333	59.625	-0.330729166666666	-4.29427083333334
15	57	57.3046875	61.75	-4.4453125	-0.304687499999993
16	57	56.9192708333333	63.375	-6.45572916666667	0.0807291666666714
17	57	58.4713541666667	64.2083333333333	-5.73697916666667	-1.47135416666666
18	65	64.3151041666667	64.7083333333333	-0.393229166666667	0.684895833333343
19	69	63.1067708333333	64.8333333333333	-1.7265625	5.89322916666667
20	70	65.5026041666667	64.9166666666667	0.585937500000001	4.49739583333334
21	71	61.8463541666667	64.3333333333333	-2.48697916666667	9.15364583333334
22	71	64.1276041666667	62.1666666666667	1.9609375	6.87239583333334
23	73	63.0651041666667	59.1666666666667	3.8984375	9.93489583333334
24	68	61.2421875	55.6666666666667	5.57552083333333	6.7578125
25	65	60.7213541666667	51.1666666666667	9.5546875	4.27864583333334
26	57	45.8776041666667	46.2083333333333	-0.330729166666666	11.1223958333333
27	41	36.5963541666667	41.0416666666667	-4.4453125	4.40364583333334
28	21	28.8359375	35.2916666666667	-6.45572916666667	-7.8359375
29	21	23.4713541666667	29.2083333333333	-5.73697916666667	-2.47135416666667
30	17	23.1484375	23.5416666666667	-0.393229166666667	-6.1484375
31	9	16.6067708333333	18.3333333333333	-1.7265625	-7.60677083333333
32	11	14.2526041666667	13.6666666666667	0.585937500000001	-3.25260416666667
33	6	7.5546875	10.0416666666667	-2.48697916666667	-1.5546875
34	-2	9.91927083333333	7.95833333333333	1.9609375	-11.9192708333333
35	0	10.8151041666667	6.91666666666667	3.8984375	-10.8151041666667
36	5	11.8671875	6.29166666666667	5.57552083333333	-6.8671875
37	3	15.8463541666667	6.29166666666667	9.5546875	-12.8463541666667
38	7	6.12760416666667	6.45833333333333	-0.330729166666666	0.872395833333334
39	4	2.09635416666667	6.54166666666667	-4.4453125	1.90364583333333
40	8	0.835937499999998	7.29166666666667	-6.45572916666667	7.1640625
41	9	2.84635416666666	8.58333333333333	-5.73697916666667	6.15364583333334
42	14	9.35677083333333	9.75	-0.393229166666667	4.64322916666667
43	12	10.1067708333333	11.8333333333333	-1.7265625	1.89322916666667
44	12	14.1276041666667	13.5416666666667	0.585937500000001	-2.12760416666667
45	7	11.5546875	14.0416666666667	-2.48697916666667	-4.5546875
46	15	16.6692708333333	14.7083333333333	1.9609375	-1.66927083333333
47	14	19.2734375	15.375	3.8984375	-5.2734375
48	19	21.7005208333333	16.125	5.57552083333333	-2.70052083333333
49	39	26.6380208333333	17.0833333333333	9.5546875	12.3619791666667
50	12	17.9192708333333	18.25	-0.330729166666666	-5.91927083333333
51	11	15.2213541666667	19.6666666666667	-4.4453125	-4.22135416666667
52	17	14.6276041666667	21.0833333333333	-6.45572916666667	2.37239583333334
53	16	16.4296875	22.1666666666667	-5.73697916666667	-0.4296875
54	25	22.3984375	22.7916666666667	-0.393229166666667	2.6015625
55	24	NA	NA	-1.7265625	NA
56	28	NA	NA	0.585937500000001	NA
57	25	NA	NA	-2.48697916666667	NA
58	31	NA	NA	1.9609375	NA
59	24	NA	NA	3.8984375	NA
60	24	NA	NA	5.57552083333333	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$trend)) {
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,i,header=TRUE)
a<-table.element(a,x[i])
a<-table.element(a,m$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