Repository of Reproducible Computations

Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author

*Unverified author*

R Software Module

rwasp_decompose.wasp

Title produced by software

Classical Decomposition

Date of computation

Sat, 09 Jan 2010 08:00:33 -0700

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/Jan/09/t12630492700ct5ukngnzl6sjg.htm/, Retrieved Mon, 29 Apr 2024 02:08:58 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=71776, Retrieved Mon, 29 Apr 2024 02:08:58 +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

KDGP2W52

Estimated Impact

160

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

-       [Classical Decomposition] [decompositie cola] [2010-01-09 15:00:33] [257e61bb186fb77667d40c094d5abaa7] [Current]

Feedback Forum

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

1,25
1,25
1,26
1,26
1,26
1,26
1,27
1,27
1,29
1,31
1,32
1,32
1,33
1,33
1,32
1,32
1,31
1,3
1,31
1,29
1,3
1,3
1,32
1,31
1,35
1,35
1,36
1,37
1,37
1,37
1,32
1,32
1,31
1,31
1,34
1,31
1,26
1,27
1,24
1,25
1,27
1,25
1,26
1,27
1,26
1,26
1,28
1,27
1,28
1,27
1,26
1,27
1,27
1,28
1,27
1,26
1,3
1,31
1,28
1,29
1,31
1,29
1,29
1,32
1,3
1,29
1,31
1,29
1,33
1,35
1,32
1,33
1,34
1,34
1,33
1,33
1,35
1,32

Summary of computational transaction
Raw Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	4 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 & 4 seconds \tabularnewline
R Server & 'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=71776&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]4 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=71776&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=71776&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	4 seconds
R Server	'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	1.25	NA	NA	0.00750694444444442	NA
2	1.25	NA	NA	0.00300694444444447	NA
3	1.26	NA	NA	-0.00549305555555562	NA
4	1.26	NA	NA	0.00584027777777771	NA
5	1.26	NA	NA	0.00350694444444455	NA
6	1.26	NA	NA	-0.00257638888888880	NA
7	1.27	1.27325694444444	1.28	-0.00674305555555559	-0.00325694444444435
8	1.27	1.27175694444444	1.28666666666667	-0.0149097222222222	-0.00175694444444430
9	1.29	1.29142361111111	1.2925	-0.00107638888888892	-0.001423611111111
10	1.31	1.30225694444444	1.2975	0.00475694444444443	0.00774305555555554
11	1.32	1.30842361111111	1.30208333333333	0.00634027777777775	0.0115763888888891
12	1.32	1.30567361111111	1.30583333333333	-0.000159722222222158	0.0143263888888889
13	1.33	1.31667361111111	1.30916666666667	0.00750694444444442	0.0133263888888888
14	1.33	1.31467361111111	1.31166666666667	0.00300694444444447	0.0153263888888890
15	1.32	1.30742361111111	1.31291666666667	-0.00549305555555562	0.012576388888889
16	1.32	1.31875694444444	1.31291666666667	0.00584027777777771	0.00124305555555537
17	1.31	1.31600694444444	1.3125	0.00350694444444455	-0.00600694444444461
18	1.3	1.30950694444444	1.31208333333333	-0.00257638888888880	-0.00950694444444444
19	1.31	1.30575694444444	1.3125	-0.00674305555555559	0.00424305555555549
20	1.29	1.29925694444444	1.31416666666667	-0.0149097222222222	-0.00925694444444458
21	1.3	1.31559027777778	1.31666666666667	-0.00107638888888892	-0.0155902777777777
22	1.3	1.32517361111111	1.32041666666667	0.00475694444444443	-0.0251736111111112
23	1.32	1.33134027777778	1.325	0.00634027777777775	-0.0113402777777778
24	1.31	1.33025694444444	1.33041666666667	-0.000159722222222158	-0.0202569444444443
25	1.35	1.34125694444444	1.33375	0.00750694444444442	0.00874305555555566
26	1.35	1.33842361111111	1.33541666666667	0.00300694444444447	0.0115763888888887
27	1.36	1.33159027777778	1.33708333333333	-0.00549305555555562	0.0284097222222222
28	1.37	1.34375694444444	1.33791666666667	0.00584027777777771	0.0262430555555555
29	1.37	1.34267361111111	1.33916666666667	0.00350694444444455	0.0273263888888888
30	1.37	1.33742361111111	1.34	-0.00257638888888880	0.0325763888888888
31	1.32	1.32950694444444	1.33625	-0.00674305555555559	-0.009506944444444
32	1.32	1.31425694444444	1.32916666666667	-0.0149097222222222	0.00574305555555576
33	1.31	1.31975694444444	1.32083333333333	-0.00107638888888892	-0.00975694444444453
34	1.31	1.31559027777778	1.31083333333333	0.00475694444444443	-0.00559027777777787
35	1.34	1.30800694444444	1.30166666666667	0.00634027777777775	0.0319930555555556
36	1.31	1.29234027777778	1.2925	-0.000159722222222158	0.0176597222222221
37	1.26	1.29250694444444	1.285	0.00750694444444442	-0.0325069444444444
38	1.27	1.28342361111111	1.28041666666667	0.00300694444444447	-0.013423611111111
39	1.24	1.27075694444444	1.27625	-0.00549305555555562	-0.0307569444444442
40	1.25	1.27792361111111	1.27208333333333	0.00584027777777771	-0.0279236111111110
41	1.27	1.27100694444444	1.2675	0.00350694444444455	-0.00100694444444471
42	1.25	1.26075694444444	1.26333333333333	-0.00257638888888880	-0.0107569444444444
43	1.26	1.25575694444444	1.2625	-0.00674305555555559	0.00424305555555571
44	1.27	1.24842361111111	1.26333333333333	-0.0149097222222222	0.0215763888888889
45	1.26	1.26309027777778	1.26416666666667	-0.00107638888888892	-0.00309027777777793
46	1.26	1.27059027777778	1.26583333333333	0.00475694444444443	-0.0105902777777778
47	1.28	1.27300694444444	1.26666666666667	0.00634027777777775	0.00699305555555574
48	1.27	1.26775694444444	1.26791666666667	-0.000159722222222158	0.00224305555555571
49	1.28	1.27709027777778	1.26958333333333	0.00750694444444442	0.00290972222222208
50	1.27	1.27259027777778	1.26958333333333	0.00300694444444447	-0.00259027777777776
51	1.26	1.26534027777778	1.27083333333333	-0.00549305555555562	-0.00534027777777779
52	1.27	1.28042361111111	1.27458333333333	0.00584027777777771	-0.0104236111111109
53	1.27	1.28017361111111	1.27666666666667	0.00350694444444455	-0.0101736111111110
54	1.28	1.27492361111111	1.2775	-0.00257638888888880	0.00507638888888895
55	1.27	1.27284027777778	1.27958333333333	-0.00674305555555559	-0.00284027777777784
56	1.26	1.26675694444444	1.28166666666667	-0.0149097222222222	-0.00675694444444419
57	1.3	1.28267361111111	1.28375	-0.00107638888888892	0.0173263888888893
58	1.31	1.29184027777778	1.28708333333333	0.00475694444444443	0.0181597222222225
59	1.28	1.29675694444444	1.29041666666667	0.00634027777777775	-0.0167569444444444
60	1.29	1.29192361111111	1.29208333333333	-0.000159722222222158	-0.00192361111111095
61	1.31	1.30167361111111	1.29416666666667	0.00750694444444442	0.00832638888888892
62	1.29	1.30009027777778	1.29708333333333	0.00300694444444447	-0.0100902777777778
63	1.29	1.29409027777778	1.29958333333333	-0.00549305555555562	-0.00409027777777760
64	1.32	1.30834027777778	1.3025	0.00584027777777771	0.0116597222222221
65	1.3	1.30934027777778	1.30583333333333	0.00350694444444455	-0.00934027777777757
66	1.29	1.30659027777778	1.30916666666667	-0.00257638888888880	-0.0165902777777778
67	1.31	1.30534027777778	1.31208333333333	-0.00674305555555559	0.00465972222222222
68	1.29	1.30050694444444	1.31541666666667	-0.0149097222222222	-0.0105069444444443
69	1.33	1.31809027777778	1.31916666666667	-0.00107638888888892	0.0119097222222222
70	1.35	1.32600694444444	1.32125	0.00475694444444443	0.0239930555555556
71	1.32	1.33009027777778	1.32375	0.00634027777777775	-0.0100902777777776
72	1.33	1.32692361111111	1.32708333333333	-0.000159722222222158	0.00307638888888917
73	1.34	NA	NA	NA	NA
74	1.34	NA	NA	NA	NA
75	1.33	NA	NA	NA	NA
76	1.33	NA	NA	NA	NA
77	1.35	NA	NA	NA	NA
78	1.32	NA	NA	NA	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 1.25 & NA & NA & 0.00750694444444442 & NA \tabularnewline
2 & 1.25 & NA & NA & 0.00300694444444447 & NA \tabularnewline
3 & 1.26 & NA & NA & -0.00549305555555562 & NA \tabularnewline
4 & 1.26 & NA & NA & 0.00584027777777771 & NA \tabularnewline
5 & 1.26 & NA & NA & 0.00350694444444455 & NA \tabularnewline
6 & 1.26 & NA & NA & -0.00257638888888880 & NA \tabularnewline
7 & 1.27 & 1.27325694444444 & 1.28 & -0.00674305555555559 & -0.00325694444444435 \tabularnewline
8 & 1.27 & 1.27175694444444 & 1.28666666666667 & -0.0149097222222222 & -0.00175694444444430 \tabularnewline
9 & 1.29 & 1.29142361111111 & 1.2925 & -0.00107638888888892 & -0.001423611111111 \tabularnewline
10 & 1.31 & 1.30225694444444 & 1.2975 & 0.00475694444444443 & 0.00774305555555554 \tabularnewline
11 & 1.32 & 1.30842361111111 & 1.30208333333333 & 0.00634027777777775 & 0.0115763888888891 \tabularnewline
12 & 1.32 & 1.30567361111111 & 1.30583333333333 & -0.000159722222222158 & 0.0143263888888889 \tabularnewline
13 & 1.33 & 1.31667361111111 & 1.30916666666667 & 0.00750694444444442 & 0.0133263888888888 \tabularnewline
14 & 1.33 & 1.31467361111111 & 1.31166666666667 & 0.00300694444444447 & 0.0153263888888890 \tabularnewline
15 & 1.32 & 1.30742361111111 & 1.31291666666667 & -0.00549305555555562 & 0.012576388888889 \tabularnewline
16 & 1.32 & 1.31875694444444 & 1.31291666666667 & 0.00584027777777771 & 0.00124305555555537 \tabularnewline
17 & 1.31 & 1.31600694444444 & 1.3125 & 0.00350694444444455 & -0.00600694444444461 \tabularnewline
18 & 1.3 & 1.30950694444444 & 1.31208333333333 & -0.00257638888888880 & -0.00950694444444444 \tabularnewline
19 & 1.31 & 1.30575694444444 & 1.3125 & -0.00674305555555559 & 0.00424305555555549 \tabularnewline
20 & 1.29 & 1.29925694444444 & 1.31416666666667 & -0.0149097222222222 & -0.00925694444444458 \tabularnewline
21 & 1.3 & 1.31559027777778 & 1.31666666666667 & -0.00107638888888892 & -0.0155902777777777 \tabularnewline
22 & 1.3 & 1.32517361111111 & 1.32041666666667 & 0.00475694444444443 & -0.0251736111111112 \tabularnewline
23 & 1.32 & 1.33134027777778 & 1.325 & 0.00634027777777775 & -0.0113402777777778 \tabularnewline
24 & 1.31 & 1.33025694444444 & 1.33041666666667 & -0.000159722222222158 & -0.0202569444444443 \tabularnewline
25 & 1.35 & 1.34125694444444 & 1.33375 & 0.00750694444444442 & 0.00874305555555566 \tabularnewline
26 & 1.35 & 1.33842361111111 & 1.33541666666667 & 0.00300694444444447 & 0.0115763888888887 \tabularnewline
27 & 1.36 & 1.33159027777778 & 1.33708333333333 & -0.00549305555555562 & 0.0284097222222222 \tabularnewline
28 & 1.37 & 1.34375694444444 & 1.33791666666667 & 0.00584027777777771 & 0.0262430555555555 \tabularnewline
29 & 1.37 & 1.34267361111111 & 1.33916666666667 & 0.00350694444444455 & 0.0273263888888888 \tabularnewline
30 & 1.37 & 1.33742361111111 & 1.34 & -0.00257638888888880 & 0.0325763888888888 \tabularnewline
31 & 1.32 & 1.32950694444444 & 1.33625 & -0.00674305555555559 & -0.009506944444444 \tabularnewline
32 & 1.32 & 1.31425694444444 & 1.32916666666667 & -0.0149097222222222 & 0.00574305555555576 \tabularnewline
33 & 1.31 & 1.31975694444444 & 1.32083333333333 & -0.00107638888888892 & -0.00975694444444453 \tabularnewline
34 & 1.31 & 1.31559027777778 & 1.31083333333333 & 0.00475694444444443 & -0.00559027777777787 \tabularnewline
35 & 1.34 & 1.30800694444444 & 1.30166666666667 & 0.00634027777777775 & 0.0319930555555556 \tabularnewline
36 & 1.31 & 1.29234027777778 & 1.2925 & -0.000159722222222158 & 0.0176597222222221 \tabularnewline
37 & 1.26 & 1.29250694444444 & 1.285 & 0.00750694444444442 & -0.0325069444444444 \tabularnewline
38 & 1.27 & 1.28342361111111 & 1.28041666666667 & 0.00300694444444447 & -0.013423611111111 \tabularnewline
39 & 1.24 & 1.27075694444444 & 1.27625 & -0.00549305555555562 & -0.0307569444444442 \tabularnewline
40 & 1.25 & 1.27792361111111 & 1.27208333333333 & 0.00584027777777771 & -0.0279236111111110 \tabularnewline
41 & 1.27 & 1.27100694444444 & 1.2675 & 0.00350694444444455 & -0.00100694444444471 \tabularnewline
42 & 1.25 & 1.26075694444444 & 1.26333333333333 & -0.00257638888888880 & -0.0107569444444444 \tabularnewline
43 & 1.26 & 1.25575694444444 & 1.2625 & -0.00674305555555559 & 0.00424305555555571 \tabularnewline
44 & 1.27 & 1.24842361111111 & 1.26333333333333 & -0.0149097222222222 & 0.0215763888888889 \tabularnewline
45 & 1.26 & 1.26309027777778 & 1.26416666666667 & -0.00107638888888892 & -0.00309027777777793 \tabularnewline
46 & 1.26 & 1.27059027777778 & 1.26583333333333 & 0.00475694444444443 & -0.0105902777777778 \tabularnewline
47 & 1.28 & 1.27300694444444 & 1.26666666666667 & 0.00634027777777775 & 0.00699305555555574 \tabularnewline
48 & 1.27 & 1.26775694444444 & 1.26791666666667 & -0.000159722222222158 & 0.00224305555555571 \tabularnewline
49 & 1.28 & 1.27709027777778 & 1.26958333333333 & 0.00750694444444442 & 0.00290972222222208 \tabularnewline
50 & 1.27 & 1.27259027777778 & 1.26958333333333 & 0.00300694444444447 & -0.00259027777777776 \tabularnewline
51 & 1.26 & 1.26534027777778 & 1.27083333333333 & -0.00549305555555562 & -0.00534027777777779 \tabularnewline
52 & 1.27 & 1.28042361111111 & 1.27458333333333 & 0.00584027777777771 & -0.0104236111111109 \tabularnewline
53 & 1.27 & 1.28017361111111 & 1.27666666666667 & 0.00350694444444455 & -0.0101736111111110 \tabularnewline
54 & 1.28 & 1.27492361111111 & 1.2775 & -0.00257638888888880 & 0.00507638888888895 \tabularnewline
55 & 1.27 & 1.27284027777778 & 1.27958333333333 & -0.00674305555555559 & -0.00284027777777784 \tabularnewline
56 & 1.26 & 1.26675694444444 & 1.28166666666667 & -0.0149097222222222 & -0.00675694444444419 \tabularnewline
57 & 1.3 & 1.28267361111111 & 1.28375 & -0.00107638888888892 & 0.0173263888888893 \tabularnewline
58 & 1.31 & 1.29184027777778 & 1.28708333333333 & 0.00475694444444443 & 0.0181597222222225 \tabularnewline
59 & 1.28 & 1.29675694444444 & 1.29041666666667 & 0.00634027777777775 & -0.0167569444444444 \tabularnewline
60 & 1.29 & 1.29192361111111 & 1.29208333333333 & -0.000159722222222158 & -0.00192361111111095 \tabularnewline
61 & 1.31 & 1.30167361111111 & 1.29416666666667 & 0.00750694444444442 & 0.00832638888888892 \tabularnewline
62 & 1.29 & 1.30009027777778 & 1.29708333333333 & 0.00300694444444447 & -0.0100902777777778 \tabularnewline
63 & 1.29 & 1.29409027777778 & 1.29958333333333 & -0.00549305555555562 & -0.00409027777777760 \tabularnewline
64 & 1.32 & 1.30834027777778 & 1.3025 & 0.00584027777777771 & 0.0116597222222221 \tabularnewline
65 & 1.3 & 1.30934027777778 & 1.30583333333333 & 0.00350694444444455 & -0.00934027777777757 \tabularnewline
66 & 1.29 & 1.30659027777778 & 1.30916666666667 & -0.00257638888888880 & -0.0165902777777778 \tabularnewline
67 & 1.31 & 1.30534027777778 & 1.31208333333333 & -0.00674305555555559 & 0.00465972222222222 \tabularnewline
68 & 1.29 & 1.30050694444444 & 1.31541666666667 & -0.0149097222222222 & -0.0105069444444443 \tabularnewline
69 & 1.33 & 1.31809027777778 & 1.31916666666667 & -0.00107638888888892 & 0.0119097222222222 \tabularnewline
70 & 1.35 & 1.32600694444444 & 1.32125 & 0.00475694444444443 & 0.0239930555555556 \tabularnewline
71 & 1.32 & 1.33009027777778 & 1.32375 & 0.00634027777777775 & -0.0100902777777776 \tabularnewline
72 & 1.33 & 1.32692361111111 & 1.32708333333333 & -0.000159722222222158 & 0.00307638888888917 \tabularnewline
73 & 1.34 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
74 & 1.34 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
75 & 1.33 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
76 & 1.33 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
77 & 1.35 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
78 & 1.32 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=71776&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]1.25[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00750694444444442[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]1.25[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00300694444444447[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]1.26[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00549305555555562[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]1.26[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00584027777777771[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]1.26[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00350694444444455[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]1.26[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00257638888888880[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]1.27[/C][C]1.27325694444444[/C][C]1.28[/C][C]-0.00674305555555559[/C][C]-0.00325694444444435[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]1.27[/C][C]1.27175694444444[/C][C]1.28666666666667[/C][C]-0.0149097222222222[/C][C]-0.00175694444444430[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]1.29[/C][C]1.29142361111111[/C][C]1.2925[/C][C]-0.00107638888888892[/C][C]-0.001423611111111[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]1.31[/C][C]1.30225694444444[/C][C]1.2975[/C][C]0.00475694444444443[/C][C]0.00774305555555554[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]1.32[/C][C]1.30842361111111[/C][C]1.30208333333333[/C][C]0.00634027777777775[/C][C]0.0115763888888891[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]1.32[/C][C]1.30567361111111[/C][C]1.30583333333333[/C][C]-0.000159722222222158[/C][C]0.0143263888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]1.33[/C][C]1.31667361111111[/C][C]1.30916666666667[/C][C]0.00750694444444442[/C][C]0.0133263888888888[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]1.33[/C][C]1.31467361111111[/C][C]1.31166666666667[/C][C]0.00300694444444447[/C][C]0.0153263888888890[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]1.32[/C][C]1.30742361111111[/C][C]1.31291666666667[/C][C]-0.00549305555555562[/C][C]0.012576388888889[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]1.32[/C][C]1.31875694444444[/C][C]1.31291666666667[/C][C]0.00584027777777771[/C][C]0.00124305555555537[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]1.31[/C][C]1.31600694444444[/C][C]1.3125[/C][C]0.00350694444444455[/C][C]-0.00600694444444461[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]1.3[/C][C]1.30950694444444[/C][C]1.31208333333333[/C][C]-0.00257638888888880[/C][C]-0.00950694444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]1.31[/C][C]1.30575694444444[/C][C]1.3125[/C][C]-0.00674305555555559[/C][C]0.00424305555555549[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]1.29[/C][C]1.29925694444444[/C][C]1.31416666666667[/C][C]-0.0149097222222222[/C][C]-0.00925694444444458[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]1.3[/C][C]1.31559027777778[/C][C]1.31666666666667[/C][C]-0.00107638888888892[/C][C]-0.0155902777777777[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]1.3[/C][C]1.32517361111111[/C][C]1.32041666666667[/C][C]0.00475694444444443[/C][C]-0.0251736111111112[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]1.32[/C][C]1.33134027777778[/C][C]1.325[/C][C]0.00634027777777775[/C][C]-0.0113402777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]1.31[/C][C]1.33025694444444[/C][C]1.33041666666667[/C][C]-0.000159722222222158[/C][C]-0.0202569444444443[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]1.35[/C][C]1.34125694444444[/C][C]1.33375[/C][C]0.00750694444444442[/C][C]0.00874305555555566[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]1.35[/C][C]1.33842361111111[/C][C]1.33541666666667[/C][C]0.00300694444444447[/C][C]0.0115763888888887[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]1.36[/C][C]1.33159027777778[/C][C]1.33708333333333[/C][C]-0.00549305555555562[/C][C]0.0284097222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]1.37[/C][C]1.34375694444444[/C][C]1.33791666666667[/C][C]0.00584027777777771[/C][C]0.0262430555555555[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]1.37[/C][C]1.34267361111111[/C][C]1.33916666666667[/C][C]0.00350694444444455[/C][C]0.0273263888888888[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]1.37[/C][C]1.33742361111111[/C][C]1.34[/C][C]-0.00257638888888880[/C][C]0.0325763888888888[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]1.32[/C][C]1.32950694444444[/C][C]1.33625[/C][C]-0.00674305555555559[/C][C]-0.009506944444444[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]1.32[/C][C]1.31425694444444[/C][C]1.32916666666667[/C][C]-0.0149097222222222[/C][C]0.00574305555555576[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]1.31[/C][C]1.31975694444444[/C][C]1.32083333333333[/C][C]-0.00107638888888892[/C][C]-0.00975694444444453[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]1.31[/C][C]1.31559027777778[/C][C]1.31083333333333[/C][C]0.00475694444444443[/C][C]-0.00559027777777787[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]1.34[/C][C]1.30800694444444[/C][C]1.30166666666667[/C][C]0.00634027777777775[/C][C]0.0319930555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]1.31[/C][C]1.29234027777778[/C][C]1.2925[/C][C]-0.000159722222222158[/C][C]0.0176597222222221[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]1.26[/C][C]1.29250694444444[/C][C]1.285[/C][C]0.00750694444444442[/C][C]-0.0325069444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]1.27[/C][C]1.28342361111111[/C][C]1.28041666666667[/C][C]0.00300694444444447[/C][C]-0.013423611111111[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]1.24[/C][C]1.27075694444444[/C][C]1.27625[/C][C]-0.00549305555555562[/C][C]-0.0307569444444442[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]1.25[/C][C]1.27792361111111[/C][C]1.27208333333333[/C][C]0.00584027777777771[/C][C]-0.0279236111111110[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]1.27[/C][C]1.27100694444444[/C][C]1.2675[/C][C]0.00350694444444455[/C][C]-0.00100694444444471[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]1.25[/C][C]1.26075694444444[/C][C]1.26333333333333[/C][C]-0.00257638888888880[/C][C]-0.0107569444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]1.26[/C][C]1.25575694444444[/C][C]1.2625[/C][C]-0.00674305555555559[/C][C]0.00424305555555571[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]1.27[/C][C]1.24842361111111[/C][C]1.26333333333333[/C][C]-0.0149097222222222[/C][C]0.0215763888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]1.26[/C][C]1.26309027777778[/C][C]1.26416666666667[/C][C]-0.00107638888888892[/C][C]-0.00309027777777793[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]1.26[/C][C]1.27059027777778[/C][C]1.26583333333333[/C][C]0.00475694444444443[/C][C]-0.0105902777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]1.28[/C][C]1.27300694444444[/C][C]1.26666666666667[/C][C]0.00634027777777775[/C][C]0.00699305555555574[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]1.27[/C][C]1.26775694444444[/C][C]1.26791666666667[/C][C]-0.000159722222222158[/C][C]0.00224305555555571[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]1.28[/C][C]1.27709027777778[/C][C]1.26958333333333[/C][C]0.00750694444444442[/C][C]0.00290972222222208[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]1.27[/C][C]1.27259027777778[/C][C]1.26958333333333[/C][C]0.00300694444444447[/C][C]-0.00259027777777776[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]1.26[/C][C]1.26534027777778[/C][C]1.27083333333333[/C][C]-0.00549305555555562[/C][C]-0.00534027777777779[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]1.27[/C][C]1.28042361111111[/C][C]1.27458333333333[/C][C]0.00584027777777771[/C][C]-0.0104236111111109[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]1.27[/C][C]1.28017361111111[/C][C]1.27666666666667[/C][C]0.00350694444444455[/C][C]-0.0101736111111110[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]1.28[/C][C]1.27492361111111[/C][C]1.2775[/C][C]-0.00257638888888880[/C][C]0.00507638888888895[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]1.27[/C][C]1.27284027777778[/C][C]1.27958333333333[/C][C]-0.00674305555555559[/C][C]-0.00284027777777784[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]1.26[/C][C]1.26675694444444[/C][C]1.28166666666667[/C][C]-0.0149097222222222[/C][C]-0.00675694444444419[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]1.3[/C][C]1.28267361111111[/C][C]1.28375[/C][C]-0.00107638888888892[/C][C]0.0173263888888893[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]1.31[/C][C]1.29184027777778[/C][C]1.28708333333333[/C][C]0.00475694444444443[/C][C]0.0181597222222225[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]1.28[/C][C]1.29675694444444[/C][C]1.29041666666667[/C][C]0.00634027777777775[/C][C]-0.0167569444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]1.29[/C][C]1.29192361111111[/C][C]1.29208333333333[/C][C]-0.000159722222222158[/C][C]-0.00192361111111095[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]1.31[/C][C]1.30167361111111[/C][C]1.29416666666667[/C][C]0.00750694444444442[/C][C]0.00832638888888892[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]1.29[/C][C]1.30009027777778[/C][C]1.29708333333333[/C][C]0.00300694444444447[/C][C]-0.0100902777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]1.29[/C][C]1.29409027777778[/C][C]1.29958333333333[/C][C]-0.00549305555555562[/C][C]-0.00409027777777760[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]1.32[/C][C]1.30834027777778[/C][C]1.3025[/C][C]0.00584027777777771[/C][C]0.0116597222222221[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]1.3[/C][C]1.30934027777778[/C][C]1.30583333333333[/C][C]0.00350694444444455[/C][C]-0.00934027777777757[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]1.29[/C][C]1.30659027777778[/C][C]1.30916666666667[/C][C]-0.00257638888888880[/C][C]-0.0165902777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]1.31[/C][C]1.30534027777778[/C][C]1.31208333333333[/C][C]-0.00674305555555559[/C][C]0.00465972222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]1.29[/C][C]1.30050694444444[/C][C]1.31541666666667[/C][C]-0.0149097222222222[/C][C]-0.0105069444444443[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]1.33[/C][C]1.31809027777778[/C][C]1.31916666666667[/C][C]-0.00107638888888892[/C][C]0.0119097222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]1.35[/C][C]1.32600694444444[/C][C]1.32125[/C][C]0.00475694444444443[/C][C]0.0239930555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]1.32[/C][C]1.33009027777778[/C][C]1.32375[/C][C]0.00634027777777775[/C][C]-0.0100902777777776[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]1.33[/C][C]1.32692361111111[/C][C]1.32708333333333[/C][C]-0.000159722222222158[/C][C]0.00307638888888917[/C][/ROW]
[ROW][C]73[/C][C]1.34[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]74[/C][C]1.34[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]75[/C][C]1.33[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]76[/C][C]1.33[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]77[/C][C]1.35[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]78[/C][C]1.32[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=71776&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=71776&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	1.25	NA	NA	0.00750694444444442	NA
2	1.25	NA	NA	0.00300694444444447	NA
3	1.26	NA	NA	-0.00549305555555562	NA
4	1.26	NA	NA	0.00584027777777771	NA
5	1.26	NA	NA	0.00350694444444455	NA
6	1.26	NA	NA	-0.00257638888888880	NA
7	1.27	1.27325694444444	1.28	-0.00674305555555559	-0.00325694444444435
8	1.27	1.27175694444444	1.28666666666667	-0.0149097222222222	-0.00175694444444430
9	1.29	1.29142361111111	1.2925	-0.00107638888888892	-0.001423611111111
10	1.31	1.30225694444444	1.2975	0.00475694444444443	0.00774305555555554
11	1.32	1.30842361111111	1.30208333333333	0.00634027777777775	0.0115763888888891
12	1.32	1.30567361111111	1.30583333333333	-0.000159722222222158	0.0143263888888889
13	1.33	1.31667361111111	1.30916666666667	0.00750694444444442	0.0133263888888888
14	1.33	1.31467361111111	1.31166666666667	0.00300694444444447	0.0153263888888890
15	1.32	1.30742361111111	1.31291666666667	-0.00549305555555562	0.012576388888889
16	1.32	1.31875694444444	1.31291666666667	0.00584027777777771	0.00124305555555537
17	1.31	1.31600694444444	1.3125	0.00350694444444455	-0.00600694444444461
18	1.3	1.30950694444444	1.31208333333333	-0.00257638888888880	-0.00950694444444444
19	1.31	1.30575694444444	1.3125	-0.00674305555555559	0.00424305555555549
20	1.29	1.29925694444444	1.31416666666667	-0.0149097222222222	-0.00925694444444458
21	1.3	1.31559027777778	1.31666666666667	-0.00107638888888892	-0.0155902777777777
22	1.3	1.32517361111111	1.32041666666667	0.00475694444444443	-0.0251736111111112
23	1.32	1.33134027777778	1.325	0.00634027777777775	-0.0113402777777778
24	1.31	1.33025694444444	1.33041666666667	-0.000159722222222158	-0.0202569444444443
25	1.35	1.34125694444444	1.33375	0.00750694444444442	0.00874305555555566
26	1.35	1.33842361111111	1.33541666666667	0.00300694444444447	0.0115763888888887
27	1.36	1.33159027777778	1.33708333333333	-0.00549305555555562	0.0284097222222222
28	1.37	1.34375694444444	1.33791666666667	0.00584027777777771	0.0262430555555555
29	1.37	1.34267361111111	1.33916666666667	0.00350694444444455	0.0273263888888888
30	1.37	1.33742361111111	1.34	-0.00257638888888880	0.0325763888888888
31	1.32	1.32950694444444	1.33625	-0.00674305555555559	-0.009506944444444
32	1.32	1.31425694444444	1.32916666666667	-0.0149097222222222	0.00574305555555576
33	1.31	1.31975694444444	1.32083333333333	-0.00107638888888892	-0.00975694444444453
34	1.31	1.31559027777778	1.31083333333333	0.00475694444444443	-0.00559027777777787
35	1.34	1.30800694444444	1.30166666666667	0.00634027777777775	0.0319930555555556
36	1.31	1.29234027777778	1.2925	-0.000159722222222158	0.0176597222222221
37	1.26	1.29250694444444	1.285	0.00750694444444442	-0.0325069444444444
38	1.27	1.28342361111111	1.28041666666667	0.00300694444444447	-0.013423611111111
39	1.24	1.27075694444444	1.27625	-0.00549305555555562	-0.0307569444444442
40	1.25	1.27792361111111	1.27208333333333	0.00584027777777771	-0.0279236111111110
41	1.27	1.27100694444444	1.2675	0.00350694444444455	-0.00100694444444471
42	1.25	1.26075694444444	1.26333333333333	-0.00257638888888880	-0.0107569444444444
43	1.26	1.25575694444444	1.2625	-0.00674305555555559	0.00424305555555571
44	1.27	1.24842361111111	1.26333333333333	-0.0149097222222222	0.0215763888888889
45	1.26	1.26309027777778	1.26416666666667	-0.00107638888888892	-0.00309027777777793
46	1.26	1.27059027777778	1.26583333333333	0.00475694444444443	-0.0105902777777778
47	1.28	1.27300694444444	1.26666666666667	0.00634027777777775	0.00699305555555574
48	1.27	1.26775694444444	1.26791666666667	-0.000159722222222158	0.00224305555555571
49	1.28	1.27709027777778	1.26958333333333	0.00750694444444442	0.00290972222222208
50	1.27	1.27259027777778	1.26958333333333	0.00300694444444447	-0.00259027777777776
51	1.26	1.26534027777778	1.27083333333333	-0.00549305555555562	-0.00534027777777779
52	1.27	1.28042361111111	1.27458333333333	0.00584027777777771	-0.0104236111111109
53	1.27	1.28017361111111	1.27666666666667	0.00350694444444455	-0.0101736111111110
54	1.28	1.27492361111111	1.2775	-0.00257638888888880	0.00507638888888895
55	1.27	1.27284027777778	1.27958333333333	-0.00674305555555559	-0.00284027777777784
56	1.26	1.26675694444444	1.28166666666667	-0.0149097222222222	-0.00675694444444419
57	1.3	1.28267361111111	1.28375	-0.00107638888888892	0.0173263888888893
58	1.31	1.29184027777778	1.28708333333333	0.00475694444444443	0.0181597222222225
59	1.28	1.29675694444444	1.29041666666667	0.00634027777777775	-0.0167569444444444
60	1.29	1.29192361111111	1.29208333333333	-0.000159722222222158	-0.00192361111111095
61	1.31	1.30167361111111	1.29416666666667	0.00750694444444442	0.00832638888888892
62	1.29	1.30009027777778	1.29708333333333	0.00300694444444447	-0.0100902777777778
63	1.29	1.29409027777778	1.29958333333333	-0.00549305555555562	-0.00409027777777760
64	1.32	1.30834027777778	1.3025	0.00584027777777771	0.0116597222222221
65	1.3	1.30934027777778	1.30583333333333	0.00350694444444455	-0.00934027777777757
66	1.29	1.30659027777778	1.30916666666667	-0.00257638888888880	-0.0165902777777778
67	1.31	1.30534027777778	1.31208333333333	-0.00674305555555559	0.00465972222222222
68	1.29	1.30050694444444	1.31541666666667	-0.0149097222222222	-0.0105069444444443
69	1.33	1.31809027777778	1.31916666666667	-0.00107638888888892	0.0119097222222222
70	1.35	1.32600694444444	1.32125	0.00475694444444443	0.0239930555555556
71	1.32	1.33009027777778	1.32375	0.00634027777777775	-0.0100902777777776
72	1.33	1.32692361111111	1.32708333333333	-0.000159722222222158	0.00307638888888917
73	1.34	NA	NA	NA	NA
74	1.34	NA	NA	NA	NA
75	1.33	NA	NA	NA	NA
76	1.33	NA	NA	NA	NA
77	1.35	NA	NA	NA	NA
78	1.32	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