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

Tue, 12 Jan 2010 14:20:43 -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/12/t1263331509nja2xasm5j7wywe.htm/, Retrieved Tue, 07 May 2024 18:38:29 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=72122, Retrieved Tue, 07 May 2024 18:38:29 +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

122

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

-       [Classical Decomposition] [opgave 9 eigen reeks] [2010-01-12 21:20:43] [4c49eeca41cf2bf23e101541a1a2b4ce] [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	2 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 & 2 seconds \tabularnewline
R Server & 'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=72122&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]'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=72122&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=72122&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	'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	124.9	NA	NA	-10.1681250000000	NA
2	122.7	NA	NA	-9.79645833333335	NA
3	148.1	NA	NA	-7.74979166666669	NA
4	176.9	NA	NA	-3.01395833333332	NA
5	234.6	NA	NA	-7.835625	NA
6	254.6	NA	NA	-4.39979166666666	NA
7	279.7	236.887708333333	236.058333333333	0.829374999999995	42.8122916666667
8	275.8	253.531041666667	246.125	7.40604166666668	22.2689583333333
9	283	271.159375	255.591666666667	15.5677083333333	11.8406250000001
10	295.4	276.831041666667	264.341666666667	12.489375	18.5689583333333
11	297.6	274.471041666667	269.704166666667	4.766875	23.1289583333334
12	276.8	273.291875	271.3875	1.90437500000002	3.50812499999995
13	250.1	262.006875	272.175	-10.1681250000000	-11.9068750000000
14	239.1	263.099375	272.895833333333	-9.79645833333335	-23.999375
15	258.9	266.429375	274.179166666667	-7.74979166666669	-7.52937500000002
16	276.1	272.315208333333	275.329166666667	-3.01395833333332	3.78479166666671
17	264.1	266.772708333333	274.608333333333	-7.835625	-2.67270833333328
18	265.5	268.475208333333	272.875	-4.39979166666666	-2.97520833333328
19	287.7	273.104375	272.275	0.829374999999995	14.5956250000000
20	285.1	281.110208333333	273.704166666667	7.40604166666668	3.98979166666675
21	304.5	290.876041666667	275.308333333333	15.5677083333333	13.6239583333333
22	301.5	287.860208333333	275.370833333333	12.489375	13.6397916666667
23	274.2	279.608541666667	274.841666666667	4.766875	-5.40854166666662
24	258.6	276.183541666667	274.279166666667	1.90437500000002	-17.5835416666666
25	253.9	262.431875	272.6	-10.1681250000000	-8.53187500000001
26	269.6	259.432708333333	269.229166666667	-9.79645833333335	10.1672916666667
27	266.9	257.929375	265.679166666667	-7.74979166666669	8.97062499999998
28	269.6	258.081875	261.095833333333	-3.01395833333332	11.5181250000001
29	257.9	246.985208333333	254.820833333333	-7.835625	10.9147916666666
30	258.2	244.516875	248.916666666667	-4.39979166666666	13.6831250000000
31	254.7	244.283541666667	243.454166666667	0.829374999999995	10.4164583333333
32	237.2	244.185208333333	236.779166666667	7.40604166666668	-6.98520833333333
33	267.2	244.109375	228.541666666667	15.5677083333333	23.090625
34	228.8	231.885208333333	219.395833333333	12.489375	-3.08520833333336
35	196.3	214.891875	210.125	4.766875	-18.591875
36	194.8	203.050208333333	201.145833333333	1.90437500000002	-8.25020833333329
37	186.6	181.861041666667	192.029166666667	-10.1681250000000	4.73895833333336
38	176.7	173.711875	183.508333333333	-9.79645833333335	2.98812500000003
39	162.1	166.629375	174.379166666667	-7.74979166666669	-4.52937499999999
40	154.9	162.756875	165.770833333333	-3.01395833333332	-7.85687500000003
41	150.1	152.693541666667	160.529166666667	-7.835625	-2.59354166666671
42	150.5	152.166875	156.566666666667	-4.39979166666666	-1.66687500000000
43	143.6	153.379375	152.55	0.829374999999995	-9.77937500000002
44	143.8	156.481041666667	149.075	7.40604166666668	-12.6810416666667
45	141.5	162.092708333333	146.525	15.5677083333333	-20.5927083333333
46	147.9	157.256041666667	144.766666666667	12.489375	-9.35604166666667
47	151.4	147.937708333333	143.170833333333	4.766875	3.46229166666666
48	144.6	143.321041666667	141.416666666667	1.90437500000002	1.27895833333332
49	140.4	129.781875	139.95	-10.1681250000000	10.6181250000000
50	139.5	128.849375	138.645833333333	-9.79645833333335	10.6506250000000
51	138.1	129.316875	137.066666666667	-7.74979166666669	8.78312500000001
52	136.7	132.477708333333	135.491666666667	-3.01395833333332	4.22229166666665
53	130	125.997708333333	133.833333333333	-7.835625	4.00229166666668
54	128.5	127.841875	132.241666666667	-4.39979166666666	0.658125000000013
55	130.4	131.525208333333	130.695833333333	0.829374999999995	-1.12520833333332
56	125.7	136.101875	128.695833333333	7.40604166666668	-10.401875
57	121.7	141.771875	126.204166666667	15.5677083333333	-20.0718750000000
58	129.9	135.860208333333	123.370833333333	12.489375	-5.9602083333333
59	129.6	125.196041666667	120.429166666667	4.766875	4.40395833333335
60	128.2	119.479375	117.575	1.90437500000002	8.72062499999997
61	119.7	104.461041666667	114.629166666667	-10.1681250000000	15.2389583333333
62	112.2	101.849375	111.645833333333	-9.79645833333335	10.3506250000000
63	105.6	101.137708333333	108.8875	-7.74979166666669	4.46229166666669
64	101.2	102.711041666667	105.725	-3.01395833333332	-1.51104166666666
65	94.9	94.3935416666666	102.229166666667	-7.835625	0.506458333333356
66	95.1	94.641875	99.0416666666666	-4.39979166666666	0.45812500000001
67	93.1	97.0502083333333	96.2208333333333	0.829374999999995	-3.95020833333332
68	91.4	NA	NA	7.40604166666668	NA
69	89.8	NA	NA	15.5677083333333	NA
70	85.9	NA	NA	12.489375	NA
71	89.7	NA	NA	4.766875	NA
72	91.6	NA	NA	1.90437500000002	NA
73	88.6	NA	NA	NA	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 124.9 & NA & NA & -10.1681250000000 & NA \tabularnewline
2 & 122.7 & NA & NA & -9.79645833333335 & NA \tabularnewline
3 & 148.1 & NA & NA & -7.74979166666669 & NA \tabularnewline
4 & 176.9 & NA & NA & -3.01395833333332 & NA \tabularnewline
5 & 234.6 & NA & NA & -7.835625 & NA \tabularnewline
6 & 254.6 & NA & NA & -4.39979166666666 & NA \tabularnewline
7 & 279.7 & 236.887708333333 & 236.058333333333 & 0.829374999999995 & 42.8122916666667 \tabularnewline
8 & 275.8 & 253.531041666667 & 246.125 & 7.40604166666668 & 22.2689583333333 \tabularnewline
9 & 283 & 271.159375 & 255.591666666667 & 15.5677083333333 & 11.8406250000001 \tabularnewline
10 & 295.4 & 276.831041666667 & 264.341666666667 & 12.489375 & 18.5689583333333 \tabularnewline
11 & 297.6 & 274.471041666667 & 269.704166666667 & 4.766875 & 23.1289583333334 \tabularnewline
12 & 276.8 & 273.291875 & 271.3875 & 1.90437500000002 & 3.50812499999995 \tabularnewline
13 & 250.1 & 262.006875 & 272.175 & -10.1681250000000 & -11.9068750000000 \tabularnewline
14 & 239.1 & 263.099375 & 272.895833333333 & -9.79645833333335 & -23.999375 \tabularnewline
15 & 258.9 & 266.429375 & 274.179166666667 & -7.74979166666669 & -7.52937500000002 \tabularnewline
16 & 276.1 & 272.315208333333 & 275.329166666667 & -3.01395833333332 & 3.78479166666671 \tabularnewline
17 & 264.1 & 266.772708333333 & 274.608333333333 & -7.835625 & -2.67270833333328 \tabularnewline
18 & 265.5 & 268.475208333333 & 272.875 & -4.39979166666666 & -2.97520833333328 \tabularnewline
19 & 287.7 & 273.104375 & 272.275 & 0.829374999999995 & 14.5956250000000 \tabularnewline
20 & 285.1 & 281.110208333333 & 273.704166666667 & 7.40604166666668 & 3.98979166666675 \tabularnewline
21 & 304.5 & 290.876041666667 & 275.308333333333 & 15.5677083333333 & 13.6239583333333 \tabularnewline
22 & 301.5 & 287.860208333333 & 275.370833333333 & 12.489375 & 13.6397916666667 \tabularnewline
23 & 274.2 & 279.608541666667 & 274.841666666667 & 4.766875 & -5.40854166666662 \tabularnewline
24 & 258.6 & 276.183541666667 & 274.279166666667 & 1.90437500000002 & -17.5835416666666 \tabularnewline
25 & 253.9 & 262.431875 & 272.6 & -10.1681250000000 & -8.53187500000001 \tabularnewline
26 & 269.6 & 259.432708333333 & 269.229166666667 & -9.79645833333335 & 10.1672916666667 \tabularnewline
27 & 266.9 & 257.929375 & 265.679166666667 & -7.74979166666669 & 8.97062499999998 \tabularnewline
28 & 269.6 & 258.081875 & 261.095833333333 & -3.01395833333332 & 11.5181250000001 \tabularnewline
29 & 257.9 & 246.985208333333 & 254.820833333333 & -7.835625 & 10.9147916666666 \tabularnewline
30 & 258.2 & 244.516875 & 248.916666666667 & -4.39979166666666 & 13.6831250000000 \tabularnewline
31 & 254.7 & 244.283541666667 & 243.454166666667 & 0.829374999999995 & 10.4164583333333 \tabularnewline
32 & 237.2 & 244.185208333333 & 236.779166666667 & 7.40604166666668 & -6.98520833333333 \tabularnewline
33 & 267.2 & 244.109375 & 228.541666666667 & 15.5677083333333 & 23.090625 \tabularnewline
34 & 228.8 & 231.885208333333 & 219.395833333333 & 12.489375 & -3.08520833333336 \tabularnewline
35 & 196.3 & 214.891875 & 210.125 & 4.766875 & -18.591875 \tabularnewline
36 & 194.8 & 203.050208333333 & 201.145833333333 & 1.90437500000002 & -8.25020833333329 \tabularnewline
37 & 186.6 & 181.861041666667 & 192.029166666667 & -10.1681250000000 & 4.73895833333336 \tabularnewline
38 & 176.7 & 173.711875 & 183.508333333333 & -9.79645833333335 & 2.98812500000003 \tabularnewline
39 & 162.1 & 166.629375 & 174.379166666667 & -7.74979166666669 & -4.52937499999999 \tabularnewline
40 & 154.9 & 162.756875 & 165.770833333333 & -3.01395833333332 & -7.85687500000003 \tabularnewline
41 & 150.1 & 152.693541666667 & 160.529166666667 & -7.835625 & -2.59354166666671 \tabularnewline
42 & 150.5 & 152.166875 & 156.566666666667 & -4.39979166666666 & -1.66687500000000 \tabularnewline
43 & 143.6 & 153.379375 & 152.55 & 0.829374999999995 & -9.77937500000002 \tabularnewline
44 & 143.8 & 156.481041666667 & 149.075 & 7.40604166666668 & -12.6810416666667 \tabularnewline
45 & 141.5 & 162.092708333333 & 146.525 & 15.5677083333333 & -20.5927083333333 \tabularnewline
46 & 147.9 & 157.256041666667 & 144.766666666667 & 12.489375 & -9.35604166666667 \tabularnewline
47 & 151.4 & 147.937708333333 & 143.170833333333 & 4.766875 & 3.46229166666666 \tabularnewline
48 & 144.6 & 143.321041666667 & 141.416666666667 & 1.90437500000002 & 1.27895833333332 \tabularnewline
49 & 140.4 & 129.781875 & 139.95 & -10.1681250000000 & 10.6181250000000 \tabularnewline
50 & 139.5 & 128.849375 & 138.645833333333 & -9.79645833333335 & 10.6506250000000 \tabularnewline
51 & 138.1 & 129.316875 & 137.066666666667 & -7.74979166666669 & 8.78312500000001 \tabularnewline
52 & 136.7 & 132.477708333333 & 135.491666666667 & -3.01395833333332 & 4.22229166666665 \tabularnewline
53 & 130 & 125.997708333333 & 133.833333333333 & -7.835625 & 4.00229166666668 \tabularnewline
54 & 128.5 & 127.841875 & 132.241666666667 & -4.39979166666666 & 0.658125000000013 \tabularnewline
55 & 130.4 & 131.525208333333 & 130.695833333333 & 0.829374999999995 & -1.12520833333332 \tabularnewline
56 & 125.7 & 136.101875 & 128.695833333333 & 7.40604166666668 & -10.401875 \tabularnewline
57 & 121.7 & 141.771875 & 126.204166666667 & 15.5677083333333 & -20.0718750000000 \tabularnewline
58 & 129.9 & 135.860208333333 & 123.370833333333 & 12.489375 & -5.9602083333333 \tabularnewline
59 & 129.6 & 125.196041666667 & 120.429166666667 & 4.766875 & 4.40395833333335 \tabularnewline
60 & 128.2 & 119.479375 & 117.575 & 1.90437500000002 & 8.72062499999997 \tabularnewline
61 & 119.7 & 104.461041666667 & 114.629166666667 & -10.1681250000000 & 15.2389583333333 \tabularnewline
62 & 112.2 & 101.849375 & 111.645833333333 & -9.79645833333335 & 10.3506250000000 \tabularnewline
63 & 105.6 & 101.137708333333 & 108.8875 & -7.74979166666669 & 4.46229166666669 \tabularnewline
64 & 101.2 & 102.711041666667 & 105.725 & -3.01395833333332 & -1.51104166666666 \tabularnewline
65 & 94.9 & 94.3935416666666 & 102.229166666667 & -7.835625 & 0.506458333333356 \tabularnewline
66 & 95.1 & 94.641875 & 99.0416666666666 & -4.39979166666666 & 0.45812500000001 \tabularnewline
67 & 93.1 & 97.0502083333333 & 96.2208333333333 & 0.829374999999995 & -3.95020833333332 \tabularnewline
68 & 91.4 & NA & NA & 7.40604166666668 & NA \tabularnewline
69 & 89.8 & NA & NA & 15.5677083333333 & NA \tabularnewline
70 & 85.9 & NA & NA & 12.489375 & NA \tabularnewline
71 & 89.7 & NA & NA & 4.766875 & NA \tabularnewline
72 & 91.6 & NA & NA & 1.90437500000002 & NA \tabularnewline
73 & 88.6 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=72122&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]124.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-10.1681250000000[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]122.7[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-9.79645833333335[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]148.1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-7.74979166666669[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]176.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-3.01395833333332[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]234.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-7.835625[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]254.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-4.39979166666666[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]279.7[/C][C]236.887708333333[/C][C]236.058333333333[/C][C]0.829374999999995[/C][C]42.8122916666667[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]275.8[/C][C]253.531041666667[/C][C]246.125[/C][C]7.40604166666668[/C][C]22.2689583333333[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]283[/C][C]271.159375[/C][C]255.591666666667[/C][C]15.5677083333333[/C][C]11.8406250000001[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]295.4[/C][C]276.831041666667[/C][C]264.341666666667[/C][C]12.489375[/C][C]18.5689583333333[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]297.6[/C][C]274.471041666667[/C][C]269.704166666667[/C][C]4.766875[/C][C]23.1289583333334[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]276.8[/C][C]273.291875[/C][C]271.3875[/C][C]1.90437500000002[/C][C]3.50812499999995[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]250.1[/C][C]262.006875[/C][C]272.175[/C][C]-10.1681250000000[/C][C]-11.9068750000000[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]239.1[/C][C]263.099375[/C][C]272.895833333333[/C][C]-9.79645833333335[/C][C]-23.999375[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]258.9[/C][C]266.429375[/C][C]274.179166666667[/C][C]-7.74979166666669[/C][C]-7.52937500000002[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]276.1[/C][C]272.315208333333[/C][C]275.329166666667[/C][C]-3.01395833333332[/C][C]3.78479166666671[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]264.1[/C][C]266.772708333333[/C][C]274.608333333333[/C][C]-7.835625[/C][C]-2.67270833333328[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]265.5[/C][C]268.475208333333[/C][C]272.875[/C][C]-4.39979166666666[/C][C]-2.97520833333328[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]287.7[/C][C]273.104375[/C][C]272.275[/C][C]0.829374999999995[/C][C]14.5956250000000[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]285.1[/C][C]281.110208333333[/C][C]273.704166666667[/C][C]7.40604166666668[/C][C]3.98979166666675[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]304.5[/C][C]290.876041666667[/C][C]275.308333333333[/C][C]15.5677083333333[/C][C]13.6239583333333[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]301.5[/C][C]287.860208333333[/C][C]275.370833333333[/C][C]12.489375[/C][C]13.6397916666667[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]274.2[/C][C]279.608541666667[/C][C]274.841666666667[/C][C]4.766875[/C][C]-5.40854166666662[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]258.6[/C][C]276.183541666667[/C][C]274.279166666667[/C][C]1.90437500000002[/C][C]-17.5835416666666[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]253.9[/C][C]262.431875[/C][C]272.6[/C][C]-10.1681250000000[/C][C]-8.53187500000001[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]269.6[/C][C]259.432708333333[/C][C]269.229166666667[/C][C]-9.79645833333335[/C][C]10.1672916666667[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]266.9[/C][C]257.929375[/C][C]265.679166666667[/C][C]-7.74979166666669[/C][C]8.97062499999998[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]269.6[/C][C]258.081875[/C][C]261.095833333333[/C][C]-3.01395833333332[/C][C]11.5181250000001[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]257.9[/C][C]246.985208333333[/C][C]254.820833333333[/C][C]-7.835625[/C][C]10.9147916666666[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]258.2[/C][C]244.516875[/C][C]248.916666666667[/C][C]-4.39979166666666[/C][C]13.6831250000000[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]254.7[/C][C]244.283541666667[/C][C]243.454166666667[/C][C]0.829374999999995[/C][C]10.4164583333333[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]237.2[/C][C]244.185208333333[/C][C]236.779166666667[/C][C]7.40604166666668[/C][C]-6.98520833333333[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]267.2[/C][C]244.109375[/C][C]228.541666666667[/C][C]15.5677083333333[/C][C]23.090625[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]228.8[/C][C]231.885208333333[/C][C]219.395833333333[/C][C]12.489375[/C][C]-3.08520833333336[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]196.3[/C][C]214.891875[/C][C]210.125[/C][C]4.766875[/C][C]-18.591875[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]194.8[/C][C]203.050208333333[/C][C]201.145833333333[/C][C]1.90437500000002[/C][C]-8.25020833333329[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]186.6[/C][C]181.861041666667[/C][C]192.029166666667[/C][C]-10.1681250000000[/C][C]4.73895833333336[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]176.7[/C][C]173.711875[/C][C]183.508333333333[/C][C]-9.79645833333335[/C][C]2.98812500000003[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]162.1[/C][C]166.629375[/C][C]174.379166666667[/C][C]-7.74979166666669[/C][C]-4.52937499999999[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]154.9[/C][C]162.756875[/C][C]165.770833333333[/C][C]-3.01395833333332[/C][C]-7.85687500000003[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]150.1[/C][C]152.693541666667[/C][C]160.529166666667[/C][C]-7.835625[/C][C]-2.59354166666671[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]150.5[/C][C]152.166875[/C][C]156.566666666667[/C][C]-4.39979166666666[/C][C]-1.66687500000000[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]143.6[/C][C]153.379375[/C][C]152.55[/C][C]0.829374999999995[/C][C]-9.77937500000002[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]143.8[/C][C]156.481041666667[/C][C]149.075[/C][C]7.40604166666668[/C][C]-12.6810416666667[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]141.5[/C][C]162.092708333333[/C][C]146.525[/C][C]15.5677083333333[/C][C]-20.5927083333333[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]147.9[/C][C]157.256041666667[/C][C]144.766666666667[/C][C]12.489375[/C][C]-9.35604166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]151.4[/C][C]147.937708333333[/C][C]143.170833333333[/C][C]4.766875[/C][C]3.46229166666666[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]144.6[/C][C]143.321041666667[/C][C]141.416666666667[/C][C]1.90437500000002[/C][C]1.27895833333332[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]140.4[/C][C]129.781875[/C][C]139.95[/C][C]-10.1681250000000[/C][C]10.6181250000000[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]139.5[/C][C]128.849375[/C][C]138.645833333333[/C][C]-9.79645833333335[/C][C]10.6506250000000[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]138.1[/C][C]129.316875[/C][C]137.066666666667[/C][C]-7.74979166666669[/C][C]8.78312500000001[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]136.7[/C][C]132.477708333333[/C][C]135.491666666667[/C][C]-3.01395833333332[/C][C]4.22229166666665[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]130[/C][C]125.997708333333[/C][C]133.833333333333[/C][C]-7.835625[/C][C]4.00229166666668[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]128.5[/C][C]127.841875[/C][C]132.241666666667[/C][C]-4.39979166666666[/C][C]0.658125000000013[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]130.4[/C][C]131.525208333333[/C][C]130.695833333333[/C][C]0.829374999999995[/C][C]-1.12520833333332[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]125.7[/C][C]136.101875[/C][C]128.695833333333[/C][C]7.40604166666668[/C][C]-10.401875[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]121.7[/C][C]141.771875[/C][C]126.204166666667[/C][C]15.5677083333333[/C][C]-20.0718750000000[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]129.9[/C][C]135.860208333333[/C][C]123.370833333333[/C][C]12.489375[/C][C]-5.9602083333333[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]129.6[/C][C]125.196041666667[/C][C]120.429166666667[/C][C]4.766875[/C][C]4.40395833333335[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]128.2[/C][C]119.479375[/C][C]117.575[/C][C]1.90437500000002[/C][C]8.72062499999997[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]119.7[/C][C]104.461041666667[/C][C]114.629166666667[/C][C]-10.1681250000000[/C][C]15.2389583333333[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]112.2[/C][C]101.849375[/C][C]111.645833333333[/C][C]-9.79645833333335[/C][C]10.3506250000000[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]105.6[/C][C]101.137708333333[/C][C]108.8875[/C][C]-7.74979166666669[/C][C]4.46229166666669[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]101.2[/C][C]102.711041666667[/C][C]105.725[/C][C]-3.01395833333332[/C][C]-1.51104166666666[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]94.9[/C][C]94.3935416666666[/C][C]102.229166666667[/C][C]-7.835625[/C][C]0.506458333333356[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]95.1[/C][C]94.641875[/C][C]99.0416666666666[/C][C]-4.39979166666666[/C][C]0.45812500000001[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]93.1[/C][C]97.0502083333333[/C][C]96.2208333333333[/C][C]0.829374999999995[/C][C]-3.95020833333332[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]91.4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]7.40604166666668[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]89.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]15.5677083333333[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]85.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]12.489375[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]89.7[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]4.766875[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]91.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.90437500000002[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]73[/C][C]88.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=72122&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=72122&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	124.9	NA	NA	-10.1681250000000	NA
2	122.7	NA	NA	-9.79645833333335	NA
3	148.1	NA	NA	-7.74979166666669	NA
4	176.9	NA	NA	-3.01395833333332	NA
5	234.6	NA	NA	-7.835625	NA
6	254.6	NA	NA	-4.39979166666666	NA
7	279.7	236.887708333333	236.058333333333	0.829374999999995	42.8122916666667
8	275.8	253.531041666667	246.125	7.40604166666668	22.2689583333333
9	283	271.159375	255.591666666667	15.5677083333333	11.8406250000001
10	295.4	276.831041666667	264.341666666667	12.489375	18.5689583333333
11	297.6	274.471041666667	269.704166666667	4.766875	23.1289583333334
12	276.8	273.291875	271.3875	1.90437500000002	3.50812499999995
13	250.1	262.006875	272.175	-10.1681250000000	-11.9068750000000
14	239.1	263.099375	272.895833333333	-9.79645833333335	-23.999375
15	258.9	266.429375	274.179166666667	-7.74979166666669	-7.52937500000002
16	276.1	272.315208333333	275.329166666667	-3.01395833333332	3.78479166666671
17	264.1	266.772708333333	274.608333333333	-7.835625	-2.67270833333328
18	265.5	268.475208333333	272.875	-4.39979166666666	-2.97520833333328
19	287.7	273.104375	272.275	0.829374999999995	14.5956250000000
20	285.1	281.110208333333	273.704166666667	7.40604166666668	3.98979166666675
21	304.5	290.876041666667	275.308333333333	15.5677083333333	13.6239583333333
22	301.5	287.860208333333	275.370833333333	12.489375	13.6397916666667
23	274.2	279.608541666667	274.841666666667	4.766875	-5.40854166666662
24	258.6	276.183541666667	274.279166666667	1.90437500000002	-17.5835416666666
25	253.9	262.431875	272.6	-10.1681250000000	-8.53187500000001
26	269.6	259.432708333333	269.229166666667	-9.79645833333335	10.1672916666667
27	266.9	257.929375	265.679166666667	-7.74979166666669	8.97062499999998
28	269.6	258.081875	261.095833333333	-3.01395833333332	11.5181250000001
29	257.9	246.985208333333	254.820833333333	-7.835625	10.9147916666666
30	258.2	244.516875	248.916666666667	-4.39979166666666	13.6831250000000
31	254.7	244.283541666667	243.454166666667	0.829374999999995	10.4164583333333
32	237.2	244.185208333333	236.779166666667	7.40604166666668	-6.98520833333333
33	267.2	244.109375	228.541666666667	15.5677083333333	23.090625
34	228.8	231.885208333333	219.395833333333	12.489375	-3.08520833333336
35	196.3	214.891875	210.125	4.766875	-18.591875
36	194.8	203.050208333333	201.145833333333	1.90437500000002	-8.25020833333329
37	186.6	181.861041666667	192.029166666667	-10.1681250000000	4.73895833333336
38	176.7	173.711875	183.508333333333	-9.79645833333335	2.98812500000003
39	162.1	166.629375	174.379166666667	-7.74979166666669	-4.52937499999999
40	154.9	162.756875	165.770833333333	-3.01395833333332	-7.85687500000003
41	150.1	152.693541666667	160.529166666667	-7.835625	-2.59354166666671
42	150.5	152.166875	156.566666666667	-4.39979166666666	-1.66687500000000
43	143.6	153.379375	152.55	0.829374999999995	-9.77937500000002
44	143.8	156.481041666667	149.075	7.40604166666668	-12.6810416666667
45	141.5	162.092708333333	146.525	15.5677083333333	-20.5927083333333
46	147.9	157.256041666667	144.766666666667	12.489375	-9.35604166666667
47	151.4	147.937708333333	143.170833333333	4.766875	3.46229166666666
48	144.6	143.321041666667	141.416666666667	1.90437500000002	1.27895833333332
49	140.4	129.781875	139.95	-10.1681250000000	10.6181250000000
50	139.5	128.849375	138.645833333333	-9.79645833333335	10.6506250000000
51	138.1	129.316875	137.066666666667	-7.74979166666669	8.78312500000001
52	136.7	132.477708333333	135.491666666667	-3.01395833333332	4.22229166666665
53	130	125.997708333333	133.833333333333	-7.835625	4.00229166666668
54	128.5	127.841875	132.241666666667	-4.39979166666666	0.658125000000013
55	130.4	131.525208333333	130.695833333333	0.829374999999995	-1.12520833333332
56	125.7	136.101875	128.695833333333	7.40604166666668	-10.401875
57	121.7	141.771875	126.204166666667	15.5677083333333	-20.0718750000000
58	129.9	135.860208333333	123.370833333333	12.489375	-5.9602083333333
59	129.6	125.196041666667	120.429166666667	4.766875	4.40395833333335
60	128.2	119.479375	117.575	1.90437500000002	8.72062499999997
61	119.7	104.461041666667	114.629166666667	-10.1681250000000	15.2389583333333
62	112.2	101.849375	111.645833333333	-9.79645833333335	10.3506250000000
63	105.6	101.137708333333	108.8875	-7.74979166666669	4.46229166666669
64	101.2	102.711041666667	105.725	-3.01395833333332	-1.51104166666666
65	94.9	94.3935416666666	102.229166666667	-7.835625	0.506458333333356
66	95.1	94.641875	99.0416666666666	-4.39979166666666	0.45812500000001
67	93.1	97.0502083333333	96.2208333333333	0.829374999999995	-3.95020833333332
68	91.4	NA	NA	7.40604166666668	NA
69	89.8	NA	NA	15.5677083333333	NA
70	85.9	NA	NA	12.489375	NA
71	89.7	NA	NA	4.766875	NA
72	91.6	NA	NA	1.90437500000002	NA
73	88.6	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