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

Wed, 13 Jan 2010 14:45:45 -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/13/t1263419337ez2n1uv5ci8clz1.htm/, Retrieved Fri, 03 May 2024 09:02:54 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=72176, Retrieved Fri, 03 May 2024 09:02:54 +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

159

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

-       [Classical Decomposition] [classical decompo...] [2010-01-13 21:45:45] [ddb1c76c3acba5bf82e5ed3b5a08f68d] [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=72176&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=72176&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=72176&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	35.75	NA	NA	-0.530611111111112	NA
2	36.25	NA	NA	-0.283361111111111	NA
3	35.32	NA	NA	0.616472222222221	NA
4	33.8	NA	NA	1.26297222222222	NA
5	31.54	NA	NA	1.21780555555556	NA
6	30.74	NA	NA	0.825472222222222	NA
7	30.55	32.0082222222222	32.6904166666667	-0.682194444444444	-1.45822222222222
8	30.06	31.6614722222222	32.4975	-0.836027777777776	-1.60147222222223
9	30.3	31.6003055555556	32.3191666666667	-0.71886111111111	-1.30030555555556
10	32.24	32.0494722222222	32.26625	-0.216777777777778	0.190527777777781
11	33.42	32.2177222222222	32.39125	-0.173527777777779	1.20227777777778
12	33.31	32.1582222222222	32.6395833333333	-0.481361111111113	1.15177777777778
13	33.76	32.3231388888889	32.85375	-0.530611111111112	1.43686111111111
14	33.61	32.7087222222222	32.9920833333333	-0.283361111111111	0.901277777777779
15	33.68	33.7148055555556	33.0983333333333	0.616472222222221	-0.0348055555555575
16	34.17	34.3450555555556	33.0820833333333	1.26297222222222	-0.175055555555552
17	34.17	34.0957222222222	32.8779166666667	1.21780555555556	0.0742777777777803
18	34.07	33.4100555555556	32.5845833333333	0.825472222222222	0.659944444444442
19	32.36	31.5786388888889	32.2608333333333	-0.682194444444444	0.781361111111103
20	31.57	31.0956388888889	31.9316666666667	-0.836027777777776	0.474361111111115
21	31.34	30.8978055555556	31.6166666666667	-0.71886111111111	0.442194444444446
22	30.81	31.1261388888889	31.3429166666667	-0.216777777777778	-0.31613888888889
23	29.95	30.9889722222222	31.1625	-0.173527777777779	-1.03897222222222
24	29.74	30.5615555555555	31.0429166666667	-0.481361111111113	-0.821555555555548
25	29.56	30.4760555555556	31.0066666666667	-0.530611111111112	-0.916055555555552
26	29.91	30.8008055555555	31.0841666666667	-0.283361111111111	-0.890805555555545
27	29.82	31.8160555555556	31.1995833333333	0.616472222222221	-1.99605555555555
28	31.46	32.5596388888889	31.2966666666667	1.26297222222222	-1.09963888888889
29	32.55	32.6428055555555	31.425	1.21780555555556	-0.0928055555555538
30	32.82	32.4042222222222	31.57875	0.825472222222222	0.41577777777778
31	32.74	30.9903055555555	31.6725	-0.682194444444444	1.74969444444445
32	33.05	30.8668888888889	31.7029166666667	-0.836027777777776	2.18311111111112
33	32.63	30.9782222222222	31.6970833333333	-0.71886111111111	1.65177777777778
34	31.85	31.3715555555556	31.5883333333333	-0.216777777777778	0.478444444444449
35	31.99	31.1823055555556	31.3558333333333	-0.173527777777779	0.807694444444447
36	31.39	30.5953055555556	31.0766666666667	-0.481361111111113	0.794694444444445
37	30.16	30.2739722222222	30.8045833333333	-0.530611111111112	-0.113972222222213
38	30.04	30.2949722222222	30.5783333333333	-0.283361111111111	-0.254972222222214
39	29.55	31.0318888888889	30.4154166666667	0.616472222222221	-1.48188888888889
40	29.12	31.5817222222222	30.31875	1.26297222222222	-2.46172222222222
41	29.31	31.4673888888889	30.2495833333333	1.21780555555556	-2.15738888888889
42	29.36	31.0200555555556	30.1945833333333	0.825472222222222	-1.66005555555556
43	29.67	29.5686388888889	30.2508333333333	-0.682194444444444	0.101361111111114
44	30.69	29.5535555555556	30.3895833333333	-0.836027777777776	1.13644444444445
45	31.08	29.8378055555556	30.5566666666667	-0.71886111111111	1.24219444444445
46	31.08	30.5678055555556	30.7845833333333	-0.216777777777778	0.512194444444443
47	31.1	30.8568888888889	31.0304166666667	-0.173527777777779	0.243111111111112
48	30.96	30.7815555555556	31.2629166666667	-0.481361111111113	0.178444444444448
49	31.94	30.9464722222222	31.4770833333333	-0.530611111111112	0.993527777777771
50	31.59	31.3362222222222	31.6195833333333	-0.283361111111111	0.253777777777778
51	32.01	32.3560555555555	31.7395833333333	0.616472222222221	-0.346055555555552
52	32.13	33.2879722222222	32.025	1.26297222222222	-1.15797222222222
53	32.2	33.6986388888889	32.4808333333333	1.21780555555556	-1.49863888888888
54	32.05	33.8479722222222	33.0225	0.825472222222222	-1.79797222222223
55	32.12	32.9244722222222	33.6066666666667	-0.682194444444444	-0.804472222222223
56	31.66	33.4827222222222	34.31875	-0.836027777777776	-1.82272222222222
57	32.99	34.6561388888889	35.375	-0.71886111111111	-1.66613888888889
58	36.02	36.5153055555555	36.7320833333333	-0.216777777777778	-0.495305555555547
59	37.1	37.9443888888889	38.1179166666667	-0.173527777777779	-0.844388888888886
60	37.96	38.8936388888889	39.375	-0.481361111111113	-0.933638888888893
61	38.96	39.9906388888889	40.52125	-0.530611111111112	-1.03063888888889
62	41.66	41.2995555555556	41.5829166666667	-0.283361111111111	0.36044444444444
63	47.29	43.0614722222222	42.445	0.616472222222221	4.22852777777778
64	49.42	44.1558888888889	42.8929166666667	1.26297222222222	5.26411111111111
65	48.17	44.1257222222222	42.9079166666667	1.21780555555556	4.04427777777777
66	46.25	43.4979722222222	42.6725	0.825472222222222	2.75202777777778
67	45.43	NA	NA	-0.682194444444444	NA
68	43.83	NA	NA	-0.836027777777776	NA
69	41.51	NA	NA	-0.71886111111111	NA
70	38.25	NA	NA	-0.216777777777778	NA
71	35.23	NA	NA	-0.173527777777779	NA
72	34.18	NA	NA	-0.481361111111113	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 35.75 & NA & NA & -0.530611111111112 & NA \tabularnewline
2 & 36.25 & NA & NA & -0.283361111111111 & NA \tabularnewline
3 & 35.32 & NA & NA & 0.616472222222221 & NA \tabularnewline
4 & 33.8 & NA & NA & 1.26297222222222 & NA \tabularnewline
5 & 31.54 & NA & NA & 1.21780555555556 & NA \tabularnewline
6 & 30.74 & NA & NA & 0.825472222222222 & NA \tabularnewline
7 & 30.55 & 32.0082222222222 & 32.6904166666667 & -0.682194444444444 & -1.45822222222222 \tabularnewline
8 & 30.06 & 31.6614722222222 & 32.4975 & -0.836027777777776 & -1.60147222222223 \tabularnewline
9 & 30.3 & 31.6003055555556 & 32.3191666666667 & -0.71886111111111 & -1.30030555555556 \tabularnewline
10 & 32.24 & 32.0494722222222 & 32.26625 & -0.216777777777778 & 0.190527777777781 \tabularnewline
11 & 33.42 & 32.2177222222222 & 32.39125 & -0.173527777777779 & 1.20227777777778 \tabularnewline
12 & 33.31 & 32.1582222222222 & 32.6395833333333 & -0.481361111111113 & 1.15177777777778 \tabularnewline
13 & 33.76 & 32.3231388888889 & 32.85375 & -0.530611111111112 & 1.43686111111111 \tabularnewline
14 & 33.61 & 32.7087222222222 & 32.9920833333333 & -0.283361111111111 & 0.901277777777779 \tabularnewline
15 & 33.68 & 33.7148055555556 & 33.0983333333333 & 0.616472222222221 & -0.0348055555555575 \tabularnewline
16 & 34.17 & 34.3450555555556 & 33.0820833333333 & 1.26297222222222 & -0.175055555555552 \tabularnewline
17 & 34.17 & 34.0957222222222 & 32.8779166666667 & 1.21780555555556 & 0.0742777777777803 \tabularnewline
18 & 34.07 & 33.4100555555556 & 32.5845833333333 & 0.825472222222222 & 0.659944444444442 \tabularnewline
19 & 32.36 & 31.5786388888889 & 32.2608333333333 & -0.682194444444444 & 0.781361111111103 \tabularnewline
20 & 31.57 & 31.0956388888889 & 31.9316666666667 & -0.836027777777776 & 0.474361111111115 \tabularnewline
21 & 31.34 & 30.8978055555556 & 31.6166666666667 & -0.71886111111111 & 0.442194444444446 \tabularnewline
22 & 30.81 & 31.1261388888889 & 31.3429166666667 & -0.216777777777778 & -0.31613888888889 \tabularnewline
23 & 29.95 & 30.9889722222222 & 31.1625 & -0.173527777777779 & -1.03897222222222 \tabularnewline
24 & 29.74 & 30.5615555555555 & 31.0429166666667 & -0.481361111111113 & -0.821555555555548 \tabularnewline
25 & 29.56 & 30.4760555555556 & 31.0066666666667 & -0.530611111111112 & -0.916055555555552 \tabularnewline
26 & 29.91 & 30.8008055555555 & 31.0841666666667 & -0.283361111111111 & -0.890805555555545 \tabularnewline
27 & 29.82 & 31.8160555555556 & 31.1995833333333 & 0.616472222222221 & -1.99605555555555 \tabularnewline
28 & 31.46 & 32.5596388888889 & 31.2966666666667 & 1.26297222222222 & -1.09963888888889 \tabularnewline
29 & 32.55 & 32.6428055555555 & 31.425 & 1.21780555555556 & -0.0928055555555538 \tabularnewline
30 & 32.82 & 32.4042222222222 & 31.57875 & 0.825472222222222 & 0.41577777777778 \tabularnewline
31 & 32.74 & 30.9903055555555 & 31.6725 & -0.682194444444444 & 1.74969444444445 \tabularnewline
32 & 33.05 & 30.8668888888889 & 31.7029166666667 & -0.836027777777776 & 2.18311111111112 \tabularnewline
33 & 32.63 & 30.9782222222222 & 31.6970833333333 & -0.71886111111111 & 1.65177777777778 \tabularnewline
34 & 31.85 & 31.3715555555556 & 31.5883333333333 & -0.216777777777778 & 0.478444444444449 \tabularnewline
35 & 31.99 & 31.1823055555556 & 31.3558333333333 & -0.173527777777779 & 0.807694444444447 \tabularnewline
36 & 31.39 & 30.5953055555556 & 31.0766666666667 & -0.481361111111113 & 0.794694444444445 \tabularnewline
37 & 30.16 & 30.2739722222222 & 30.8045833333333 & -0.530611111111112 & -0.113972222222213 \tabularnewline
38 & 30.04 & 30.2949722222222 & 30.5783333333333 & -0.283361111111111 & -0.254972222222214 \tabularnewline
39 & 29.55 & 31.0318888888889 & 30.4154166666667 & 0.616472222222221 & -1.48188888888889 \tabularnewline
40 & 29.12 & 31.5817222222222 & 30.31875 & 1.26297222222222 & -2.46172222222222 \tabularnewline
41 & 29.31 & 31.4673888888889 & 30.2495833333333 & 1.21780555555556 & -2.15738888888889 \tabularnewline
42 & 29.36 & 31.0200555555556 & 30.1945833333333 & 0.825472222222222 & -1.66005555555556 \tabularnewline
43 & 29.67 & 29.5686388888889 & 30.2508333333333 & -0.682194444444444 & 0.101361111111114 \tabularnewline
44 & 30.69 & 29.5535555555556 & 30.3895833333333 & -0.836027777777776 & 1.13644444444445 \tabularnewline
45 & 31.08 & 29.8378055555556 & 30.5566666666667 & -0.71886111111111 & 1.24219444444445 \tabularnewline
46 & 31.08 & 30.5678055555556 & 30.7845833333333 & -0.216777777777778 & 0.512194444444443 \tabularnewline
47 & 31.1 & 30.8568888888889 & 31.0304166666667 & -0.173527777777779 & 0.243111111111112 \tabularnewline
48 & 30.96 & 30.7815555555556 & 31.2629166666667 & -0.481361111111113 & 0.178444444444448 \tabularnewline
49 & 31.94 & 30.9464722222222 & 31.4770833333333 & -0.530611111111112 & 0.993527777777771 \tabularnewline
50 & 31.59 & 31.3362222222222 & 31.6195833333333 & -0.283361111111111 & 0.253777777777778 \tabularnewline
51 & 32.01 & 32.3560555555555 & 31.7395833333333 & 0.616472222222221 & -0.346055555555552 \tabularnewline
52 & 32.13 & 33.2879722222222 & 32.025 & 1.26297222222222 & -1.15797222222222 \tabularnewline
53 & 32.2 & 33.6986388888889 & 32.4808333333333 & 1.21780555555556 & -1.49863888888888 \tabularnewline
54 & 32.05 & 33.8479722222222 & 33.0225 & 0.825472222222222 & -1.79797222222223 \tabularnewline
55 & 32.12 & 32.9244722222222 & 33.6066666666667 & -0.682194444444444 & -0.804472222222223 \tabularnewline
56 & 31.66 & 33.4827222222222 & 34.31875 & -0.836027777777776 & -1.82272222222222 \tabularnewline
57 & 32.99 & 34.6561388888889 & 35.375 & -0.71886111111111 & -1.66613888888889 \tabularnewline
58 & 36.02 & 36.5153055555555 & 36.7320833333333 & -0.216777777777778 & -0.495305555555547 \tabularnewline
59 & 37.1 & 37.9443888888889 & 38.1179166666667 & -0.173527777777779 & -0.844388888888886 \tabularnewline
60 & 37.96 & 38.8936388888889 & 39.375 & -0.481361111111113 & -0.933638888888893 \tabularnewline
61 & 38.96 & 39.9906388888889 & 40.52125 & -0.530611111111112 & -1.03063888888889 \tabularnewline
62 & 41.66 & 41.2995555555556 & 41.5829166666667 & -0.283361111111111 & 0.36044444444444 \tabularnewline
63 & 47.29 & 43.0614722222222 & 42.445 & 0.616472222222221 & 4.22852777777778 \tabularnewline
64 & 49.42 & 44.1558888888889 & 42.8929166666667 & 1.26297222222222 & 5.26411111111111 \tabularnewline
65 & 48.17 & 44.1257222222222 & 42.9079166666667 & 1.21780555555556 & 4.04427777777777 \tabularnewline
66 & 46.25 & 43.4979722222222 & 42.6725 & 0.825472222222222 & 2.75202777777778 \tabularnewline
67 & 45.43 & NA & NA & -0.682194444444444 & NA \tabularnewline
68 & 43.83 & NA & NA & -0.836027777777776 & NA \tabularnewline
69 & 41.51 & NA & NA & -0.71886111111111 & NA \tabularnewline
70 & 38.25 & NA & NA & -0.216777777777778 & NA \tabularnewline
71 & 35.23 & NA & NA & -0.173527777777779 & NA \tabularnewline
72 & 34.18 & NA & NA & -0.481361111111113 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=72176&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]35.75[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.530611111111112[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]36.25[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.283361111111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]35.32[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.616472222222221[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]33.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.26297222222222[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]31.54[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.21780555555556[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]30.74[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.825472222222222[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]30.55[/C][C]32.0082222222222[/C][C]32.6904166666667[/C][C]-0.682194444444444[/C][C]-1.45822222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]30.06[/C][C]31.6614722222222[/C][C]32.4975[/C][C]-0.836027777777776[/C][C]-1.60147222222223[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]30.3[/C][C]31.6003055555556[/C][C]32.3191666666667[/C][C]-0.71886111111111[/C][C]-1.30030555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]32.24[/C][C]32.0494722222222[/C][C]32.26625[/C][C]-0.216777777777778[/C][C]0.190527777777781[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]33.42[/C][C]32.2177222222222[/C][C]32.39125[/C][C]-0.173527777777779[/C][C]1.20227777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]33.31[/C][C]32.1582222222222[/C][C]32.6395833333333[/C][C]-0.481361111111113[/C][C]1.15177777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]33.76[/C][C]32.3231388888889[/C][C]32.85375[/C][C]-0.530611111111112[/C][C]1.43686111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]33.61[/C][C]32.7087222222222[/C][C]32.9920833333333[/C][C]-0.283361111111111[/C][C]0.901277777777779[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]33.68[/C][C]33.7148055555556[/C][C]33.0983333333333[/C][C]0.616472222222221[/C][C]-0.0348055555555575[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]34.17[/C][C]34.3450555555556[/C][C]33.0820833333333[/C][C]1.26297222222222[/C][C]-0.175055555555552[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]34.17[/C][C]34.0957222222222[/C][C]32.8779166666667[/C][C]1.21780555555556[/C][C]0.0742777777777803[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]34.07[/C][C]33.4100555555556[/C][C]32.5845833333333[/C][C]0.825472222222222[/C][C]0.659944444444442[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]32.36[/C][C]31.5786388888889[/C][C]32.2608333333333[/C][C]-0.682194444444444[/C][C]0.781361111111103[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]31.57[/C][C]31.0956388888889[/C][C]31.9316666666667[/C][C]-0.836027777777776[/C][C]0.474361111111115[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]31.34[/C][C]30.8978055555556[/C][C]31.6166666666667[/C][C]-0.71886111111111[/C][C]0.442194444444446[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]30.81[/C][C]31.1261388888889[/C][C]31.3429166666667[/C][C]-0.216777777777778[/C][C]-0.31613888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]29.95[/C][C]30.9889722222222[/C][C]31.1625[/C][C]-0.173527777777779[/C][C]-1.03897222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]29.74[/C][C]30.5615555555555[/C][C]31.0429166666667[/C][C]-0.481361111111113[/C][C]-0.821555555555548[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]29.56[/C][C]30.4760555555556[/C][C]31.0066666666667[/C][C]-0.530611111111112[/C][C]-0.916055555555552[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]29.91[/C][C]30.8008055555555[/C][C]31.0841666666667[/C][C]-0.283361111111111[/C][C]-0.890805555555545[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]29.82[/C][C]31.8160555555556[/C][C]31.1995833333333[/C][C]0.616472222222221[/C][C]-1.99605555555555[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]31.46[/C][C]32.5596388888889[/C][C]31.2966666666667[/C][C]1.26297222222222[/C][C]-1.09963888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]32.55[/C][C]32.6428055555555[/C][C]31.425[/C][C]1.21780555555556[/C][C]-0.0928055555555538[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]32.82[/C][C]32.4042222222222[/C][C]31.57875[/C][C]0.825472222222222[/C][C]0.41577777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]32.74[/C][C]30.9903055555555[/C][C]31.6725[/C][C]-0.682194444444444[/C][C]1.74969444444445[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]33.05[/C][C]30.8668888888889[/C][C]31.7029166666667[/C][C]-0.836027777777776[/C][C]2.18311111111112[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]32.63[/C][C]30.9782222222222[/C][C]31.6970833333333[/C][C]-0.71886111111111[/C][C]1.65177777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]31.85[/C][C]31.3715555555556[/C][C]31.5883333333333[/C][C]-0.216777777777778[/C][C]0.478444444444449[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]31.99[/C][C]31.1823055555556[/C][C]31.3558333333333[/C][C]-0.173527777777779[/C][C]0.807694444444447[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]31.39[/C][C]30.5953055555556[/C][C]31.0766666666667[/C][C]-0.481361111111113[/C][C]0.794694444444445[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]30.16[/C][C]30.2739722222222[/C][C]30.8045833333333[/C][C]-0.530611111111112[/C][C]-0.113972222222213[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]30.04[/C][C]30.2949722222222[/C][C]30.5783333333333[/C][C]-0.283361111111111[/C][C]-0.254972222222214[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]29.55[/C][C]31.0318888888889[/C][C]30.4154166666667[/C][C]0.616472222222221[/C][C]-1.48188888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]29.12[/C][C]31.5817222222222[/C][C]30.31875[/C][C]1.26297222222222[/C][C]-2.46172222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]29.31[/C][C]31.4673888888889[/C][C]30.2495833333333[/C][C]1.21780555555556[/C][C]-2.15738888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]29.36[/C][C]31.0200555555556[/C][C]30.1945833333333[/C][C]0.825472222222222[/C][C]-1.66005555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]29.67[/C][C]29.5686388888889[/C][C]30.2508333333333[/C][C]-0.682194444444444[/C][C]0.101361111111114[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]30.69[/C][C]29.5535555555556[/C][C]30.3895833333333[/C][C]-0.836027777777776[/C][C]1.13644444444445[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]31.08[/C][C]29.8378055555556[/C][C]30.5566666666667[/C][C]-0.71886111111111[/C][C]1.24219444444445[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]31.08[/C][C]30.5678055555556[/C][C]30.7845833333333[/C][C]-0.216777777777778[/C][C]0.512194444444443[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]31.1[/C][C]30.8568888888889[/C][C]31.0304166666667[/C][C]-0.173527777777779[/C][C]0.243111111111112[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]30.96[/C][C]30.7815555555556[/C][C]31.2629166666667[/C][C]-0.481361111111113[/C][C]0.178444444444448[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]31.94[/C][C]30.9464722222222[/C][C]31.4770833333333[/C][C]-0.530611111111112[/C][C]0.993527777777771[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]31.59[/C][C]31.3362222222222[/C][C]31.6195833333333[/C][C]-0.283361111111111[/C][C]0.253777777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]32.01[/C][C]32.3560555555555[/C][C]31.7395833333333[/C][C]0.616472222222221[/C][C]-0.346055555555552[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]32.13[/C][C]33.2879722222222[/C][C]32.025[/C][C]1.26297222222222[/C][C]-1.15797222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]32.2[/C][C]33.6986388888889[/C][C]32.4808333333333[/C][C]1.21780555555556[/C][C]-1.49863888888888[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]32.05[/C][C]33.8479722222222[/C][C]33.0225[/C][C]0.825472222222222[/C][C]-1.79797222222223[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]32.12[/C][C]32.9244722222222[/C][C]33.6066666666667[/C][C]-0.682194444444444[/C][C]-0.804472222222223[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]31.66[/C][C]33.4827222222222[/C][C]34.31875[/C][C]-0.836027777777776[/C][C]-1.82272222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]32.99[/C][C]34.6561388888889[/C][C]35.375[/C][C]-0.71886111111111[/C][C]-1.66613888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]36.02[/C][C]36.5153055555555[/C][C]36.7320833333333[/C][C]-0.216777777777778[/C][C]-0.495305555555547[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]37.1[/C][C]37.9443888888889[/C][C]38.1179166666667[/C][C]-0.173527777777779[/C][C]-0.844388888888886[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]37.96[/C][C]38.8936388888889[/C][C]39.375[/C][C]-0.481361111111113[/C][C]-0.933638888888893[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]38.96[/C][C]39.9906388888889[/C][C]40.52125[/C][C]-0.530611111111112[/C][C]-1.03063888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]41.66[/C][C]41.2995555555556[/C][C]41.5829166666667[/C][C]-0.283361111111111[/C][C]0.36044444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]47.29[/C][C]43.0614722222222[/C][C]42.445[/C][C]0.616472222222221[/C][C]4.22852777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]49.42[/C][C]44.1558888888889[/C][C]42.8929166666667[/C][C]1.26297222222222[/C][C]5.26411111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]48.17[/C][C]44.1257222222222[/C][C]42.9079166666667[/C][C]1.21780555555556[/C][C]4.04427777777777[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]46.25[/C][C]43.4979722222222[/C][C]42.6725[/C][C]0.825472222222222[/C][C]2.75202777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]45.43[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.682194444444444[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]43.83[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.836027777777776[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]41.51[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.71886111111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]38.25[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.216777777777778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]35.23[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.173527777777779[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]34.18[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.481361111111113[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=72176&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=72176&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	35.75	NA	NA	-0.530611111111112	NA
2	36.25	NA	NA	-0.283361111111111	NA
3	35.32	NA	NA	0.616472222222221	NA
4	33.8	NA	NA	1.26297222222222	NA
5	31.54	NA	NA	1.21780555555556	NA
6	30.74	NA	NA	0.825472222222222	NA
7	30.55	32.0082222222222	32.6904166666667	-0.682194444444444	-1.45822222222222
8	30.06	31.6614722222222	32.4975	-0.836027777777776	-1.60147222222223
9	30.3	31.6003055555556	32.3191666666667	-0.71886111111111	-1.30030555555556
10	32.24	32.0494722222222	32.26625	-0.216777777777778	0.190527777777781
11	33.42	32.2177222222222	32.39125	-0.173527777777779	1.20227777777778
12	33.31	32.1582222222222	32.6395833333333	-0.481361111111113	1.15177777777778
13	33.76	32.3231388888889	32.85375	-0.530611111111112	1.43686111111111
14	33.61	32.7087222222222	32.9920833333333	-0.283361111111111	0.901277777777779
15	33.68	33.7148055555556	33.0983333333333	0.616472222222221	-0.0348055555555575
16	34.17	34.3450555555556	33.0820833333333	1.26297222222222	-0.175055555555552
17	34.17	34.0957222222222	32.8779166666667	1.21780555555556	0.0742777777777803
18	34.07	33.4100555555556	32.5845833333333	0.825472222222222	0.659944444444442
19	32.36	31.5786388888889	32.2608333333333	-0.682194444444444	0.781361111111103
20	31.57	31.0956388888889	31.9316666666667	-0.836027777777776	0.474361111111115
21	31.34	30.8978055555556	31.6166666666667	-0.71886111111111	0.442194444444446
22	30.81	31.1261388888889	31.3429166666667	-0.216777777777778	-0.31613888888889
23	29.95	30.9889722222222	31.1625	-0.173527777777779	-1.03897222222222
24	29.74	30.5615555555555	31.0429166666667	-0.481361111111113	-0.821555555555548
25	29.56	30.4760555555556	31.0066666666667	-0.530611111111112	-0.916055555555552
26	29.91	30.8008055555555	31.0841666666667	-0.283361111111111	-0.890805555555545
27	29.82	31.8160555555556	31.1995833333333	0.616472222222221	-1.99605555555555
28	31.46	32.5596388888889	31.2966666666667	1.26297222222222	-1.09963888888889
29	32.55	32.6428055555555	31.425	1.21780555555556	-0.0928055555555538
30	32.82	32.4042222222222	31.57875	0.825472222222222	0.41577777777778
31	32.74	30.9903055555555	31.6725	-0.682194444444444	1.74969444444445
32	33.05	30.8668888888889	31.7029166666667	-0.836027777777776	2.18311111111112
33	32.63	30.9782222222222	31.6970833333333	-0.71886111111111	1.65177777777778
34	31.85	31.3715555555556	31.5883333333333	-0.216777777777778	0.478444444444449
35	31.99	31.1823055555556	31.3558333333333	-0.173527777777779	0.807694444444447
36	31.39	30.5953055555556	31.0766666666667	-0.481361111111113	0.794694444444445
37	30.16	30.2739722222222	30.8045833333333	-0.530611111111112	-0.113972222222213
38	30.04	30.2949722222222	30.5783333333333	-0.283361111111111	-0.254972222222214
39	29.55	31.0318888888889	30.4154166666667	0.616472222222221	-1.48188888888889
40	29.12	31.5817222222222	30.31875	1.26297222222222	-2.46172222222222
41	29.31	31.4673888888889	30.2495833333333	1.21780555555556	-2.15738888888889
42	29.36	31.0200555555556	30.1945833333333	0.825472222222222	-1.66005555555556
43	29.67	29.5686388888889	30.2508333333333	-0.682194444444444	0.101361111111114
44	30.69	29.5535555555556	30.3895833333333	-0.836027777777776	1.13644444444445
45	31.08	29.8378055555556	30.5566666666667	-0.71886111111111	1.24219444444445
46	31.08	30.5678055555556	30.7845833333333	-0.216777777777778	0.512194444444443
47	31.1	30.8568888888889	31.0304166666667	-0.173527777777779	0.243111111111112
48	30.96	30.7815555555556	31.2629166666667	-0.481361111111113	0.178444444444448
49	31.94	30.9464722222222	31.4770833333333	-0.530611111111112	0.993527777777771
50	31.59	31.3362222222222	31.6195833333333	-0.283361111111111	0.253777777777778
51	32.01	32.3560555555555	31.7395833333333	0.616472222222221	-0.346055555555552
52	32.13	33.2879722222222	32.025	1.26297222222222	-1.15797222222222
53	32.2	33.6986388888889	32.4808333333333	1.21780555555556	-1.49863888888888
54	32.05	33.8479722222222	33.0225	0.825472222222222	-1.79797222222223
55	32.12	32.9244722222222	33.6066666666667	-0.682194444444444	-0.804472222222223
56	31.66	33.4827222222222	34.31875	-0.836027777777776	-1.82272222222222
57	32.99	34.6561388888889	35.375	-0.71886111111111	-1.66613888888889
58	36.02	36.5153055555555	36.7320833333333	-0.216777777777778	-0.495305555555547
59	37.1	37.9443888888889	38.1179166666667	-0.173527777777779	-0.844388888888886
60	37.96	38.8936388888889	39.375	-0.481361111111113	-0.933638888888893
61	38.96	39.9906388888889	40.52125	-0.530611111111112	-1.03063888888889
62	41.66	41.2995555555556	41.5829166666667	-0.283361111111111	0.36044444444444
63	47.29	43.0614722222222	42.445	0.616472222222221	4.22852777777778
64	49.42	44.1558888888889	42.8929166666667	1.26297222222222	5.26411111111111
65	48.17	44.1257222222222	42.9079166666667	1.21780555555556	4.04427777777777
66	46.25	43.4979722222222	42.6725	0.825472222222222	2.75202777777778
67	45.43	NA	NA	-0.682194444444444	NA
68	43.83	NA	NA	-0.836027777777776	NA
69	41.51	NA	NA	-0.71886111111111	NA
70	38.25	NA	NA	-0.216777777777778	NA
71	35.23	NA	NA	-0.173527777777779	NA
72	34.18	NA	NA	-0.481361111111113	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