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, 20 Jan 2010 09:02:54 -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/20/t1264004826bikixoxfea2ir0q.htm/, Retrieved Mon, 06 May 2024 00:58:14 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=72314, Retrieved Mon, 06 May 2024 00:58:14 +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

164

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

-       [Classical Decomposition] [] [2010-01-20 16:02:54] [58d9ccda37eeb031a0ffa1e9ea016ece] [Current]

Feedback Forum

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

4,26
4,26
4,07
4,26
4,4
4,46
4,34
4,18
4,11
3,98
3,85
3,66
3,59
3,57
3,76
3,6
3,43
3,26
3,3
3,31
3,14
3,3
3,49
3,39
3,37
3,54
3,7
3,96
4,03
4,02
4,04
3,92
3,79
3,83
3,76
3,82
4,06
4,11
4,01
4,22
4,34
4,64
4,62
4,44
4,39
4,42
4,28
4,41
4,25
4,23
4,23
4,37
4,51
4,84
4,85
4,58
4,56
4,46
4,26
3,87
4,13
4,24
4,03
3,93
4,03
4,12
3,92
3,77

Summary of computational transaction
Raw Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	7 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 & 7 seconds \tabularnewline
R Server & 'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=72314&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]7 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=72314&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=72314&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	7 seconds
R Server	'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	4.26	NA	NA	-0.129644097222222	NA
2	4.26	NA	NA	-0.094123263888889	NA
3	4.07	NA	NA	-0.0404774305555556	NA
4	4.26	NA	NA	0.0623350694444442	NA
5	4.4	NA	NA	0.0930642361111113	NA
6	4.46	NA	NA	0.199105902777778	NA
7	4.34	4.32837673611111	4.12458333333333	0.203793402777778	0.0116232638888887
8	4.18	4.11910590277778	4.06791666666667	0.0511892361111109	0.0608940972222216
9	4.11	3.97514756944444	4.02625	-0.0511024305555559	0.134852430555557
10	3.98	3.96098090277778	3.98583333333333	-0.0248524305555553	0.0190190972222224
11	3.85	3.82837673611111	3.91791666666667	-0.0895399305555552	0.0216232638888894
12	3.66	3.64775173611111	3.8275	-0.179748263888889	0.012248263888889
13	3.59	3.60452256944444	3.73416666666667	-0.129644097222222	-0.0145225694444435
14	3.57	3.56046006944444	3.65458333333333	-0.094123263888889	0.00953993055555546
15	3.76	3.53743923611111	3.57791666666667	-0.0404774305555556	0.222560763888889
16	3.6	3.57150173611111	3.50916666666667	0.0623350694444442	0.0284982638888889
17	3.43	3.55889756944444	3.46583333333333	0.0930642361111113	-0.128897569444444
18	3.26	3.63868923611111	3.43958333333333	0.199105902777778	-0.378689236111111
19	3.3	3.62296006944444	3.41916666666667	0.203793402777778	-0.322960069444444
20	3.31	3.45993923611111	3.40875	0.0511892361111109	-0.149939236111111
21	3.14	3.35389756944444	3.405	-0.0511024305555559	-0.213897569444443
22	3.3	3.39264756944444	3.4175	-0.0248524305555553	-0.092647569444444
23	3.49	3.36796006944444	3.4575	-0.0895399305555552	0.122039930555556
24	3.39	3.33441840277778	3.51416666666667	-0.179748263888889	0.0555815972222229
25	3.37	3.44702256944444	3.57666666666667	-0.129644097222222	-0.0770225694444449
26	3.54	3.53879340277778	3.63291666666667	-0.094123263888889	0.00120659722222216
27	3.7	3.64493923611111	3.68541666666667	-0.0404774305555556	0.0550607638888887
28	3.96	3.79691840277778	3.73458333333333	0.0623350694444442	0.163081597222222
29	4.03	3.86098090277778	3.76791666666667	0.0930642361111113	0.169019097222223
30	4.02	3.99618923611111	3.79708333333333	0.199105902777778	0.0238107638888887
31	4.04	4.04754340277778	3.84375	0.203793402777778	-0.00754340277777787
32	3.92	3.94743923611111	3.89625	0.0511892361111109	-0.0274392361111113
33	3.79	3.88181423611111	3.93291666666667	-0.0511024305555559	-0.0918142361111105
34	3.83	3.93181423611111	3.95666666666667	-0.0248524305555553	-0.101814236111112
35	3.76	3.89087673611111	3.98041666666667	-0.0895399305555552	-0.130876736111112
36	3.82	3.83941840277778	4.01916666666667	-0.179748263888889	-0.0194184027777782
37	4.06	3.93952256944444	4.06916666666667	-0.129644097222222	0.120477430555555
38	4.11	4.02087673611111	4.115	-0.094123263888889	0.0891232638888892
39	4.01	4.12118923611111	4.16166666666667	-0.0404774305555556	-0.111189236111111
40	4.22	4.27358506944444	4.21125	0.0623350694444442	-0.0535850694444431
41	4.34	4.35056423611111	4.2575	0.0930642361111113	-0.0105642361111098
42	4.64	4.50285590277778	4.30375	0.199105902777778	0.137144097222223
43	4.62	4.54004340277778	4.33625	0.203793402777778	0.0799565972222229
44	4.44	4.40035590277778	4.34916666666667	0.0511892361111109	0.0396440972222223
45	4.39	4.31223090277778	4.36333333333333	-0.0511024305555559	0.0777690972222214
46	4.42	4.35389756944444	4.37875	-0.0248524305555553	0.0661024305555564
47	4.28	4.30254340277778	4.39208333333333	-0.0895399305555552	-0.0225434027777771
48	4.41	4.22775173611111	4.4075	-0.179748263888889	0.182248263888889
49	4.25	4.29577256944444	4.42541666666667	-0.129644097222222	-0.045772569444444
50	4.23	4.34671006944444	4.44083333333333	-0.094123263888889	-0.116710069444443
51	4.23	4.41327256944444	4.45375	-0.0404774305555556	-0.183272569444443
52	4.37	4.52483506944444	4.4625	0.0623350694444442	-0.154835069444444
53	4.51	4.55639756944444	4.46333333333333	0.0930642361111113	-0.0463975694444452
54	4.84	4.63910590277778	4.44	0.199105902777778	0.200894097222222
55	4.85	4.61629340277778	4.4125	0.203793402777778	0.233706597222223
56	4.58	4.45910590277778	4.40791666666667	0.0511892361111109	0.120894097222222
57	4.56	4.34889756944444	4.4	-0.0511024305555559	0.211102430555555
58	4.46	4.34848090277778	4.37333333333333	-0.0248524305555553	0.111519097222223
59	4.26	4.24546006944444	4.335	-0.0895399305555552	0.0145399305555562
60	3.87	4.10525173611111	4.285	-0.179748263888889	-0.235251736111111
61	4.13	NA	4.21625	NA	NA
62	4.24	NA	4.14375	NA	NA
63	4.03	NA	NA	NA	NA
64	3.93	NA	NA	NA	NA
65	4.03	NA	NA	NA	NA
66	4.12	NA	NA	NA	NA
67	3.92	NA	NA	NA	NA
68	3.77	NA	NA	NA	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 4.26 & NA & NA & -0.129644097222222 & NA \tabularnewline
2 & 4.26 & NA & NA & -0.094123263888889 & NA \tabularnewline
3 & 4.07 & NA & NA & -0.0404774305555556 & NA \tabularnewline
4 & 4.26 & NA & NA & 0.0623350694444442 & NA \tabularnewline
5 & 4.4 & NA & NA & 0.0930642361111113 & NA \tabularnewline
6 & 4.46 & NA & NA & 0.199105902777778 & NA \tabularnewline
7 & 4.34 & 4.32837673611111 & 4.12458333333333 & 0.203793402777778 & 0.0116232638888887 \tabularnewline
8 & 4.18 & 4.11910590277778 & 4.06791666666667 & 0.0511892361111109 & 0.0608940972222216 \tabularnewline
9 & 4.11 & 3.97514756944444 & 4.02625 & -0.0511024305555559 & 0.134852430555557 \tabularnewline
10 & 3.98 & 3.96098090277778 & 3.98583333333333 & -0.0248524305555553 & 0.0190190972222224 \tabularnewline
11 & 3.85 & 3.82837673611111 & 3.91791666666667 & -0.0895399305555552 & 0.0216232638888894 \tabularnewline
12 & 3.66 & 3.64775173611111 & 3.8275 & -0.179748263888889 & 0.012248263888889 \tabularnewline
13 & 3.59 & 3.60452256944444 & 3.73416666666667 & -0.129644097222222 & -0.0145225694444435 \tabularnewline
14 & 3.57 & 3.56046006944444 & 3.65458333333333 & -0.094123263888889 & 0.00953993055555546 \tabularnewline
15 & 3.76 & 3.53743923611111 & 3.57791666666667 & -0.0404774305555556 & 0.222560763888889 \tabularnewline
16 & 3.6 & 3.57150173611111 & 3.50916666666667 & 0.0623350694444442 & 0.0284982638888889 \tabularnewline
17 & 3.43 & 3.55889756944444 & 3.46583333333333 & 0.0930642361111113 & -0.128897569444444 \tabularnewline
18 & 3.26 & 3.63868923611111 & 3.43958333333333 & 0.199105902777778 & -0.378689236111111 \tabularnewline
19 & 3.3 & 3.62296006944444 & 3.41916666666667 & 0.203793402777778 & -0.322960069444444 \tabularnewline
20 & 3.31 & 3.45993923611111 & 3.40875 & 0.0511892361111109 & -0.149939236111111 \tabularnewline
21 & 3.14 & 3.35389756944444 & 3.405 & -0.0511024305555559 & -0.213897569444443 \tabularnewline
22 & 3.3 & 3.39264756944444 & 3.4175 & -0.0248524305555553 & -0.092647569444444 \tabularnewline
23 & 3.49 & 3.36796006944444 & 3.4575 & -0.0895399305555552 & 0.122039930555556 \tabularnewline
24 & 3.39 & 3.33441840277778 & 3.51416666666667 & -0.179748263888889 & 0.0555815972222229 \tabularnewline
25 & 3.37 & 3.44702256944444 & 3.57666666666667 & -0.129644097222222 & -0.0770225694444449 \tabularnewline
26 & 3.54 & 3.53879340277778 & 3.63291666666667 & -0.094123263888889 & 0.00120659722222216 \tabularnewline
27 & 3.7 & 3.64493923611111 & 3.68541666666667 & -0.0404774305555556 & 0.0550607638888887 \tabularnewline
28 & 3.96 & 3.79691840277778 & 3.73458333333333 & 0.0623350694444442 & 0.163081597222222 \tabularnewline
29 & 4.03 & 3.86098090277778 & 3.76791666666667 & 0.0930642361111113 & 0.169019097222223 \tabularnewline
30 & 4.02 & 3.99618923611111 & 3.79708333333333 & 0.199105902777778 & 0.0238107638888887 \tabularnewline
31 & 4.04 & 4.04754340277778 & 3.84375 & 0.203793402777778 & -0.00754340277777787 \tabularnewline
32 & 3.92 & 3.94743923611111 & 3.89625 & 0.0511892361111109 & -0.0274392361111113 \tabularnewline
33 & 3.79 & 3.88181423611111 & 3.93291666666667 & -0.0511024305555559 & -0.0918142361111105 \tabularnewline
34 & 3.83 & 3.93181423611111 & 3.95666666666667 & -0.0248524305555553 & -0.101814236111112 \tabularnewline
35 & 3.76 & 3.89087673611111 & 3.98041666666667 & -0.0895399305555552 & -0.130876736111112 \tabularnewline
36 & 3.82 & 3.83941840277778 & 4.01916666666667 & -0.179748263888889 & -0.0194184027777782 \tabularnewline
37 & 4.06 & 3.93952256944444 & 4.06916666666667 & -0.129644097222222 & 0.120477430555555 \tabularnewline
38 & 4.11 & 4.02087673611111 & 4.115 & -0.094123263888889 & 0.0891232638888892 \tabularnewline
39 & 4.01 & 4.12118923611111 & 4.16166666666667 & -0.0404774305555556 & -0.111189236111111 \tabularnewline
40 & 4.22 & 4.27358506944444 & 4.21125 & 0.0623350694444442 & -0.0535850694444431 \tabularnewline
41 & 4.34 & 4.35056423611111 & 4.2575 & 0.0930642361111113 & -0.0105642361111098 \tabularnewline
42 & 4.64 & 4.50285590277778 & 4.30375 & 0.199105902777778 & 0.137144097222223 \tabularnewline
43 & 4.62 & 4.54004340277778 & 4.33625 & 0.203793402777778 & 0.0799565972222229 \tabularnewline
44 & 4.44 & 4.40035590277778 & 4.34916666666667 & 0.0511892361111109 & 0.0396440972222223 \tabularnewline
45 & 4.39 & 4.31223090277778 & 4.36333333333333 & -0.0511024305555559 & 0.0777690972222214 \tabularnewline
46 & 4.42 & 4.35389756944444 & 4.37875 & -0.0248524305555553 & 0.0661024305555564 \tabularnewline
47 & 4.28 & 4.30254340277778 & 4.39208333333333 & -0.0895399305555552 & -0.0225434027777771 \tabularnewline
48 & 4.41 & 4.22775173611111 & 4.4075 & -0.179748263888889 & 0.182248263888889 \tabularnewline
49 & 4.25 & 4.29577256944444 & 4.42541666666667 & -0.129644097222222 & -0.045772569444444 \tabularnewline
50 & 4.23 & 4.34671006944444 & 4.44083333333333 & -0.094123263888889 & -0.116710069444443 \tabularnewline
51 & 4.23 & 4.41327256944444 & 4.45375 & -0.0404774305555556 & -0.183272569444443 \tabularnewline
52 & 4.37 & 4.52483506944444 & 4.4625 & 0.0623350694444442 & -0.154835069444444 \tabularnewline
53 & 4.51 & 4.55639756944444 & 4.46333333333333 & 0.0930642361111113 & -0.0463975694444452 \tabularnewline
54 & 4.84 & 4.63910590277778 & 4.44 & 0.199105902777778 & 0.200894097222222 \tabularnewline
55 & 4.85 & 4.61629340277778 & 4.4125 & 0.203793402777778 & 0.233706597222223 \tabularnewline
56 & 4.58 & 4.45910590277778 & 4.40791666666667 & 0.0511892361111109 & 0.120894097222222 \tabularnewline
57 & 4.56 & 4.34889756944444 & 4.4 & -0.0511024305555559 & 0.211102430555555 \tabularnewline
58 & 4.46 & 4.34848090277778 & 4.37333333333333 & -0.0248524305555553 & 0.111519097222223 \tabularnewline
59 & 4.26 & 4.24546006944444 & 4.335 & -0.0895399305555552 & 0.0145399305555562 \tabularnewline
60 & 3.87 & 4.10525173611111 & 4.285 & -0.179748263888889 & -0.235251736111111 \tabularnewline
61 & 4.13 & NA & 4.21625 & NA & NA \tabularnewline
62 & 4.24 & NA & 4.14375 & NA & NA \tabularnewline
63 & 4.03 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
64 & 3.93 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
65 & 4.03 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
66 & 4.12 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
67 & 3.92 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
68 & 3.77 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=72314&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]4.26[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.129644097222222[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]4.26[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.094123263888889[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]4.07[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0404774305555556[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]4.26[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0623350694444442[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]4.4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0930642361111113[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]4.46[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.199105902777778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]4.34[/C][C]4.32837673611111[/C][C]4.12458333333333[/C][C]0.203793402777778[/C][C]0.0116232638888887[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]4.18[/C][C]4.11910590277778[/C][C]4.06791666666667[/C][C]0.0511892361111109[/C][C]0.0608940972222216[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]4.11[/C][C]3.97514756944444[/C][C]4.02625[/C][C]-0.0511024305555559[/C][C]0.134852430555557[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]3.98[/C][C]3.96098090277778[/C][C]3.98583333333333[/C][C]-0.0248524305555553[/C][C]0.0190190972222224[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]3.85[/C][C]3.82837673611111[/C][C]3.91791666666667[/C][C]-0.0895399305555552[/C][C]0.0216232638888894[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]3.66[/C][C]3.64775173611111[/C][C]3.8275[/C][C]-0.179748263888889[/C][C]0.012248263888889[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]3.59[/C][C]3.60452256944444[/C][C]3.73416666666667[/C][C]-0.129644097222222[/C][C]-0.0145225694444435[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]3.57[/C][C]3.56046006944444[/C][C]3.65458333333333[/C][C]-0.094123263888889[/C][C]0.00953993055555546[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]3.76[/C][C]3.53743923611111[/C][C]3.57791666666667[/C][C]-0.0404774305555556[/C][C]0.222560763888889[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]3.6[/C][C]3.57150173611111[/C][C]3.50916666666667[/C][C]0.0623350694444442[/C][C]0.0284982638888889[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]3.43[/C][C]3.55889756944444[/C][C]3.46583333333333[/C][C]0.0930642361111113[/C][C]-0.128897569444444[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]3.26[/C][C]3.63868923611111[/C][C]3.43958333333333[/C][C]0.199105902777778[/C][C]-0.378689236111111[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]3.3[/C][C]3.62296006944444[/C][C]3.41916666666667[/C][C]0.203793402777778[/C][C]-0.322960069444444[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]3.31[/C][C]3.45993923611111[/C][C]3.40875[/C][C]0.0511892361111109[/C][C]-0.149939236111111[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]3.14[/C][C]3.35389756944444[/C][C]3.405[/C][C]-0.0511024305555559[/C][C]-0.213897569444443[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]3.3[/C][C]3.39264756944444[/C][C]3.4175[/C][C]-0.0248524305555553[/C][C]-0.092647569444444[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]3.49[/C][C]3.36796006944444[/C][C]3.4575[/C][C]-0.0895399305555552[/C][C]0.122039930555556[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]3.39[/C][C]3.33441840277778[/C][C]3.51416666666667[/C][C]-0.179748263888889[/C][C]0.0555815972222229[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]3.37[/C][C]3.44702256944444[/C][C]3.57666666666667[/C][C]-0.129644097222222[/C][C]-0.0770225694444449[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]3.54[/C][C]3.53879340277778[/C][C]3.63291666666667[/C][C]-0.094123263888889[/C][C]0.00120659722222216[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]3.7[/C][C]3.64493923611111[/C][C]3.68541666666667[/C][C]-0.0404774305555556[/C][C]0.0550607638888887[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]3.96[/C][C]3.79691840277778[/C][C]3.73458333333333[/C][C]0.0623350694444442[/C][C]0.163081597222222[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]4.03[/C][C]3.86098090277778[/C][C]3.76791666666667[/C][C]0.0930642361111113[/C][C]0.169019097222223[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]4.02[/C][C]3.99618923611111[/C][C]3.79708333333333[/C][C]0.199105902777778[/C][C]0.0238107638888887[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]4.04[/C][C]4.04754340277778[/C][C]3.84375[/C][C]0.203793402777778[/C][C]-0.00754340277777787[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]3.92[/C][C]3.94743923611111[/C][C]3.89625[/C][C]0.0511892361111109[/C][C]-0.0274392361111113[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]3.79[/C][C]3.88181423611111[/C][C]3.93291666666667[/C][C]-0.0511024305555559[/C][C]-0.0918142361111105[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]3.83[/C][C]3.93181423611111[/C][C]3.95666666666667[/C][C]-0.0248524305555553[/C][C]-0.101814236111112[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]3.76[/C][C]3.89087673611111[/C][C]3.98041666666667[/C][C]-0.0895399305555552[/C][C]-0.130876736111112[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]3.82[/C][C]3.83941840277778[/C][C]4.01916666666667[/C][C]-0.179748263888889[/C][C]-0.0194184027777782[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]4.06[/C][C]3.93952256944444[/C][C]4.06916666666667[/C][C]-0.129644097222222[/C][C]0.120477430555555[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]4.11[/C][C]4.02087673611111[/C][C]4.115[/C][C]-0.094123263888889[/C][C]0.0891232638888892[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]4.01[/C][C]4.12118923611111[/C][C]4.16166666666667[/C][C]-0.0404774305555556[/C][C]-0.111189236111111[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]4.22[/C][C]4.27358506944444[/C][C]4.21125[/C][C]0.0623350694444442[/C][C]-0.0535850694444431[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]4.34[/C][C]4.35056423611111[/C][C]4.2575[/C][C]0.0930642361111113[/C][C]-0.0105642361111098[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]4.64[/C][C]4.50285590277778[/C][C]4.30375[/C][C]0.199105902777778[/C][C]0.137144097222223[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]4.62[/C][C]4.54004340277778[/C][C]4.33625[/C][C]0.203793402777778[/C][C]0.0799565972222229[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]4.44[/C][C]4.40035590277778[/C][C]4.34916666666667[/C][C]0.0511892361111109[/C][C]0.0396440972222223[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]4.39[/C][C]4.31223090277778[/C][C]4.36333333333333[/C][C]-0.0511024305555559[/C][C]0.0777690972222214[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]4.42[/C][C]4.35389756944444[/C][C]4.37875[/C][C]-0.0248524305555553[/C][C]0.0661024305555564[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]4.28[/C][C]4.30254340277778[/C][C]4.39208333333333[/C][C]-0.0895399305555552[/C][C]-0.0225434027777771[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]4.41[/C][C]4.22775173611111[/C][C]4.4075[/C][C]-0.179748263888889[/C][C]0.182248263888889[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]4.25[/C][C]4.29577256944444[/C][C]4.42541666666667[/C][C]-0.129644097222222[/C][C]-0.045772569444444[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]4.23[/C][C]4.34671006944444[/C][C]4.44083333333333[/C][C]-0.094123263888889[/C][C]-0.116710069444443[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]4.23[/C][C]4.41327256944444[/C][C]4.45375[/C][C]-0.0404774305555556[/C][C]-0.183272569444443[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]4.37[/C][C]4.52483506944444[/C][C]4.4625[/C][C]0.0623350694444442[/C][C]-0.154835069444444[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]4.51[/C][C]4.55639756944444[/C][C]4.46333333333333[/C][C]0.0930642361111113[/C][C]-0.0463975694444452[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]4.84[/C][C]4.63910590277778[/C][C]4.44[/C][C]0.199105902777778[/C][C]0.200894097222222[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]4.85[/C][C]4.61629340277778[/C][C]4.4125[/C][C]0.203793402777778[/C][C]0.233706597222223[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]4.58[/C][C]4.45910590277778[/C][C]4.40791666666667[/C][C]0.0511892361111109[/C][C]0.120894097222222[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]4.56[/C][C]4.34889756944444[/C][C]4.4[/C][C]-0.0511024305555559[/C][C]0.211102430555555[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]4.46[/C][C]4.34848090277778[/C][C]4.37333333333333[/C][C]-0.0248524305555553[/C][C]0.111519097222223[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]4.26[/C][C]4.24546006944444[/C][C]4.335[/C][C]-0.0895399305555552[/C][C]0.0145399305555562[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]3.87[/C][C]4.10525173611111[/C][C]4.285[/C][C]-0.179748263888889[/C][C]-0.235251736111111[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]4.13[/C][C]NA[/C][C]4.21625[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]4.24[/C][C]NA[/C][C]4.14375[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]4.03[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]3.93[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]4.03[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]4.12[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]3.92[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]3.77[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=72314&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=72314&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	4.26	NA	NA	-0.129644097222222	NA
2	4.26	NA	NA	-0.094123263888889	NA
3	4.07	NA	NA	-0.0404774305555556	NA
4	4.26	NA	NA	0.0623350694444442	NA
5	4.4	NA	NA	0.0930642361111113	NA
6	4.46	NA	NA	0.199105902777778	NA
7	4.34	4.32837673611111	4.12458333333333	0.203793402777778	0.0116232638888887
8	4.18	4.11910590277778	4.06791666666667	0.0511892361111109	0.0608940972222216
9	4.11	3.97514756944444	4.02625	-0.0511024305555559	0.134852430555557
10	3.98	3.96098090277778	3.98583333333333	-0.0248524305555553	0.0190190972222224
11	3.85	3.82837673611111	3.91791666666667	-0.0895399305555552	0.0216232638888894
12	3.66	3.64775173611111	3.8275	-0.179748263888889	0.012248263888889
13	3.59	3.60452256944444	3.73416666666667	-0.129644097222222	-0.0145225694444435
14	3.57	3.56046006944444	3.65458333333333	-0.094123263888889	0.00953993055555546
15	3.76	3.53743923611111	3.57791666666667	-0.0404774305555556	0.222560763888889
16	3.6	3.57150173611111	3.50916666666667	0.0623350694444442	0.0284982638888889
17	3.43	3.55889756944444	3.46583333333333	0.0930642361111113	-0.128897569444444
18	3.26	3.63868923611111	3.43958333333333	0.199105902777778	-0.378689236111111
19	3.3	3.62296006944444	3.41916666666667	0.203793402777778	-0.322960069444444
20	3.31	3.45993923611111	3.40875	0.0511892361111109	-0.149939236111111
21	3.14	3.35389756944444	3.405	-0.0511024305555559	-0.213897569444443
22	3.3	3.39264756944444	3.4175	-0.0248524305555553	-0.092647569444444
23	3.49	3.36796006944444	3.4575	-0.0895399305555552	0.122039930555556
24	3.39	3.33441840277778	3.51416666666667	-0.179748263888889	0.0555815972222229
25	3.37	3.44702256944444	3.57666666666667	-0.129644097222222	-0.0770225694444449
26	3.54	3.53879340277778	3.63291666666667	-0.094123263888889	0.00120659722222216
27	3.7	3.64493923611111	3.68541666666667	-0.0404774305555556	0.0550607638888887
28	3.96	3.79691840277778	3.73458333333333	0.0623350694444442	0.163081597222222
29	4.03	3.86098090277778	3.76791666666667	0.0930642361111113	0.169019097222223
30	4.02	3.99618923611111	3.79708333333333	0.199105902777778	0.0238107638888887
31	4.04	4.04754340277778	3.84375	0.203793402777778	-0.00754340277777787
32	3.92	3.94743923611111	3.89625	0.0511892361111109	-0.0274392361111113
33	3.79	3.88181423611111	3.93291666666667	-0.0511024305555559	-0.0918142361111105
34	3.83	3.93181423611111	3.95666666666667	-0.0248524305555553	-0.101814236111112
35	3.76	3.89087673611111	3.98041666666667	-0.0895399305555552	-0.130876736111112
36	3.82	3.83941840277778	4.01916666666667	-0.179748263888889	-0.0194184027777782
37	4.06	3.93952256944444	4.06916666666667	-0.129644097222222	0.120477430555555
38	4.11	4.02087673611111	4.115	-0.094123263888889	0.0891232638888892
39	4.01	4.12118923611111	4.16166666666667	-0.0404774305555556	-0.111189236111111
40	4.22	4.27358506944444	4.21125	0.0623350694444442	-0.0535850694444431
41	4.34	4.35056423611111	4.2575	0.0930642361111113	-0.0105642361111098
42	4.64	4.50285590277778	4.30375	0.199105902777778	0.137144097222223
43	4.62	4.54004340277778	4.33625	0.203793402777778	0.0799565972222229
44	4.44	4.40035590277778	4.34916666666667	0.0511892361111109	0.0396440972222223
45	4.39	4.31223090277778	4.36333333333333	-0.0511024305555559	0.0777690972222214
46	4.42	4.35389756944444	4.37875	-0.0248524305555553	0.0661024305555564
47	4.28	4.30254340277778	4.39208333333333	-0.0895399305555552	-0.0225434027777771
48	4.41	4.22775173611111	4.4075	-0.179748263888889	0.182248263888889
49	4.25	4.29577256944444	4.42541666666667	-0.129644097222222	-0.045772569444444
50	4.23	4.34671006944444	4.44083333333333	-0.094123263888889	-0.116710069444443
51	4.23	4.41327256944444	4.45375	-0.0404774305555556	-0.183272569444443
52	4.37	4.52483506944444	4.4625	0.0623350694444442	-0.154835069444444
53	4.51	4.55639756944444	4.46333333333333	0.0930642361111113	-0.0463975694444452
54	4.84	4.63910590277778	4.44	0.199105902777778	0.200894097222222
55	4.85	4.61629340277778	4.4125	0.203793402777778	0.233706597222223
56	4.58	4.45910590277778	4.40791666666667	0.0511892361111109	0.120894097222222
57	4.56	4.34889756944444	4.4	-0.0511024305555559	0.211102430555555
58	4.46	4.34848090277778	4.37333333333333	-0.0248524305555553	0.111519097222223
59	4.26	4.24546006944444	4.335	-0.0895399305555552	0.0145399305555562
60	3.87	4.10525173611111	4.285	-0.179748263888889	-0.235251736111111
61	4.13	NA	4.21625	NA	NA
62	4.24	NA	4.14375	NA	NA
63	4.03	NA	NA	NA	NA
64	3.93	NA	NA	NA	NA
65	4.03	NA	NA	NA	NA
66	4.12	NA	NA	NA	NA
67	3.92	NA	NA	NA	NA
68	3.77	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