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

Mon, 16 May 2011 20:46:04 +0000

Cite this page as follows

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2011/May/16/t1305579126dj7ji18ak91qvoz.htm/, Retrieved Sun, 12 May 2024 16:34:13 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=121683, Retrieved Sun, 12 May 2024 16:34:13 +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

KDGP2W92

Estimated Impact

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

-       [Classical Decomposition] [] [2011-05-16 20:46:04] [39dfb880f237820275004e8a4e7fff84] [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	1 seconds
R Server	'Herman Ole Andreas Wold' @ www.yougetit.org

\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 & 1 seconds \tabularnewline
R Server & 'Herman Ole Andreas Wold' @ www.yougetit.org \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=121683&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]1 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'Herman Ole Andreas Wold' @ www.yougetit.org[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=121683&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=121683&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	1 seconds
R Server	'Herman Ole Andreas Wold' @ www.yougetit.org

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	1.3014	NA	NA	-0.0262893055555556	NA
2	1.3201	NA	NA	-0.00392680555555558	NA
3	1.2938	NA	NA	0.0083481944444445	NA
4	1.2694	NA	NA	0.0035965277777778	NA
5	1.2165	NA	NA	-0.00322263888888885	NA
6	1.2037	NA	NA	0.0182131944444444	NA
7	1.2292	1.24381069444444	1.231825	0.0119856944444445	-0.0146106944444444
8	1.2256	1.23039986111111	1.22242083333333	0.0079790277777777	-0.0047998611111113
9	1.2015	1.20560319444444	1.21472083333333	-0.00911763888888879	-0.00410319444444451
10	1.1786	1.20297819444444	1.21225833333333	-0.00928013888888894	-0.0243781944444441
11	1.1856	1.21948652777778	1.21459583333333	0.00489069444444448	-0.0338865277777776
12	1.2103	1.21613569444444	1.2193125	-0.00317680555555564	-0.00583569444444465
13	1.1938	1.19788152777778	1.22417083333333	-0.0262893055555556	-0.00408152777777793
14	1.202	1.22436902777778	1.22829583333333	-0.00392680555555558	-0.0223690277777777
15	1.2271	1.24108986111111	1.23274166666667	0.0083481944444445	-0.0139898611111109
16	1.277	1.24338402777778	1.2397875	0.0035965277777778	0.033615972222222
17	1.265	1.24678152777778	1.25000416666667	-0.00322263888888885	0.0182184722222218
18	1.2684	1.27760486111111	1.25939166666667	0.0182131944444444	-0.00920486111111107
19	1.2811	1.27984402777778	1.26785833333333	0.0119856944444445	0.00125597222222207
20	1.2727	1.28566236111111	1.27768333333333	0.0079790277777777	-0.0129623611111109
21	1.2611	1.27884486111111	1.2879625	-0.00911763888888879	-0.0177448611111111
22	1.2881	1.28695736111111	1.2962375	-0.00928013888888894	0.0011426388888891
23	1.3213	1.30741986111111	1.30252916666667	0.00489069444444448	0.0138801388888889
24	1.2999	1.30685652777778	1.31003333333333	-0.00317680555555564	-0.00695652777777767
25	1.3074	1.29142319444444	1.3177125	-0.0262893055555556	0.0159768055555554
26	1.3242	1.32203569444444	1.3259625	-0.00392680555555558	0.00216430555555558
27	1.3516	1.34591486111111	1.33756666666667	0.0083481944444445	0.00568513888888877
28	1.3511	1.35540902777778	1.3518125	0.0035965277777778	-0.00430902777777753
29	1.3419	1.36175652777778	1.36497916666667	-0.00322263888888885	-0.0198565277777778
30	1.3716	1.39600902777778	1.37779583333333	0.0182131944444444	-0.0244090277777778
31	1.3622	1.40391902777778	1.39193333333333	0.0119856944444445	-0.0417190277777777
32	1.3896	1.41640819444444	1.40842916666667	0.0079790277777777	-0.0268081944444447
33	1.4227	1.41814486111111	1.4272625	-0.00911763888888879	0.00455513888888892
34	1.4684	1.43581986111111	1.4451	-0.00928013888888894	0.0325801388888887
35	1.457	1.46740736111111	1.46251666666667	0.00489069444444448	-0.0104073611111111
36	1.4718	1.47678986111111	1.47996666666667	-0.00317680555555564	-0.00498986111111099
37	1.4748	1.46787319444444	1.4941625	-0.0262893055555556	0.0069268055555558
38	1.5527	1.49784819444444	1.501775	-0.00392680555555558	0.0548518055555554
39	1.5751	1.50832736111111	1.49997916666667	0.0083481944444445	0.0667726388888887
40	1.5557	1.49167152777778	1.488075	0.0035965277777778	0.0640284722222224
41	1.5553	1.47204819444444	1.47527083333333	-0.00322263888888885	0.0832518055555556
42	1.577	1.48265069444444	1.4644375	0.0182131944444444	0.0943493055555558
43	1.4975	1.46208152777778	1.45009583333333	0.0119856944444445	0.0354184722222224
44	1.437	1.43957486111111	1.43159583333333	0.0079790277777777	-0.00257486111111094
45	1.3322	1.40148652777778	1.41060416666667	-0.00911763888888879	-0.0692865277777779
46	1.2732	1.38270736111111	1.3919875	-0.00928013888888894	-0.109507361111111
47	1.3449	1.38252819444444	1.3776375	0.00489069444444448	-0.0376281944444445
48	1.3239	1.36104819444444	1.364225	-0.00317680555555564	-0.0371481944444443
49	1.2785	1.32798152777778	1.35427083333333	-0.0262893055555556	-0.049481527777778
50	1.305	1.34819819444444	1.352125	-0.00392680555555558	-0.0431981944444446
51	1.319	1.36749819444444	1.35915	0.0083481944444445	-0.0484981944444445
52	1.365	1.37806319444444	1.37446666666667	0.0035965277777778	-0.0130631944444446
53	1.4016	1.38518986111111	1.3884125	-0.00322263888888885	0.0164101388888886
54	1.4088	1.41578402777778	1.39757083333333	0.0182131944444444	-0.00698402777777773
55	1.4268	1.41761486111111	1.40562916666667	0.0119856944444445	0.00918513888888883
56	1.4562	1.41952486111111	1.41154583333333	0.0079790277777777	0.0366751388888886
57	1.4816	1.40549069444444	1.41460833333333	-0.00911763888888879	0.0761093055555555
58	1.4914	1.40170736111111	1.4109875	-0.00928013888888894	0.089692638888889
59	1.4614	1.40382819444444	1.3989375	0.00489069444444448	0.0575718055555556
60	1.4272	1.38273986111111	1.38591666666667	-0.00317680555555564	0.044460138888889
61	1.3686	1.34841069444444	1.3747	-0.0262893055555556	0.0201893055555555
62	1.3569	1.35881902777778	1.36274583333333	-0.00392680555555558	-0.00191902777777786
63	1.3406	1.36103986111111	1.35269166666667	0.0083481944444445	-0.0204398611111112
64	1.2565	1.34724236111111	1.34364583333333	0.0035965277777778	-0.0907423611111113
65	1.2209	1.32939402777778	1.33261666666667	-0.00322263888888885	-0.108494027777778
66	1.277	1.34122152777778	1.32300833333333	0.0182131944444444	-0.0642215277777776
67	1.2894	NA	NA	0.0119856944444445	NA
68	1.3067	NA	NA	0.0079790277777777	NA
69	1.3898	NA	NA	-0.00911763888888879	NA
70	1.3661	NA	NA	-0.00928013888888894	NA
71	1.322	NA	NA	0.00489069444444448	NA
72	1.336	NA	NA	-0.00317680555555564	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 1.3014 & NA & NA & -0.0262893055555556 & NA \tabularnewline
2 & 1.3201 & NA & NA & -0.00392680555555558 & NA \tabularnewline
3 & 1.2938 & NA & NA & 0.0083481944444445 & NA \tabularnewline
4 & 1.2694 & NA & NA & 0.0035965277777778 & NA \tabularnewline
5 & 1.2165 & NA & NA & -0.00322263888888885 & NA \tabularnewline
6 & 1.2037 & NA & NA & 0.0182131944444444 & NA \tabularnewline
7 & 1.2292 & 1.24381069444444 & 1.231825 & 0.0119856944444445 & -0.0146106944444444 \tabularnewline
8 & 1.2256 & 1.23039986111111 & 1.22242083333333 & 0.0079790277777777 & -0.0047998611111113 \tabularnewline
9 & 1.2015 & 1.20560319444444 & 1.21472083333333 & -0.00911763888888879 & -0.00410319444444451 \tabularnewline
10 & 1.1786 & 1.20297819444444 & 1.21225833333333 & -0.00928013888888894 & -0.0243781944444441 \tabularnewline
11 & 1.1856 & 1.21948652777778 & 1.21459583333333 & 0.00489069444444448 & -0.0338865277777776 \tabularnewline
12 & 1.2103 & 1.21613569444444 & 1.2193125 & -0.00317680555555564 & -0.00583569444444465 \tabularnewline
13 & 1.1938 & 1.19788152777778 & 1.22417083333333 & -0.0262893055555556 & -0.00408152777777793 \tabularnewline
14 & 1.202 & 1.22436902777778 & 1.22829583333333 & -0.00392680555555558 & -0.0223690277777777 \tabularnewline
15 & 1.2271 & 1.24108986111111 & 1.23274166666667 & 0.0083481944444445 & -0.0139898611111109 \tabularnewline
16 & 1.277 & 1.24338402777778 & 1.2397875 & 0.0035965277777778 & 0.033615972222222 \tabularnewline
17 & 1.265 & 1.24678152777778 & 1.25000416666667 & -0.00322263888888885 & 0.0182184722222218 \tabularnewline
18 & 1.2684 & 1.27760486111111 & 1.25939166666667 & 0.0182131944444444 & -0.00920486111111107 \tabularnewline
19 & 1.2811 & 1.27984402777778 & 1.26785833333333 & 0.0119856944444445 & 0.00125597222222207 \tabularnewline
20 & 1.2727 & 1.28566236111111 & 1.27768333333333 & 0.0079790277777777 & -0.0129623611111109 \tabularnewline
21 & 1.2611 & 1.27884486111111 & 1.2879625 & -0.00911763888888879 & -0.0177448611111111 \tabularnewline
22 & 1.2881 & 1.28695736111111 & 1.2962375 & -0.00928013888888894 & 0.0011426388888891 \tabularnewline
23 & 1.3213 & 1.30741986111111 & 1.30252916666667 & 0.00489069444444448 & 0.0138801388888889 \tabularnewline
24 & 1.2999 & 1.30685652777778 & 1.31003333333333 & -0.00317680555555564 & -0.00695652777777767 \tabularnewline
25 & 1.3074 & 1.29142319444444 & 1.3177125 & -0.0262893055555556 & 0.0159768055555554 \tabularnewline
26 & 1.3242 & 1.32203569444444 & 1.3259625 & -0.00392680555555558 & 0.00216430555555558 \tabularnewline
27 & 1.3516 & 1.34591486111111 & 1.33756666666667 & 0.0083481944444445 & 0.00568513888888877 \tabularnewline
28 & 1.3511 & 1.35540902777778 & 1.3518125 & 0.0035965277777778 & -0.00430902777777753 \tabularnewline
29 & 1.3419 & 1.36175652777778 & 1.36497916666667 & -0.00322263888888885 & -0.0198565277777778 \tabularnewline
30 & 1.3716 & 1.39600902777778 & 1.37779583333333 & 0.0182131944444444 & -0.0244090277777778 \tabularnewline
31 & 1.3622 & 1.40391902777778 & 1.39193333333333 & 0.0119856944444445 & -0.0417190277777777 \tabularnewline
32 & 1.3896 & 1.41640819444444 & 1.40842916666667 & 0.0079790277777777 & -0.0268081944444447 \tabularnewline
33 & 1.4227 & 1.41814486111111 & 1.4272625 & -0.00911763888888879 & 0.00455513888888892 \tabularnewline
34 & 1.4684 & 1.43581986111111 & 1.4451 & -0.00928013888888894 & 0.0325801388888887 \tabularnewline
35 & 1.457 & 1.46740736111111 & 1.46251666666667 & 0.00489069444444448 & -0.0104073611111111 \tabularnewline
36 & 1.4718 & 1.47678986111111 & 1.47996666666667 & -0.00317680555555564 & -0.00498986111111099 \tabularnewline
37 & 1.4748 & 1.46787319444444 & 1.4941625 & -0.0262893055555556 & 0.0069268055555558 \tabularnewline
38 & 1.5527 & 1.49784819444444 & 1.501775 & -0.00392680555555558 & 0.0548518055555554 \tabularnewline
39 & 1.5751 & 1.50832736111111 & 1.49997916666667 & 0.0083481944444445 & 0.0667726388888887 \tabularnewline
40 & 1.5557 & 1.49167152777778 & 1.488075 & 0.0035965277777778 & 0.0640284722222224 \tabularnewline
41 & 1.5553 & 1.47204819444444 & 1.47527083333333 & -0.00322263888888885 & 0.0832518055555556 \tabularnewline
42 & 1.577 & 1.48265069444444 & 1.4644375 & 0.0182131944444444 & 0.0943493055555558 \tabularnewline
43 & 1.4975 & 1.46208152777778 & 1.45009583333333 & 0.0119856944444445 & 0.0354184722222224 \tabularnewline
44 & 1.437 & 1.43957486111111 & 1.43159583333333 & 0.0079790277777777 & -0.00257486111111094 \tabularnewline
45 & 1.3322 & 1.40148652777778 & 1.41060416666667 & -0.00911763888888879 & -0.0692865277777779 \tabularnewline
46 & 1.2732 & 1.38270736111111 & 1.3919875 & -0.00928013888888894 & -0.109507361111111 \tabularnewline
47 & 1.3449 & 1.38252819444444 & 1.3776375 & 0.00489069444444448 & -0.0376281944444445 \tabularnewline
48 & 1.3239 & 1.36104819444444 & 1.364225 & -0.00317680555555564 & -0.0371481944444443 \tabularnewline
49 & 1.2785 & 1.32798152777778 & 1.35427083333333 & -0.0262893055555556 & -0.049481527777778 \tabularnewline
50 & 1.305 & 1.34819819444444 & 1.352125 & -0.00392680555555558 & -0.0431981944444446 \tabularnewline
51 & 1.319 & 1.36749819444444 & 1.35915 & 0.0083481944444445 & -0.0484981944444445 \tabularnewline
52 & 1.365 & 1.37806319444444 & 1.37446666666667 & 0.0035965277777778 & -0.0130631944444446 \tabularnewline
53 & 1.4016 & 1.38518986111111 & 1.3884125 & -0.00322263888888885 & 0.0164101388888886 \tabularnewline
54 & 1.4088 & 1.41578402777778 & 1.39757083333333 & 0.0182131944444444 & -0.00698402777777773 \tabularnewline
55 & 1.4268 & 1.41761486111111 & 1.40562916666667 & 0.0119856944444445 & 0.00918513888888883 \tabularnewline
56 & 1.4562 & 1.41952486111111 & 1.41154583333333 & 0.0079790277777777 & 0.0366751388888886 \tabularnewline
57 & 1.4816 & 1.40549069444444 & 1.41460833333333 & -0.00911763888888879 & 0.0761093055555555 \tabularnewline
58 & 1.4914 & 1.40170736111111 & 1.4109875 & -0.00928013888888894 & 0.089692638888889 \tabularnewline
59 & 1.4614 & 1.40382819444444 & 1.3989375 & 0.00489069444444448 & 0.0575718055555556 \tabularnewline
60 & 1.4272 & 1.38273986111111 & 1.38591666666667 & -0.00317680555555564 & 0.044460138888889 \tabularnewline
61 & 1.3686 & 1.34841069444444 & 1.3747 & -0.0262893055555556 & 0.0201893055555555 \tabularnewline
62 & 1.3569 & 1.35881902777778 & 1.36274583333333 & -0.00392680555555558 & -0.00191902777777786 \tabularnewline
63 & 1.3406 & 1.36103986111111 & 1.35269166666667 & 0.0083481944444445 & -0.0204398611111112 \tabularnewline
64 & 1.2565 & 1.34724236111111 & 1.34364583333333 & 0.0035965277777778 & -0.0907423611111113 \tabularnewline
65 & 1.2209 & 1.32939402777778 & 1.33261666666667 & -0.00322263888888885 & -0.108494027777778 \tabularnewline
66 & 1.277 & 1.34122152777778 & 1.32300833333333 & 0.0182131944444444 & -0.0642215277777776 \tabularnewline
67 & 1.2894 & NA & NA & 0.0119856944444445 & NA \tabularnewline
68 & 1.3067 & NA & NA & 0.0079790277777777 & NA \tabularnewline
69 & 1.3898 & NA & NA & -0.00911763888888879 & NA \tabularnewline
70 & 1.3661 & NA & NA & -0.00928013888888894 & NA \tabularnewline
71 & 1.322 & NA & NA & 0.00489069444444448 & NA \tabularnewline
72 & 1.336 & NA & NA & -0.00317680555555564 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=121683&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]1.3014[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0262893055555556[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]1.3201[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00392680555555558[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]1.2938[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0083481944444445[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]1.2694[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0035965277777778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]1.2165[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00322263888888885[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]1.2037[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0182131944444444[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]1.2292[/C][C]1.24381069444444[/C][C]1.231825[/C][C]0.0119856944444445[/C][C]-0.0146106944444444[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]1.2256[/C][C]1.23039986111111[/C][C]1.22242083333333[/C][C]0.0079790277777777[/C][C]-0.0047998611111113[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]1.2015[/C][C]1.20560319444444[/C][C]1.21472083333333[/C][C]-0.00911763888888879[/C][C]-0.00410319444444451[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]1.1786[/C][C]1.20297819444444[/C][C]1.21225833333333[/C][C]-0.00928013888888894[/C][C]-0.0243781944444441[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]1.1856[/C][C]1.21948652777778[/C][C]1.21459583333333[/C][C]0.00489069444444448[/C][C]-0.0338865277777776[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]1.2103[/C][C]1.21613569444444[/C][C]1.2193125[/C][C]-0.00317680555555564[/C][C]-0.00583569444444465[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]1.1938[/C][C]1.19788152777778[/C][C]1.22417083333333[/C][C]-0.0262893055555556[/C][C]-0.00408152777777793[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]1.202[/C][C]1.22436902777778[/C][C]1.22829583333333[/C][C]-0.00392680555555558[/C][C]-0.0223690277777777[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]1.2271[/C][C]1.24108986111111[/C][C]1.23274166666667[/C][C]0.0083481944444445[/C][C]-0.0139898611111109[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]1.277[/C][C]1.24338402777778[/C][C]1.2397875[/C][C]0.0035965277777778[/C][C]0.033615972222222[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]1.265[/C][C]1.24678152777778[/C][C]1.25000416666667[/C][C]-0.00322263888888885[/C][C]0.0182184722222218[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]1.2684[/C][C]1.27760486111111[/C][C]1.25939166666667[/C][C]0.0182131944444444[/C][C]-0.00920486111111107[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]1.2811[/C][C]1.27984402777778[/C][C]1.26785833333333[/C][C]0.0119856944444445[/C][C]0.00125597222222207[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]1.2727[/C][C]1.28566236111111[/C][C]1.27768333333333[/C][C]0.0079790277777777[/C][C]-0.0129623611111109[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]1.2611[/C][C]1.27884486111111[/C][C]1.2879625[/C][C]-0.00911763888888879[/C][C]-0.0177448611111111[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]1.2881[/C][C]1.28695736111111[/C][C]1.2962375[/C][C]-0.00928013888888894[/C][C]0.0011426388888891[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]1.3213[/C][C]1.30741986111111[/C][C]1.30252916666667[/C][C]0.00489069444444448[/C][C]0.0138801388888889[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]1.2999[/C][C]1.30685652777778[/C][C]1.31003333333333[/C][C]-0.00317680555555564[/C][C]-0.00695652777777767[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]1.3074[/C][C]1.29142319444444[/C][C]1.3177125[/C][C]-0.0262893055555556[/C][C]0.0159768055555554[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]1.3242[/C][C]1.32203569444444[/C][C]1.3259625[/C][C]-0.00392680555555558[/C][C]0.00216430555555558[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]1.3516[/C][C]1.34591486111111[/C][C]1.33756666666667[/C][C]0.0083481944444445[/C][C]0.00568513888888877[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]1.3511[/C][C]1.35540902777778[/C][C]1.3518125[/C][C]0.0035965277777778[/C][C]-0.00430902777777753[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]1.3419[/C][C]1.36175652777778[/C][C]1.36497916666667[/C][C]-0.00322263888888885[/C][C]-0.0198565277777778[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]1.3716[/C][C]1.39600902777778[/C][C]1.37779583333333[/C][C]0.0182131944444444[/C][C]-0.0244090277777778[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]1.3622[/C][C]1.40391902777778[/C][C]1.39193333333333[/C][C]0.0119856944444445[/C][C]-0.0417190277777777[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]1.3896[/C][C]1.41640819444444[/C][C]1.40842916666667[/C][C]0.0079790277777777[/C][C]-0.0268081944444447[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]1.4227[/C][C]1.41814486111111[/C][C]1.4272625[/C][C]-0.00911763888888879[/C][C]0.00455513888888892[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]1.4684[/C][C]1.43581986111111[/C][C]1.4451[/C][C]-0.00928013888888894[/C][C]0.0325801388888887[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]1.457[/C][C]1.46740736111111[/C][C]1.46251666666667[/C][C]0.00489069444444448[/C][C]-0.0104073611111111[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]1.4718[/C][C]1.47678986111111[/C][C]1.47996666666667[/C][C]-0.00317680555555564[/C][C]-0.00498986111111099[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]1.4748[/C][C]1.46787319444444[/C][C]1.4941625[/C][C]-0.0262893055555556[/C][C]0.0069268055555558[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]1.5527[/C][C]1.49784819444444[/C][C]1.501775[/C][C]-0.00392680555555558[/C][C]0.0548518055555554[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]1.5751[/C][C]1.50832736111111[/C][C]1.49997916666667[/C][C]0.0083481944444445[/C][C]0.0667726388888887[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]1.5557[/C][C]1.49167152777778[/C][C]1.488075[/C][C]0.0035965277777778[/C][C]0.0640284722222224[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]1.5553[/C][C]1.47204819444444[/C][C]1.47527083333333[/C][C]-0.00322263888888885[/C][C]0.0832518055555556[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]1.577[/C][C]1.48265069444444[/C][C]1.4644375[/C][C]0.0182131944444444[/C][C]0.0943493055555558[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]1.4975[/C][C]1.46208152777778[/C][C]1.45009583333333[/C][C]0.0119856944444445[/C][C]0.0354184722222224[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]1.437[/C][C]1.43957486111111[/C][C]1.43159583333333[/C][C]0.0079790277777777[/C][C]-0.00257486111111094[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]1.3322[/C][C]1.40148652777778[/C][C]1.41060416666667[/C][C]-0.00911763888888879[/C][C]-0.0692865277777779[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]1.2732[/C][C]1.38270736111111[/C][C]1.3919875[/C][C]-0.00928013888888894[/C][C]-0.109507361111111[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]1.3449[/C][C]1.38252819444444[/C][C]1.3776375[/C][C]0.00489069444444448[/C][C]-0.0376281944444445[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]1.3239[/C][C]1.36104819444444[/C][C]1.364225[/C][C]-0.00317680555555564[/C][C]-0.0371481944444443[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]1.2785[/C][C]1.32798152777778[/C][C]1.35427083333333[/C][C]-0.0262893055555556[/C][C]-0.049481527777778[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]1.305[/C][C]1.34819819444444[/C][C]1.352125[/C][C]-0.00392680555555558[/C][C]-0.0431981944444446[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]1.319[/C][C]1.36749819444444[/C][C]1.35915[/C][C]0.0083481944444445[/C][C]-0.0484981944444445[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]1.365[/C][C]1.37806319444444[/C][C]1.37446666666667[/C][C]0.0035965277777778[/C][C]-0.0130631944444446[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]1.4016[/C][C]1.38518986111111[/C][C]1.3884125[/C][C]-0.00322263888888885[/C][C]0.0164101388888886[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]1.4088[/C][C]1.41578402777778[/C][C]1.39757083333333[/C][C]0.0182131944444444[/C][C]-0.00698402777777773[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]1.4268[/C][C]1.41761486111111[/C][C]1.40562916666667[/C][C]0.0119856944444445[/C][C]0.00918513888888883[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]1.4562[/C][C]1.41952486111111[/C][C]1.41154583333333[/C][C]0.0079790277777777[/C][C]0.0366751388888886[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]1.4816[/C][C]1.40549069444444[/C][C]1.41460833333333[/C][C]-0.00911763888888879[/C][C]0.0761093055555555[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]1.4914[/C][C]1.40170736111111[/C][C]1.4109875[/C][C]-0.00928013888888894[/C][C]0.089692638888889[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]1.4614[/C][C]1.40382819444444[/C][C]1.3989375[/C][C]0.00489069444444448[/C][C]0.0575718055555556[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]1.4272[/C][C]1.38273986111111[/C][C]1.38591666666667[/C][C]-0.00317680555555564[/C][C]0.044460138888889[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]1.3686[/C][C]1.34841069444444[/C][C]1.3747[/C][C]-0.0262893055555556[/C][C]0.0201893055555555[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]1.3569[/C][C]1.35881902777778[/C][C]1.36274583333333[/C][C]-0.00392680555555558[/C][C]-0.00191902777777786[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]1.3406[/C][C]1.36103986111111[/C][C]1.35269166666667[/C][C]0.0083481944444445[/C][C]-0.0204398611111112[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]1.2565[/C][C]1.34724236111111[/C][C]1.34364583333333[/C][C]0.0035965277777778[/C][C]-0.0907423611111113[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]1.2209[/C][C]1.32939402777778[/C][C]1.33261666666667[/C][C]-0.00322263888888885[/C][C]-0.108494027777778[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]1.277[/C][C]1.34122152777778[/C][C]1.32300833333333[/C][C]0.0182131944444444[/C][C]-0.0642215277777776[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]1.2894[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0119856944444445[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]1.3067[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0079790277777777[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]1.3898[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00911763888888879[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]1.3661[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00928013888888894[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]1.322[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00489069444444448[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]1.336[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00317680555555564[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=121683&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=121683&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	1.3014	NA	NA	-0.0262893055555556	NA
2	1.3201	NA	NA	-0.00392680555555558	NA
3	1.2938	NA	NA	0.0083481944444445	NA
4	1.2694	NA	NA	0.0035965277777778	NA
5	1.2165	NA	NA	-0.00322263888888885	NA
6	1.2037	NA	NA	0.0182131944444444	NA
7	1.2292	1.24381069444444	1.231825	0.0119856944444445	-0.0146106944444444
8	1.2256	1.23039986111111	1.22242083333333	0.0079790277777777	-0.0047998611111113
9	1.2015	1.20560319444444	1.21472083333333	-0.00911763888888879	-0.00410319444444451
10	1.1786	1.20297819444444	1.21225833333333	-0.00928013888888894	-0.0243781944444441
11	1.1856	1.21948652777778	1.21459583333333	0.00489069444444448	-0.0338865277777776
12	1.2103	1.21613569444444	1.2193125	-0.00317680555555564	-0.00583569444444465
13	1.1938	1.19788152777778	1.22417083333333	-0.0262893055555556	-0.00408152777777793
14	1.202	1.22436902777778	1.22829583333333	-0.00392680555555558	-0.0223690277777777
15	1.2271	1.24108986111111	1.23274166666667	0.0083481944444445	-0.0139898611111109
16	1.277	1.24338402777778	1.2397875	0.0035965277777778	0.033615972222222
17	1.265	1.24678152777778	1.25000416666667	-0.00322263888888885	0.0182184722222218
18	1.2684	1.27760486111111	1.25939166666667	0.0182131944444444	-0.00920486111111107
19	1.2811	1.27984402777778	1.26785833333333	0.0119856944444445	0.00125597222222207
20	1.2727	1.28566236111111	1.27768333333333	0.0079790277777777	-0.0129623611111109
21	1.2611	1.27884486111111	1.2879625	-0.00911763888888879	-0.0177448611111111
22	1.2881	1.28695736111111	1.2962375	-0.00928013888888894	0.0011426388888891
23	1.3213	1.30741986111111	1.30252916666667	0.00489069444444448	0.0138801388888889
24	1.2999	1.30685652777778	1.31003333333333	-0.00317680555555564	-0.00695652777777767
25	1.3074	1.29142319444444	1.3177125	-0.0262893055555556	0.0159768055555554
26	1.3242	1.32203569444444	1.3259625	-0.00392680555555558	0.00216430555555558
27	1.3516	1.34591486111111	1.33756666666667	0.0083481944444445	0.00568513888888877
28	1.3511	1.35540902777778	1.3518125	0.0035965277777778	-0.00430902777777753
29	1.3419	1.36175652777778	1.36497916666667	-0.00322263888888885	-0.0198565277777778
30	1.3716	1.39600902777778	1.37779583333333	0.0182131944444444	-0.0244090277777778
31	1.3622	1.40391902777778	1.39193333333333	0.0119856944444445	-0.0417190277777777
32	1.3896	1.41640819444444	1.40842916666667	0.0079790277777777	-0.0268081944444447
33	1.4227	1.41814486111111	1.4272625	-0.00911763888888879	0.00455513888888892
34	1.4684	1.43581986111111	1.4451	-0.00928013888888894	0.0325801388888887
35	1.457	1.46740736111111	1.46251666666667	0.00489069444444448	-0.0104073611111111
36	1.4718	1.47678986111111	1.47996666666667	-0.00317680555555564	-0.00498986111111099
37	1.4748	1.46787319444444	1.4941625	-0.0262893055555556	0.0069268055555558
38	1.5527	1.49784819444444	1.501775	-0.00392680555555558	0.0548518055555554
39	1.5751	1.50832736111111	1.49997916666667	0.0083481944444445	0.0667726388888887
40	1.5557	1.49167152777778	1.488075	0.0035965277777778	0.0640284722222224
41	1.5553	1.47204819444444	1.47527083333333	-0.00322263888888885	0.0832518055555556
42	1.577	1.48265069444444	1.4644375	0.0182131944444444	0.0943493055555558
43	1.4975	1.46208152777778	1.45009583333333	0.0119856944444445	0.0354184722222224
44	1.437	1.43957486111111	1.43159583333333	0.0079790277777777	-0.00257486111111094
45	1.3322	1.40148652777778	1.41060416666667	-0.00911763888888879	-0.0692865277777779
46	1.2732	1.38270736111111	1.3919875	-0.00928013888888894	-0.109507361111111
47	1.3449	1.38252819444444	1.3776375	0.00489069444444448	-0.0376281944444445
48	1.3239	1.36104819444444	1.364225	-0.00317680555555564	-0.0371481944444443
49	1.2785	1.32798152777778	1.35427083333333	-0.0262893055555556	-0.049481527777778
50	1.305	1.34819819444444	1.352125	-0.00392680555555558	-0.0431981944444446
51	1.319	1.36749819444444	1.35915	0.0083481944444445	-0.0484981944444445
52	1.365	1.37806319444444	1.37446666666667	0.0035965277777778	-0.0130631944444446
53	1.4016	1.38518986111111	1.3884125	-0.00322263888888885	0.0164101388888886
54	1.4088	1.41578402777778	1.39757083333333	0.0182131944444444	-0.00698402777777773
55	1.4268	1.41761486111111	1.40562916666667	0.0119856944444445	0.00918513888888883
56	1.4562	1.41952486111111	1.41154583333333	0.0079790277777777	0.0366751388888886
57	1.4816	1.40549069444444	1.41460833333333	-0.00911763888888879	0.0761093055555555
58	1.4914	1.40170736111111	1.4109875	-0.00928013888888894	0.089692638888889
59	1.4614	1.40382819444444	1.3989375	0.00489069444444448	0.0575718055555556
60	1.4272	1.38273986111111	1.38591666666667	-0.00317680555555564	0.044460138888889
61	1.3686	1.34841069444444	1.3747	-0.0262893055555556	0.0201893055555555
62	1.3569	1.35881902777778	1.36274583333333	-0.00392680555555558	-0.00191902777777786
63	1.3406	1.36103986111111	1.35269166666667	0.0083481944444445	-0.0204398611111112
64	1.2565	1.34724236111111	1.34364583333333	0.0035965277777778	-0.0907423611111113
65	1.2209	1.32939402777778	1.33261666666667	-0.00322263888888885	-0.108494027777778
66	1.277	1.34122152777778	1.32300833333333	0.0182131944444444	-0.0642215277777776
67	1.2894	NA	NA	0.0119856944444445	NA
68	1.3067	NA	NA	0.0079790277777777	NA
69	1.3898	NA	NA	-0.00911763888888879	NA
70	1.3661	NA	NA	-0.00928013888888894	NA
71	1.322	NA	NA	0.00489069444444448	NA
72	1.336	NA	NA	-0.00317680555555564	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