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, 30 Apr 2012 08:33:45 -0400

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/2012/Apr/30/t1335789486fnhmvhv1vpkbeqd.htm/, Retrieved Sun, 28 Apr 2024 23:44:31 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=165238, Retrieved Sun, 28 Apr 2024 23:44:31 +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

169

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

-       [Classical Decomposition] [Additief decompos...] [2012-04-30 12:33:45] [d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e] [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	'Gertrude Mary Cox' @ cox.wessa.net

\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 & 'Gertrude Mary Cox' @ cox.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=165238&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]'Gertrude Mary Cox' @ cox.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=165238&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=165238&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	'Gertrude Mary Cox' @ cox.wessa.net

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	78.7	NA	NA	-9.59090277777779	NA
2	75.7	NA	NA	-8.35256944444445	NA
3	77.1	NA	NA	-0.798402777777779	NA
4	86.1	NA	NA	5.13076388888889	NA
5	86.8	NA	NA	5.82076388888889	NA
6	86.3	NA	NA	9.56493055555556	NA
7	91.5	91.7599305555556	80.7916666666667	10.9682638888889	-0.259930555555556
8	90.7	86.8265972222222	80.2	6.62659722222223	3.87340277777778
9	78.2	80.3774305555555	80.0541666666667	0.323263888888892	-2.17743055555555
10	73	75.2874305555556	79.8791666666667	-4.59173611111111	-2.28743055555556
11	73.7	73.5149305555555	79.5375	-6.02256944444444	0.185069444444466
12	77.3	70.2715972222222	79.35	-9.07840277777778	7.02840277777779
13	67.5	69.8215972222222	79.4125	-9.59090277777779	-2.32159722222222
14	72.7	71.0432638888889	79.3958333333333	-8.35256944444445	1.65673611111113
15	76.6	79.2974305555556	80.0958333333333	-0.798402777777779	-2.69743055555556
16	82.4	87.2932638888889	82.1625	5.13076388888889	-4.89326388888888
17	82.3	91.0207638888889	85.2	5.82076388888889	-8.7207638888889
18	86.3	97.9940972222222	88.4291666666667	9.56493055555556	-11.6940972222222
19	93	102.843263888889	91.875	10.9682638888889	-9.84326388888888
20	88.8	102.355763888889	95.7291666666666	6.62659722222223	-13.5557638888889
21	96.9	100.135763888889	99.8125	0.323263888888892	-3.23576388888887
22	103.9	99.6915972222222	104.283333333333	-4.59173611111111	4.20840277777779
23	115.7	103.606597222222	109.629166666667	-6.02256944444444	12.0934027777778
24	112.8	106.950763888889	116.029166666667	-9.07840277777778	5.84923611111111
25	114.7	112.884097222222	122.475	-9.59090277777779	1.81590277777778
26	118	119.551597222222	127.904166666667	-8.35256944444445	-1.55159722222221
27	129.3	130.630763888889	131.429166666667	-0.798402777777779	-1.3307638888889
28	137	137.209930555556	132.079166666667	5.13076388888889	-0.209930555555559
29	156	135.329097222222	129.508333333333	5.82076388888889	20.6709027777778
30	166.2	134.548263888889	124.983333333333	9.56493055555556	31.6517361111111
31	167.8	130.930763888889	119.9625	10.9682638888889	36.8692361111111
32	144.3	121.372430555556	114.745833333333	6.62659722222223	22.9275694444444
33	126	109.431597222222	109.108333333333	0.323263888888892	16.5684027777778
34	90.4	98.5207638888889	103.1125	-4.59173611111111	-8.12076388888886
35	67.5	90.5940972222222	96.6166666666667	-6.02256944444444	-23.0940972222222
36	52.4	80.8382638888889	89.9166666666667	-9.07840277777778	-28.4382638888889
37	54.6	73.4674305555555	83.0583333333333	-9.59090277777779	-18.8674305555555
38	52.9	68.8890972222222	77.2416666666667	-8.35256944444445	-15.9890972222222
39	59.1	72.5557638888889	73.3541666666667	-0.798402777777779	-13.4557638888889
40	63.3	76.9640972222222	71.8333333333333	5.13076388888889	-13.6640972222222
41	73.8	79.0582638888889	73.2375	5.82076388888889	-5.25826388888888
42	87.6	85.8190972222222	76.2541666666666	9.56493055555556	1.7809027777778
43	81.8	90.7599305555556	79.7916666666667	10.9682638888889	-8.95993055555556
44	90.7	89.9307638888889	83.3041666666667	6.62659722222223	0.769236111111113
45	86.3	87.0607638888889	86.7375	0.323263888888892	-0.760763888888889
46	93.6	85.6665972222222	90.2583333333333	-4.59173611111111	7.93340277777779
47	98	86.9565972222222	92.9791666666667	-6.02256944444444	11.0434027777778
48	94.3	85.1049305555556	94.1833333333333	-9.07840277777778	9.19506944444444
49	97.6	85.4215972222222	95.0125	-9.59090277777779	12.1784027777778
50	94.2	87.4265972222222	95.7791666666667	-8.35256944444445	6.77340277777779
51	100.2	95.6265972222222	96.425	-0.798402777777779	4.57340277777779
52	106.7	102.376597222222	97.2458333333333	5.13076388888889	4.32340277777777
53	95.7	103.837430555556	98.0166666666667	5.82076388888889	-8.13743055555554
54	94.6	108.756597222222	99.1916666666666	9.56493055555556	-14.1565972222222
55	94.7	111.793263888889	100.825	10.9682638888889	-17.0932638888889
56	96.2	109.501597222222	102.875	6.62659722222223	-13.3015972222222
57	96.3	105.981597222222	105.658333333333	0.323263888888892	-9.68159722222221
58	103.3	104.320763888889	108.9125	-4.59173611111111	-1.02076388888888
59	106.8	106.314930555556	112.3375	-6.02256944444444	0.485069444444449
60	113.7	106.621597222222	115.7	-9.07840277777778	7.07840277777778
61	117.4	109.492430555556	119.083333333333	-9.59090277777779	7.90756944444445
62	123.6	113.776597222222	122.129166666667	-8.35256944444445	9.82340277777776
63	137.6	123.976597222222	124.775	-0.798402777777779	13.6234027777778
64	147.4	132.243263888889	127.1125	5.13076388888889	15.1567361111111
65	137.2	135.041597222222	129.220833333333	5.82076388888889	2.15840277777781
66	133.8	140.669097222222	131.104166666667	9.56493055555556	-6.86909722222219
67	136.7	NA	NA	10.9682638888889	NA
68	127.3	NA	NA	6.62659722222223	NA
69	128.7	NA	NA	0.323263888888892	NA
70	127	NA	NA	-4.59173611111111	NA
71	133.7	NA	NA	-6.02256944444444	NA
72	132	NA	NA	-9.07840277777778	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 78.7 & NA & NA & -9.59090277777779 & NA \tabularnewline
2 & 75.7 & NA & NA & -8.35256944444445 & NA \tabularnewline
3 & 77.1 & NA & NA & -0.798402777777779 & NA \tabularnewline
4 & 86.1 & NA & NA & 5.13076388888889 & NA \tabularnewline
5 & 86.8 & NA & NA & 5.82076388888889 & NA \tabularnewline
6 & 86.3 & NA & NA & 9.56493055555556 & NA \tabularnewline
7 & 91.5 & 91.7599305555556 & 80.7916666666667 & 10.9682638888889 & -0.259930555555556 \tabularnewline
8 & 90.7 & 86.8265972222222 & 80.2 & 6.62659722222223 & 3.87340277777778 \tabularnewline
9 & 78.2 & 80.3774305555555 & 80.0541666666667 & 0.323263888888892 & -2.17743055555555 \tabularnewline
10 & 73 & 75.2874305555556 & 79.8791666666667 & -4.59173611111111 & -2.28743055555556 \tabularnewline
11 & 73.7 & 73.5149305555555 & 79.5375 & -6.02256944444444 & 0.185069444444466 \tabularnewline
12 & 77.3 & 70.2715972222222 & 79.35 & -9.07840277777778 & 7.02840277777779 \tabularnewline
13 & 67.5 & 69.8215972222222 & 79.4125 & -9.59090277777779 & -2.32159722222222 \tabularnewline
14 & 72.7 & 71.0432638888889 & 79.3958333333333 & -8.35256944444445 & 1.65673611111113 \tabularnewline
15 & 76.6 & 79.2974305555556 & 80.0958333333333 & -0.798402777777779 & -2.69743055555556 \tabularnewline
16 & 82.4 & 87.2932638888889 & 82.1625 & 5.13076388888889 & -4.89326388888888 \tabularnewline
17 & 82.3 & 91.0207638888889 & 85.2 & 5.82076388888889 & -8.7207638888889 \tabularnewline
18 & 86.3 & 97.9940972222222 & 88.4291666666667 & 9.56493055555556 & -11.6940972222222 \tabularnewline
19 & 93 & 102.843263888889 & 91.875 & 10.9682638888889 & -9.84326388888888 \tabularnewline
20 & 88.8 & 102.355763888889 & 95.7291666666666 & 6.62659722222223 & -13.5557638888889 \tabularnewline
21 & 96.9 & 100.135763888889 & 99.8125 & 0.323263888888892 & -3.23576388888887 \tabularnewline
22 & 103.9 & 99.6915972222222 & 104.283333333333 & -4.59173611111111 & 4.20840277777779 \tabularnewline
23 & 115.7 & 103.606597222222 & 109.629166666667 & -6.02256944444444 & 12.0934027777778 \tabularnewline
24 & 112.8 & 106.950763888889 & 116.029166666667 & -9.07840277777778 & 5.84923611111111 \tabularnewline
25 & 114.7 & 112.884097222222 & 122.475 & -9.59090277777779 & 1.81590277777778 \tabularnewline
26 & 118 & 119.551597222222 & 127.904166666667 & -8.35256944444445 & -1.55159722222221 \tabularnewline
27 & 129.3 & 130.630763888889 & 131.429166666667 & -0.798402777777779 & -1.3307638888889 \tabularnewline
28 & 137 & 137.209930555556 & 132.079166666667 & 5.13076388888889 & -0.209930555555559 \tabularnewline
29 & 156 & 135.329097222222 & 129.508333333333 & 5.82076388888889 & 20.6709027777778 \tabularnewline
30 & 166.2 & 134.548263888889 & 124.983333333333 & 9.56493055555556 & 31.6517361111111 \tabularnewline
31 & 167.8 & 130.930763888889 & 119.9625 & 10.9682638888889 & 36.8692361111111 \tabularnewline
32 & 144.3 & 121.372430555556 & 114.745833333333 & 6.62659722222223 & 22.9275694444444 \tabularnewline
33 & 126 & 109.431597222222 & 109.108333333333 & 0.323263888888892 & 16.5684027777778 \tabularnewline
34 & 90.4 & 98.5207638888889 & 103.1125 & -4.59173611111111 & -8.12076388888886 \tabularnewline
35 & 67.5 & 90.5940972222222 & 96.6166666666667 & -6.02256944444444 & -23.0940972222222 \tabularnewline
36 & 52.4 & 80.8382638888889 & 89.9166666666667 & -9.07840277777778 & -28.4382638888889 \tabularnewline
37 & 54.6 & 73.4674305555555 & 83.0583333333333 & -9.59090277777779 & -18.8674305555555 \tabularnewline
38 & 52.9 & 68.8890972222222 & 77.2416666666667 & -8.35256944444445 & -15.9890972222222 \tabularnewline
39 & 59.1 & 72.5557638888889 & 73.3541666666667 & -0.798402777777779 & -13.4557638888889 \tabularnewline
40 & 63.3 & 76.9640972222222 & 71.8333333333333 & 5.13076388888889 & -13.6640972222222 \tabularnewline
41 & 73.8 & 79.0582638888889 & 73.2375 & 5.82076388888889 & -5.25826388888888 \tabularnewline
42 & 87.6 & 85.8190972222222 & 76.2541666666666 & 9.56493055555556 & 1.7809027777778 \tabularnewline
43 & 81.8 & 90.7599305555556 & 79.7916666666667 & 10.9682638888889 & -8.95993055555556 \tabularnewline
44 & 90.7 & 89.9307638888889 & 83.3041666666667 & 6.62659722222223 & 0.769236111111113 \tabularnewline
45 & 86.3 & 87.0607638888889 & 86.7375 & 0.323263888888892 & -0.760763888888889 \tabularnewline
46 & 93.6 & 85.6665972222222 & 90.2583333333333 & -4.59173611111111 & 7.93340277777779 \tabularnewline
47 & 98 & 86.9565972222222 & 92.9791666666667 & -6.02256944444444 & 11.0434027777778 \tabularnewline
48 & 94.3 & 85.1049305555556 & 94.1833333333333 & -9.07840277777778 & 9.19506944444444 \tabularnewline
49 & 97.6 & 85.4215972222222 & 95.0125 & -9.59090277777779 & 12.1784027777778 \tabularnewline
50 & 94.2 & 87.4265972222222 & 95.7791666666667 & -8.35256944444445 & 6.77340277777779 \tabularnewline
51 & 100.2 & 95.6265972222222 & 96.425 & -0.798402777777779 & 4.57340277777779 \tabularnewline
52 & 106.7 & 102.376597222222 & 97.2458333333333 & 5.13076388888889 & 4.32340277777777 \tabularnewline
53 & 95.7 & 103.837430555556 & 98.0166666666667 & 5.82076388888889 & -8.13743055555554 \tabularnewline
54 & 94.6 & 108.756597222222 & 99.1916666666666 & 9.56493055555556 & -14.1565972222222 \tabularnewline
55 & 94.7 & 111.793263888889 & 100.825 & 10.9682638888889 & -17.0932638888889 \tabularnewline
56 & 96.2 & 109.501597222222 & 102.875 & 6.62659722222223 & -13.3015972222222 \tabularnewline
57 & 96.3 & 105.981597222222 & 105.658333333333 & 0.323263888888892 & -9.68159722222221 \tabularnewline
58 & 103.3 & 104.320763888889 & 108.9125 & -4.59173611111111 & -1.02076388888888 \tabularnewline
59 & 106.8 & 106.314930555556 & 112.3375 & -6.02256944444444 & 0.485069444444449 \tabularnewline
60 & 113.7 & 106.621597222222 & 115.7 & -9.07840277777778 & 7.07840277777778 \tabularnewline
61 & 117.4 & 109.492430555556 & 119.083333333333 & -9.59090277777779 & 7.90756944444445 \tabularnewline
62 & 123.6 & 113.776597222222 & 122.129166666667 & -8.35256944444445 & 9.82340277777776 \tabularnewline
63 & 137.6 & 123.976597222222 & 124.775 & -0.798402777777779 & 13.6234027777778 \tabularnewline
64 & 147.4 & 132.243263888889 & 127.1125 & 5.13076388888889 & 15.1567361111111 \tabularnewline
65 & 137.2 & 135.041597222222 & 129.220833333333 & 5.82076388888889 & 2.15840277777781 \tabularnewline
66 & 133.8 & 140.669097222222 & 131.104166666667 & 9.56493055555556 & -6.86909722222219 \tabularnewline
67 & 136.7 & NA & NA & 10.9682638888889 & NA \tabularnewline
68 & 127.3 & NA & NA & 6.62659722222223 & NA \tabularnewline
69 & 128.7 & NA & NA & 0.323263888888892 & NA \tabularnewline
70 & 127 & NA & NA & -4.59173611111111 & NA \tabularnewline
71 & 133.7 & NA & NA & -6.02256944444444 & NA \tabularnewline
72 & 132 & NA & NA & -9.07840277777778 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=165238&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]78.7[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-9.59090277777779[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]75.7[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-8.35256944444445[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]77.1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.798402777777779[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]86.1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]5.13076388888889[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]86.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]5.82076388888889[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]86.3[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]9.56493055555556[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]91.5[/C][C]91.7599305555556[/C][C]80.7916666666667[/C][C]10.9682638888889[/C][C]-0.259930555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]90.7[/C][C]86.8265972222222[/C][C]80.2[/C][C]6.62659722222223[/C][C]3.87340277777778[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]78.2[/C][C]80.3774305555555[/C][C]80.0541666666667[/C][C]0.323263888888892[/C][C]-2.17743055555555[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]73[/C][C]75.2874305555556[/C][C]79.8791666666667[/C][C]-4.59173611111111[/C][C]-2.28743055555556[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]73.7[/C][C]73.5149305555555[/C][C]79.5375[/C][C]-6.02256944444444[/C][C]0.185069444444466[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]77.3[/C][C]70.2715972222222[/C][C]79.35[/C][C]-9.07840277777778[/C][C]7.02840277777779[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]67.5[/C][C]69.8215972222222[/C][C]79.4125[/C][C]-9.59090277777779[/C][C]-2.32159722222222[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]72.7[/C][C]71.0432638888889[/C][C]79.3958333333333[/C][C]-8.35256944444445[/C][C]1.65673611111113[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]76.6[/C][C]79.2974305555556[/C][C]80.0958333333333[/C][C]-0.798402777777779[/C][C]-2.69743055555556[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]82.4[/C][C]87.2932638888889[/C][C]82.1625[/C][C]5.13076388888889[/C][C]-4.89326388888888[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]82.3[/C][C]91.0207638888889[/C][C]85.2[/C][C]5.82076388888889[/C][C]-8.7207638888889[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]86.3[/C][C]97.9940972222222[/C][C]88.4291666666667[/C][C]9.56493055555556[/C][C]-11.6940972222222[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]93[/C][C]102.843263888889[/C][C]91.875[/C][C]10.9682638888889[/C][C]-9.84326388888888[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]88.8[/C][C]102.355763888889[/C][C]95.7291666666666[/C][C]6.62659722222223[/C][C]-13.5557638888889[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]96.9[/C][C]100.135763888889[/C][C]99.8125[/C][C]0.323263888888892[/C][C]-3.23576388888887[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]103.9[/C][C]99.6915972222222[/C][C]104.283333333333[/C][C]-4.59173611111111[/C][C]4.20840277777779[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]115.7[/C][C]103.606597222222[/C][C]109.629166666667[/C][C]-6.02256944444444[/C][C]12.0934027777778[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]112.8[/C][C]106.950763888889[/C][C]116.029166666667[/C][C]-9.07840277777778[/C][C]5.84923611111111[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]114.7[/C][C]112.884097222222[/C][C]122.475[/C][C]-9.59090277777779[/C][C]1.81590277777778[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]118[/C][C]119.551597222222[/C][C]127.904166666667[/C][C]-8.35256944444445[/C][C]-1.55159722222221[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]129.3[/C][C]130.630763888889[/C][C]131.429166666667[/C][C]-0.798402777777779[/C][C]-1.3307638888889[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]137[/C][C]137.209930555556[/C][C]132.079166666667[/C][C]5.13076388888889[/C][C]-0.209930555555559[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]156[/C][C]135.329097222222[/C][C]129.508333333333[/C][C]5.82076388888889[/C][C]20.6709027777778[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]166.2[/C][C]134.548263888889[/C][C]124.983333333333[/C][C]9.56493055555556[/C][C]31.6517361111111[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]167.8[/C][C]130.930763888889[/C][C]119.9625[/C][C]10.9682638888889[/C][C]36.8692361111111[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]144.3[/C][C]121.372430555556[/C][C]114.745833333333[/C][C]6.62659722222223[/C][C]22.9275694444444[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]126[/C][C]109.431597222222[/C][C]109.108333333333[/C][C]0.323263888888892[/C][C]16.5684027777778[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]90.4[/C][C]98.5207638888889[/C][C]103.1125[/C][C]-4.59173611111111[/C][C]-8.12076388888886[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]67.5[/C][C]90.5940972222222[/C][C]96.6166666666667[/C][C]-6.02256944444444[/C][C]-23.0940972222222[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]52.4[/C][C]80.8382638888889[/C][C]89.9166666666667[/C][C]-9.07840277777778[/C][C]-28.4382638888889[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]54.6[/C][C]73.4674305555555[/C][C]83.0583333333333[/C][C]-9.59090277777779[/C][C]-18.8674305555555[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]52.9[/C][C]68.8890972222222[/C][C]77.2416666666667[/C][C]-8.35256944444445[/C][C]-15.9890972222222[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]59.1[/C][C]72.5557638888889[/C][C]73.3541666666667[/C][C]-0.798402777777779[/C][C]-13.4557638888889[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]63.3[/C][C]76.9640972222222[/C][C]71.8333333333333[/C][C]5.13076388888889[/C][C]-13.6640972222222[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]73.8[/C][C]79.0582638888889[/C][C]73.2375[/C][C]5.82076388888889[/C][C]-5.25826388888888[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]87.6[/C][C]85.8190972222222[/C][C]76.2541666666666[/C][C]9.56493055555556[/C][C]1.7809027777778[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]81.8[/C][C]90.7599305555556[/C][C]79.7916666666667[/C][C]10.9682638888889[/C][C]-8.95993055555556[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]90.7[/C][C]89.9307638888889[/C][C]83.3041666666667[/C][C]6.62659722222223[/C][C]0.769236111111113[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]86.3[/C][C]87.0607638888889[/C][C]86.7375[/C][C]0.323263888888892[/C][C]-0.760763888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]93.6[/C][C]85.6665972222222[/C][C]90.2583333333333[/C][C]-4.59173611111111[/C][C]7.93340277777779[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]98[/C][C]86.9565972222222[/C][C]92.9791666666667[/C][C]-6.02256944444444[/C][C]11.0434027777778[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]94.3[/C][C]85.1049305555556[/C][C]94.1833333333333[/C][C]-9.07840277777778[/C][C]9.19506944444444[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]97.6[/C][C]85.4215972222222[/C][C]95.0125[/C][C]-9.59090277777779[/C][C]12.1784027777778[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]94.2[/C][C]87.4265972222222[/C][C]95.7791666666667[/C][C]-8.35256944444445[/C][C]6.77340277777779[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]100.2[/C][C]95.6265972222222[/C][C]96.425[/C][C]-0.798402777777779[/C][C]4.57340277777779[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]106.7[/C][C]102.376597222222[/C][C]97.2458333333333[/C][C]5.13076388888889[/C][C]4.32340277777777[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]95.7[/C][C]103.837430555556[/C][C]98.0166666666667[/C][C]5.82076388888889[/C][C]-8.13743055555554[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]94.6[/C][C]108.756597222222[/C][C]99.1916666666666[/C][C]9.56493055555556[/C][C]-14.1565972222222[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]94.7[/C][C]111.793263888889[/C][C]100.825[/C][C]10.9682638888889[/C][C]-17.0932638888889[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]96.2[/C][C]109.501597222222[/C][C]102.875[/C][C]6.62659722222223[/C][C]-13.3015972222222[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]96.3[/C][C]105.981597222222[/C][C]105.658333333333[/C][C]0.323263888888892[/C][C]-9.68159722222221[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]103.3[/C][C]104.320763888889[/C][C]108.9125[/C][C]-4.59173611111111[/C][C]-1.02076388888888[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]106.8[/C][C]106.314930555556[/C][C]112.3375[/C][C]-6.02256944444444[/C][C]0.485069444444449[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]113.7[/C][C]106.621597222222[/C][C]115.7[/C][C]-9.07840277777778[/C][C]7.07840277777778[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]117.4[/C][C]109.492430555556[/C][C]119.083333333333[/C][C]-9.59090277777779[/C][C]7.90756944444445[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]123.6[/C][C]113.776597222222[/C][C]122.129166666667[/C][C]-8.35256944444445[/C][C]9.82340277777776[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]137.6[/C][C]123.976597222222[/C][C]124.775[/C][C]-0.798402777777779[/C][C]13.6234027777778[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]147.4[/C][C]132.243263888889[/C][C]127.1125[/C][C]5.13076388888889[/C][C]15.1567361111111[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]137.2[/C][C]135.041597222222[/C][C]129.220833333333[/C][C]5.82076388888889[/C][C]2.15840277777781[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]133.8[/C][C]140.669097222222[/C][C]131.104166666667[/C][C]9.56493055555556[/C][C]-6.86909722222219[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]136.7[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]10.9682638888889[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]127.3[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]6.62659722222223[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]128.7[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.323263888888892[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]127[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-4.59173611111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]133.7[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-6.02256944444444[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]132[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-9.07840277777778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=165238&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=165238&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	78.7	NA	NA	-9.59090277777779	NA
2	75.7	NA	NA	-8.35256944444445	NA
3	77.1	NA	NA	-0.798402777777779	NA
4	86.1	NA	NA	5.13076388888889	NA
5	86.8	NA	NA	5.82076388888889	NA
6	86.3	NA	NA	9.56493055555556	NA
7	91.5	91.7599305555556	80.7916666666667	10.9682638888889	-0.259930555555556
8	90.7	86.8265972222222	80.2	6.62659722222223	3.87340277777778
9	78.2	80.3774305555555	80.0541666666667	0.323263888888892	-2.17743055555555
10	73	75.2874305555556	79.8791666666667	-4.59173611111111	-2.28743055555556
11	73.7	73.5149305555555	79.5375	-6.02256944444444	0.185069444444466
12	77.3	70.2715972222222	79.35	-9.07840277777778	7.02840277777779
13	67.5	69.8215972222222	79.4125	-9.59090277777779	-2.32159722222222
14	72.7	71.0432638888889	79.3958333333333	-8.35256944444445	1.65673611111113
15	76.6	79.2974305555556	80.0958333333333	-0.798402777777779	-2.69743055555556
16	82.4	87.2932638888889	82.1625	5.13076388888889	-4.89326388888888
17	82.3	91.0207638888889	85.2	5.82076388888889	-8.7207638888889
18	86.3	97.9940972222222	88.4291666666667	9.56493055555556	-11.6940972222222
19	93	102.843263888889	91.875	10.9682638888889	-9.84326388888888
20	88.8	102.355763888889	95.7291666666666	6.62659722222223	-13.5557638888889
21	96.9	100.135763888889	99.8125	0.323263888888892	-3.23576388888887
22	103.9	99.6915972222222	104.283333333333	-4.59173611111111	4.20840277777779
23	115.7	103.606597222222	109.629166666667	-6.02256944444444	12.0934027777778
24	112.8	106.950763888889	116.029166666667	-9.07840277777778	5.84923611111111
25	114.7	112.884097222222	122.475	-9.59090277777779	1.81590277777778
26	118	119.551597222222	127.904166666667	-8.35256944444445	-1.55159722222221
27	129.3	130.630763888889	131.429166666667	-0.798402777777779	-1.3307638888889
28	137	137.209930555556	132.079166666667	5.13076388888889	-0.209930555555559
29	156	135.329097222222	129.508333333333	5.82076388888889	20.6709027777778
30	166.2	134.548263888889	124.983333333333	9.56493055555556	31.6517361111111
31	167.8	130.930763888889	119.9625	10.9682638888889	36.8692361111111
32	144.3	121.372430555556	114.745833333333	6.62659722222223	22.9275694444444
33	126	109.431597222222	109.108333333333	0.323263888888892	16.5684027777778
34	90.4	98.5207638888889	103.1125	-4.59173611111111	-8.12076388888886
35	67.5	90.5940972222222	96.6166666666667	-6.02256944444444	-23.0940972222222
36	52.4	80.8382638888889	89.9166666666667	-9.07840277777778	-28.4382638888889
37	54.6	73.4674305555555	83.0583333333333	-9.59090277777779	-18.8674305555555
38	52.9	68.8890972222222	77.2416666666667	-8.35256944444445	-15.9890972222222
39	59.1	72.5557638888889	73.3541666666667	-0.798402777777779	-13.4557638888889
40	63.3	76.9640972222222	71.8333333333333	5.13076388888889	-13.6640972222222
41	73.8	79.0582638888889	73.2375	5.82076388888889	-5.25826388888888
42	87.6	85.8190972222222	76.2541666666666	9.56493055555556	1.7809027777778
43	81.8	90.7599305555556	79.7916666666667	10.9682638888889	-8.95993055555556
44	90.7	89.9307638888889	83.3041666666667	6.62659722222223	0.769236111111113
45	86.3	87.0607638888889	86.7375	0.323263888888892	-0.760763888888889
46	93.6	85.6665972222222	90.2583333333333	-4.59173611111111	7.93340277777779
47	98	86.9565972222222	92.9791666666667	-6.02256944444444	11.0434027777778
48	94.3	85.1049305555556	94.1833333333333	-9.07840277777778	9.19506944444444
49	97.6	85.4215972222222	95.0125	-9.59090277777779	12.1784027777778
50	94.2	87.4265972222222	95.7791666666667	-8.35256944444445	6.77340277777779
51	100.2	95.6265972222222	96.425	-0.798402777777779	4.57340277777779
52	106.7	102.376597222222	97.2458333333333	5.13076388888889	4.32340277777777
53	95.7	103.837430555556	98.0166666666667	5.82076388888889	-8.13743055555554
54	94.6	108.756597222222	99.1916666666666	9.56493055555556	-14.1565972222222
55	94.7	111.793263888889	100.825	10.9682638888889	-17.0932638888889
56	96.2	109.501597222222	102.875	6.62659722222223	-13.3015972222222
57	96.3	105.981597222222	105.658333333333	0.323263888888892	-9.68159722222221
58	103.3	104.320763888889	108.9125	-4.59173611111111	-1.02076388888888
59	106.8	106.314930555556	112.3375	-6.02256944444444	0.485069444444449
60	113.7	106.621597222222	115.7	-9.07840277777778	7.07840277777778
61	117.4	109.492430555556	119.083333333333	-9.59090277777779	7.90756944444445
62	123.6	113.776597222222	122.129166666667	-8.35256944444445	9.82340277777776
63	137.6	123.976597222222	124.775	-0.798402777777779	13.6234027777778
64	147.4	132.243263888889	127.1125	5.13076388888889	15.1567361111111
65	137.2	135.041597222222	129.220833333333	5.82076388888889	2.15840277777781
66	133.8	140.669097222222	131.104166666667	9.56493055555556	-6.86909722222219
67	136.7	NA	NA	10.9682638888889	NA
68	127.3	NA	NA	6.62659722222223	NA
69	128.7	NA	NA	0.323263888888892	NA
70	127	NA	NA	-4.59173611111111	NA
71	133.7	NA	NA	-6.02256944444444	NA
72	132	NA	NA	-9.07840277777778	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