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, 03 Dec 2012 06:00:13 -0500

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/Dec/03/t1354532470sxburuor9dh6z83.htm/, Retrieved Sat, 04 May 2024 23:53:16 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=195695, Retrieved Sat, 04 May 2024 23:53:16 +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

Estimated Impact

100

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

-       [Classical Decomposition] [additief model pr...] [2012-12-03 11:00:13] [a4dec8ecbe2562b1daf91a8f6c837985] [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	7 seconds
R Server	'Gwilym Jenkins' @ jenkins.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 & 7 seconds \tabularnewline
R Server & 'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=195695&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' @ jenkins.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=195695&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=195695&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' @ jenkins.wessa.net

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	97.51	NA	NA	-0.208569444444444	NA
2	96.65	NA	NA	0.0744305555555547	NA
3	95.91	NA	NA	0.232680555555556	NA
4	95.86	NA	NA	0.407680555555559	NA
5	95.7	NA	NA	0.0746805555555573	NA
6	95.57	NA	NA	0.0750972222222264	NA
7	95.57	95.6023472222222	95.6520833333333	-0.0497361111111071	-0.0323472222221994
8	95.57	95.6315972222222	95.5104166666666	0.121180555555558	-0.0615972222222041
9	94.87	95.1300972222222	95.4395833333333	-0.309486111111115	-0.260097222222214
10	95.07	95.4729305555555	95.4179166666667	0.0550138888888801	-0.402930555555557
11	95.13	94.8873472222222	95.3758333333333	-0.488486111111112	0.242652777777778
12	95.48	95.2255138888889	95.21	0.0155138888888876	0.25448611111112
13	95.38	94.7322638888889	94.9408333333333	-0.208569444444444	0.647736111111115
14	95.38	94.7144305555555	94.64	0.0744305555555547	0.665569444444458
15	95.48	94.5285138888889	94.2958333333333	0.232680555555556	0.951486111111123
16	95.77	94.3301805555555	93.9225	0.407680555555559	1.43981944444445
17	94.78	93.6105138888889	93.5358333333333	0.0746805555555573	1.1694861111111
18	92.51	93.2009305555556	93.1258333333333	0.0750972222222264	-0.690930555555568
19	92.17	92.6573472222222	92.7070833333333	-0.0497361111111071	-0.487347222222226
20	91.75	92.4140972222222	92.2929166666667	0.121180555555558	-0.66409722222221
21	90.43	91.5650972222222	91.8745833333333	-0.309486111111115	-1.13509722222221
22	90.55	91.4683472222222	91.4133333333333	0.0550138888888801	-0.918347222222209
23	90.37	90.4660972222222	90.9545833333333	-0.488486111111112	-0.0960972222222125
24	90.4	90.6471805555556	90.6316666666667	0.0155138888888876	-0.247180555555545
25	90.41	90.1922638888889	90.4008333333333	-0.208569444444444	0.217736111111137
26	90.41	90.2777638888889	90.2033333333333	0.0744305555555547	0.132236111111126
27	90.41	90.2985138888889	90.0658333333333	0.232680555555556	0.11148611111112
28	89.77	90.3872638888889	89.9795833333333	0.407680555555559	-0.617263888888871
29	89.77	89.9980138888889	89.9233333333333	0.0746805555555573	-0.228013888888881
30	89.77	89.9559305555555	89.8808333333333	0.0750972222222264	-0.185930555555544
31	89.37	89.7310972222222	89.7808333333333	-0.0497361111111071	-0.361097222222213
32	89.81	89.8061805555555	89.685	0.121180555555558	0.00381944444445992
33	89.07	89.3521805555555	89.6616666666667	-0.309486111111115	-0.282180555555556
34	89.84	89.7300138888889	89.675	0.0550138888888801	0.109986111111127
35	89.73	89.2098472222222	89.6983333333333	-0.488486111111112	0.520152777777795
36	90.02	89.7105138888889	89.695	0.0155138888888876	0.309486111111113
37	88.39	89.4997638888889	89.7083333333333	-0.208569444444444	-1.10976388888888
38	90.13	89.7944305555555	89.72	0.0744305555555547	0.335569444444459
39	90.13	89.9714305555556	89.73875	0.232680555555556	0.158569444444439
40	90.37	90.1597638888889	89.7520833333333	0.407680555555559	0.210236111111115
41	89.73	89.6800972222222	89.6054166666667	0.0746805555555573	0.0499027777777883
42	89.73	89.4084305555556	89.3333333333333	0.0750972222222264	0.321569444444449
43	89.73	89.0710972222222	89.1208333333333	-0.0497361111111071	0.658902777777769
44	89.73	89.0086805555556	88.8875	0.121180555555558	0.721319444444447
45	89.6	88.2671805555556	88.5766666666667	-0.309486111111115	1.33281944444444
46	89.63	88.3195972222222	88.2645833333333	0.0550138888888801	1.31040277777777
47	86.42	87.4581805555556	87.9466666666667	-0.488486111111112	-1.03818055555556
48	86.8	87.7017638888889	87.68625	0.0155138888888876	-0.901763888888908
49	86.51	87.2768472222222	87.4854166666667	-0.208569444444444	-0.766847222222211
50	86.41	87.3585972222222	87.2841666666667	0.0744305555555547	-0.948597222222219
51	86.39	87.3239305555556	87.09125	0.232680555555556	-0.933930555555563
52	86.62	87.3101805555556	86.9025	0.407680555555559	-0.690180555555557
53	85.85	86.9221805555555	86.8475	0.0746805555555573	-1.07218055555555
54	87.36	87.0196805555556	86.9445833333333	0.0750972222222264	0.340319444444447
55	87.28	87.0294305555556	87.0791666666667	-0.0497361111111071	0.250569444444423
56	87.35	87.3207638888889	87.1995833333333	0.121180555555558	0.0292361111111035
57	87.35	86.9767638888889	87.28625	-0.309486111111115	0.373236111111112
58	87.35	87.4204305555555	87.3654166666667	0.0550138888888801	-0.0704305555555464
59	87.38	86.9798472222222	87.4683333333333	-0.488486111111112	0.400152777777791
60	88.17	87.5563472222222	87.5408333333333	0.0155138888888876	0.613652777777787
61	88.37	87.3301805555556	87.53875	-0.208569444444444	1.03981944444445
62	87.44	87.5960972222222	87.5216666666667	0.0744305555555547	-0.156097222222229
63	87.44	87.6989305555556	87.46625	0.232680555555556	-0.258930555555565
64	87.47	87.7839305555556	87.37625	0.407680555555559	-0.313930555555558
65	87.47	87.3605138888889	87.2858333333333	0.0746805555555573	0.10948611111111
66	87.48	87.2363472222222	87.16125	0.0750972222222264	0.243652777777797
67	87.11	NA	NA	-0.0497361111111071	NA
68	87.11	NA	NA	0.121180555555558	NA
69	86.26	NA	NA	-0.309486111111115	NA
70	86.28	NA	NA	0.0550138888888801	NA
71	86.28	NA	NA	-0.488486111111112	NA
72	86.28	NA	NA	0.0155138888888876	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 97.51 & NA & NA & -0.208569444444444 & NA \tabularnewline
2 & 96.65 & NA & NA & 0.0744305555555547 & NA \tabularnewline
3 & 95.91 & NA & NA & 0.232680555555556 & NA \tabularnewline
4 & 95.86 & NA & NA & 0.407680555555559 & NA \tabularnewline
5 & 95.7 & NA & NA & 0.0746805555555573 & NA \tabularnewline
6 & 95.57 & NA & NA & 0.0750972222222264 & NA \tabularnewline
7 & 95.57 & 95.6023472222222 & 95.6520833333333 & -0.0497361111111071 & -0.0323472222221994 \tabularnewline
8 & 95.57 & 95.6315972222222 & 95.5104166666666 & 0.121180555555558 & -0.0615972222222041 \tabularnewline
9 & 94.87 & 95.1300972222222 & 95.4395833333333 & -0.309486111111115 & -0.260097222222214 \tabularnewline
10 & 95.07 & 95.4729305555555 & 95.4179166666667 & 0.0550138888888801 & -0.402930555555557 \tabularnewline
11 & 95.13 & 94.8873472222222 & 95.3758333333333 & -0.488486111111112 & 0.242652777777778 \tabularnewline
12 & 95.48 & 95.2255138888889 & 95.21 & 0.0155138888888876 & 0.25448611111112 \tabularnewline
13 & 95.38 & 94.7322638888889 & 94.9408333333333 & -0.208569444444444 & 0.647736111111115 \tabularnewline
14 & 95.38 & 94.7144305555555 & 94.64 & 0.0744305555555547 & 0.665569444444458 \tabularnewline
15 & 95.48 & 94.5285138888889 & 94.2958333333333 & 0.232680555555556 & 0.951486111111123 \tabularnewline
16 & 95.77 & 94.3301805555555 & 93.9225 & 0.407680555555559 & 1.43981944444445 \tabularnewline
17 & 94.78 & 93.6105138888889 & 93.5358333333333 & 0.0746805555555573 & 1.1694861111111 \tabularnewline
18 & 92.51 & 93.2009305555556 & 93.1258333333333 & 0.0750972222222264 & -0.690930555555568 \tabularnewline
19 & 92.17 & 92.6573472222222 & 92.7070833333333 & -0.0497361111111071 & -0.487347222222226 \tabularnewline
20 & 91.75 & 92.4140972222222 & 92.2929166666667 & 0.121180555555558 & -0.66409722222221 \tabularnewline
21 & 90.43 & 91.5650972222222 & 91.8745833333333 & -0.309486111111115 & -1.13509722222221 \tabularnewline
22 & 90.55 & 91.4683472222222 & 91.4133333333333 & 0.0550138888888801 & -0.918347222222209 \tabularnewline
23 & 90.37 & 90.4660972222222 & 90.9545833333333 & -0.488486111111112 & -0.0960972222222125 \tabularnewline
24 & 90.4 & 90.6471805555556 & 90.6316666666667 & 0.0155138888888876 & -0.247180555555545 \tabularnewline
25 & 90.41 & 90.1922638888889 & 90.4008333333333 & -0.208569444444444 & 0.217736111111137 \tabularnewline
26 & 90.41 & 90.2777638888889 & 90.2033333333333 & 0.0744305555555547 & 0.132236111111126 \tabularnewline
27 & 90.41 & 90.2985138888889 & 90.0658333333333 & 0.232680555555556 & 0.11148611111112 \tabularnewline
28 & 89.77 & 90.3872638888889 & 89.9795833333333 & 0.407680555555559 & -0.617263888888871 \tabularnewline
29 & 89.77 & 89.9980138888889 & 89.9233333333333 & 0.0746805555555573 & -0.228013888888881 \tabularnewline
30 & 89.77 & 89.9559305555555 & 89.8808333333333 & 0.0750972222222264 & -0.185930555555544 \tabularnewline
31 & 89.37 & 89.7310972222222 & 89.7808333333333 & -0.0497361111111071 & -0.361097222222213 \tabularnewline
32 & 89.81 & 89.8061805555555 & 89.685 & 0.121180555555558 & 0.00381944444445992 \tabularnewline
33 & 89.07 & 89.3521805555555 & 89.6616666666667 & -0.309486111111115 & -0.282180555555556 \tabularnewline
34 & 89.84 & 89.7300138888889 & 89.675 & 0.0550138888888801 & 0.109986111111127 \tabularnewline
35 & 89.73 & 89.2098472222222 & 89.6983333333333 & -0.488486111111112 & 0.520152777777795 \tabularnewline
36 & 90.02 & 89.7105138888889 & 89.695 & 0.0155138888888876 & 0.309486111111113 \tabularnewline
37 & 88.39 & 89.4997638888889 & 89.7083333333333 & -0.208569444444444 & -1.10976388888888 \tabularnewline
38 & 90.13 & 89.7944305555555 & 89.72 & 0.0744305555555547 & 0.335569444444459 \tabularnewline
39 & 90.13 & 89.9714305555556 & 89.73875 & 0.232680555555556 & 0.158569444444439 \tabularnewline
40 & 90.37 & 90.1597638888889 & 89.7520833333333 & 0.407680555555559 & 0.210236111111115 \tabularnewline
41 & 89.73 & 89.6800972222222 & 89.6054166666667 & 0.0746805555555573 & 0.0499027777777883 \tabularnewline
42 & 89.73 & 89.4084305555556 & 89.3333333333333 & 0.0750972222222264 & 0.321569444444449 \tabularnewline
43 & 89.73 & 89.0710972222222 & 89.1208333333333 & -0.0497361111111071 & 0.658902777777769 \tabularnewline
44 & 89.73 & 89.0086805555556 & 88.8875 & 0.121180555555558 & 0.721319444444447 \tabularnewline
45 & 89.6 & 88.2671805555556 & 88.5766666666667 & -0.309486111111115 & 1.33281944444444 \tabularnewline
46 & 89.63 & 88.3195972222222 & 88.2645833333333 & 0.0550138888888801 & 1.31040277777777 \tabularnewline
47 & 86.42 & 87.4581805555556 & 87.9466666666667 & -0.488486111111112 & -1.03818055555556 \tabularnewline
48 & 86.8 & 87.7017638888889 & 87.68625 & 0.0155138888888876 & -0.901763888888908 \tabularnewline
49 & 86.51 & 87.2768472222222 & 87.4854166666667 & -0.208569444444444 & -0.766847222222211 \tabularnewline
50 & 86.41 & 87.3585972222222 & 87.2841666666667 & 0.0744305555555547 & -0.948597222222219 \tabularnewline
51 & 86.39 & 87.3239305555556 & 87.09125 & 0.232680555555556 & -0.933930555555563 \tabularnewline
52 & 86.62 & 87.3101805555556 & 86.9025 & 0.407680555555559 & -0.690180555555557 \tabularnewline
53 & 85.85 & 86.9221805555555 & 86.8475 & 0.0746805555555573 & -1.07218055555555 \tabularnewline
54 & 87.36 & 87.0196805555556 & 86.9445833333333 & 0.0750972222222264 & 0.340319444444447 \tabularnewline
55 & 87.28 & 87.0294305555556 & 87.0791666666667 & -0.0497361111111071 & 0.250569444444423 \tabularnewline
56 & 87.35 & 87.3207638888889 & 87.1995833333333 & 0.121180555555558 & 0.0292361111111035 \tabularnewline
57 & 87.35 & 86.9767638888889 & 87.28625 & -0.309486111111115 & 0.373236111111112 \tabularnewline
58 & 87.35 & 87.4204305555555 & 87.3654166666667 & 0.0550138888888801 & -0.0704305555555464 \tabularnewline
59 & 87.38 & 86.9798472222222 & 87.4683333333333 & -0.488486111111112 & 0.400152777777791 \tabularnewline
60 & 88.17 & 87.5563472222222 & 87.5408333333333 & 0.0155138888888876 & 0.613652777777787 \tabularnewline
61 & 88.37 & 87.3301805555556 & 87.53875 & -0.208569444444444 & 1.03981944444445 \tabularnewline
62 & 87.44 & 87.5960972222222 & 87.5216666666667 & 0.0744305555555547 & -0.156097222222229 \tabularnewline
63 & 87.44 & 87.6989305555556 & 87.46625 & 0.232680555555556 & -0.258930555555565 \tabularnewline
64 & 87.47 & 87.7839305555556 & 87.37625 & 0.407680555555559 & -0.313930555555558 \tabularnewline
65 & 87.47 & 87.3605138888889 & 87.2858333333333 & 0.0746805555555573 & 0.10948611111111 \tabularnewline
66 & 87.48 & 87.2363472222222 & 87.16125 & 0.0750972222222264 & 0.243652777777797 \tabularnewline
67 & 87.11 & NA & NA & -0.0497361111111071 & NA \tabularnewline
68 & 87.11 & NA & NA & 0.121180555555558 & NA \tabularnewline
69 & 86.26 & NA & NA & -0.309486111111115 & NA \tabularnewline
70 & 86.28 & NA & NA & 0.0550138888888801 & NA \tabularnewline
71 & 86.28 & NA & NA & -0.488486111111112 & NA \tabularnewline
72 & 86.28 & NA & NA & 0.0155138888888876 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=195695&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]97.51[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.208569444444444[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]96.65[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0744305555555547[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]95.91[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.232680555555556[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]95.86[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.407680555555559[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]95.7[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0746805555555573[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]95.57[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0750972222222264[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]95.57[/C][C]95.6023472222222[/C][C]95.6520833333333[/C][C]-0.0497361111111071[/C][C]-0.0323472222221994[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]95.57[/C][C]95.6315972222222[/C][C]95.5104166666666[/C][C]0.121180555555558[/C][C]-0.0615972222222041[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]94.87[/C][C]95.1300972222222[/C][C]95.4395833333333[/C][C]-0.309486111111115[/C][C]-0.260097222222214[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]95.07[/C][C]95.4729305555555[/C][C]95.4179166666667[/C][C]0.0550138888888801[/C][C]-0.402930555555557[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]95.13[/C][C]94.8873472222222[/C][C]95.3758333333333[/C][C]-0.488486111111112[/C][C]0.242652777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]95.48[/C][C]95.2255138888889[/C][C]95.21[/C][C]0.0155138888888876[/C][C]0.25448611111112[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]95.38[/C][C]94.7322638888889[/C][C]94.9408333333333[/C][C]-0.208569444444444[/C][C]0.647736111111115[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]95.38[/C][C]94.7144305555555[/C][C]94.64[/C][C]0.0744305555555547[/C][C]0.665569444444458[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]95.48[/C][C]94.5285138888889[/C][C]94.2958333333333[/C][C]0.232680555555556[/C][C]0.951486111111123[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]95.77[/C][C]94.3301805555555[/C][C]93.9225[/C][C]0.407680555555559[/C][C]1.43981944444445[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]94.78[/C][C]93.6105138888889[/C][C]93.5358333333333[/C][C]0.0746805555555573[/C][C]1.1694861111111[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]92.51[/C][C]93.2009305555556[/C][C]93.1258333333333[/C][C]0.0750972222222264[/C][C]-0.690930555555568[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]92.17[/C][C]92.6573472222222[/C][C]92.7070833333333[/C][C]-0.0497361111111071[/C][C]-0.487347222222226[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]91.75[/C][C]92.4140972222222[/C][C]92.2929166666667[/C][C]0.121180555555558[/C][C]-0.66409722222221[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]90.43[/C][C]91.5650972222222[/C][C]91.8745833333333[/C][C]-0.309486111111115[/C][C]-1.13509722222221[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]90.55[/C][C]91.4683472222222[/C][C]91.4133333333333[/C][C]0.0550138888888801[/C][C]-0.918347222222209[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]90.37[/C][C]90.4660972222222[/C][C]90.9545833333333[/C][C]-0.488486111111112[/C][C]-0.0960972222222125[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]90.4[/C][C]90.6471805555556[/C][C]90.6316666666667[/C][C]0.0155138888888876[/C][C]-0.247180555555545[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]90.41[/C][C]90.1922638888889[/C][C]90.4008333333333[/C][C]-0.208569444444444[/C][C]0.217736111111137[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]90.41[/C][C]90.2777638888889[/C][C]90.2033333333333[/C][C]0.0744305555555547[/C][C]0.132236111111126[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]90.41[/C][C]90.2985138888889[/C][C]90.0658333333333[/C][C]0.232680555555556[/C][C]0.11148611111112[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]89.77[/C][C]90.3872638888889[/C][C]89.9795833333333[/C][C]0.407680555555559[/C][C]-0.617263888888871[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]89.77[/C][C]89.9980138888889[/C][C]89.9233333333333[/C][C]0.0746805555555573[/C][C]-0.228013888888881[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]89.77[/C][C]89.9559305555555[/C][C]89.8808333333333[/C][C]0.0750972222222264[/C][C]-0.185930555555544[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]89.37[/C][C]89.7310972222222[/C][C]89.7808333333333[/C][C]-0.0497361111111071[/C][C]-0.361097222222213[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]89.81[/C][C]89.8061805555555[/C][C]89.685[/C][C]0.121180555555558[/C][C]0.00381944444445992[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]89.07[/C][C]89.3521805555555[/C][C]89.6616666666667[/C][C]-0.309486111111115[/C][C]-0.282180555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]89.84[/C][C]89.7300138888889[/C][C]89.675[/C][C]0.0550138888888801[/C][C]0.109986111111127[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]89.73[/C][C]89.2098472222222[/C][C]89.6983333333333[/C][C]-0.488486111111112[/C][C]0.520152777777795[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]90.02[/C][C]89.7105138888889[/C][C]89.695[/C][C]0.0155138888888876[/C][C]0.309486111111113[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]88.39[/C][C]89.4997638888889[/C][C]89.7083333333333[/C][C]-0.208569444444444[/C][C]-1.10976388888888[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]90.13[/C][C]89.7944305555555[/C][C]89.72[/C][C]0.0744305555555547[/C][C]0.335569444444459[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]90.13[/C][C]89.9714305555556[/C][C]89.73875[/C][C]0.232680555555556[/C][C]0.158569444444439[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]90.37[/C][C]90.1597638888889[/C][C]89.7520833333333[/C][C]0.407680555555559[/C][C]0.210236111111115[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]89.73[/C][C]89.6800972222222[/C][C]89.6054166666667[/C][C]0.0746805555555573[/C][C]0.0499027777777883[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]89.73[/C][C]89.4084305555556[/C][C]89.3333333333333[/C][C]0.0750972222222264[/C][C]0.321569444444449[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]89.73[/C][C]89.0710972222222[/C][C]89.1208333333333[/C][C]-0.0497361111111071[/C][C]0.658902777777769[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]89.73[/C][C]89.0086805555556[/C][C]88.8875[/C][C]0.121180555555558[/C][C]0.721319444444447[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]89.6[/C][C]88.2671805555556[/C][C]88.5766666666667[/C][C]-0.309486111111115[/C][C]1.33281944444444[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]89.63[/C][C]88.3195972222222[/C][C]88.2645833333333[/C][C]0.0550138888888801[/C][C]1.31040277777777[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]86.42[/C][C]87.4581805555556[/C][C]87.9466666666667[/C][C]-0.488486111111112[/C][C]-1.03818055555556[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]86.8[/C][C]87.7017638888889[/C][C]87.68625[/C][C]0.0155138888888876[/C][C]-0.901763888888908[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]86.51[/C][C]87.2768472222222[/C][C]87.4854166666667[/C][C]-0.208569444444444[/C][C]-0.766847222222211[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]86.41[/C][C]87.3585972222222[/C][C]87.2841666666667[/C][C]0.0744305555555547[/C][C]-0.948597222222219[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]86.39[/C][C]87.3239305555556[/C][C]87.09125[/C][C]0.232680555555556[/C][C]-0.933930555555563[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]86.62[/C][C]87.3101805555556[/C][C]86.9025[/C][C]0.407680555555559[/C][C]-0.690180555555557[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]85.85[/C][C]86.9221805555555[/C][C]86.8475[/C][C]0.0746805555555573[/C][C]-1.07218055555555[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]87.36[/C][C]87.0196805555556[/C][C]86.9445833333333[/C][C]0.0750972222222264[/C][C]0.340319444444447[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]87.28[/C][C]87.0294305555556[/C][C]87.0791666666667[/C][C]-0.0497361111111071[/C][C]0.250569444444423[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]87.35[/C][C]87.3207638888889[/C][C]87.1995833333333[/C][C]0.121180555555558[/C][C]0.0292361111111035[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]87.35[/C][C]86.9767638888889[/C][C]87.28625[/C][C]-0.309486111111115[/C][C]0.373236111111112[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]87.35[/C][C]87.4204305555555[/C][C]87.3654166666667[/C][C]0.0550138888888801[/C][C]-0.0704305555555464[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]87.38[/C][C]86.9798472222222[/C][C]87.4683333333333[/C][C]-0.488486111111112[/C][C]0.400152777777791[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]88.17[/C][C]87.5563472222222[/C][C]87.5408333333333[/C][C]0.0155138888888876[/C][C]0.613652777777787[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]88.37[/C][C]87.3301805555556[/C][C]87.53875[/C][C]-0.208569444444444[/C][C]1.03981944444445[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]87.44[/C][C]87.5960972222222[/C][C]87.5216666666667[/C][C]0.0744305555555547[/C][C]-0.156097222222229[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]87.44[/C][C]87.6989305555556[/C][C]87.46625[/C][C]0.232680555555556[/C][C]-0.258930555555565[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]87.47[/C][C]87.7839305555556[/C][C]87.37625[/C][C]0.407680555555559[/C][C]-0.313930555555558[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]87.47[/C][C]87.3605138888889[/C][C]87.2858333333333[/C][C]0.0746805555555573[/C][C]0.10948611111111[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]87.48[/C][C]87.2363472222222[/C][C]87.16125[/C][C]0.0750972222222264[/C][C]0.243652777777797[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]87.11[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0497361111111071[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]87.11[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.121180555555558[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]86.26[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.309486111111115[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]86.28[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0550138888888801[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]86.28[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.488486111111112[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]86.28[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0155138888888876[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=195695&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=195695&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	97.51	NA	NA	-0.208569444444444	NA
2	96.65	NA	NA	0.0744305555555547	NA
3	95.91	NA	NA	0.232680555555556	NA
4	95.86	NA	NA	0.407680555555559	NA
5	95.7	NA	NA	0.0746805555555573	NA
6	95.57	NA	NA	0.0750972222222264	NA
7	95.57	95.6023472222222	95.6520833333333	-0.0497361111111071	-0.0323472222221994
8	95.57	95.6315972222222	95.5104166666666	0.121180555555558	-0.0615972222222041
9	94.87	95.1300972222222	95.4395833333333	-0.309486111111115	-0.260097222222214
10	95.07	95.4729305555555	95.4179166666667	0.0550138888888801	-0.402930555555557
11	95.13	94.8873472222222	95.3758333333333	-0.488486111111112	0.242652777777778
12	95.48	95.2255138888889	95.21	0.0155138888888876	0.25448611111112
13	95.38	94.7322638888889	94.9408333333333	-0.208569444444444	0.647736111111115
14	95.38	94.7144305555555	94.64	0.0744305555555547	0.665569444444458
15	95.48	94.5285138888889	94.2958333333333	0.232680555555556	0.951486111111123
16	95.77	94.3301805555555	93.9225	0.407680555555559	1.43981944444445
17	94.78	93.6105138888889	93.5358333333333	0.0746805555555573	1.1694861111111
18	92.51	93.2009305555556	93.1258333333333	0.0750972222222264	-0.690930555555568
19	92.17	92.6573472222222	92.7070833333333	-0.0497361111111071	-0.487347222222226
20	91.75	92.4140972222222	92.2929166666667	0.121180555555558	-0.66409722222221
21	90.43	91.5650972222222	91.8745833333333	-0.309486111111115	-1.13509722222221
22	90.55	91.4683472222222	91.4133333333333	0.0550138888888801	-0.918347222222209
23	90.37	90.4660972222222	90.9545833333333	-0.488486111111112	-0.0960972222222125
24	90.4	90.6471805555556	90.6316666666667	0.0155138888888876	-0.247180555555545
25	90.41	90.1922638888889	90.4008333333333	-0.208569444444444	0.217736111111137
26	90.41	90.2777638888889	90.2033333333333	0.0744305555555547	0.132236111111126
27	90.41	90.2985138888889	90.0658333333333	0.232680555555556	0.11148611111112
28	89.77	90.3872638888889	89.9795833333333	0.407680555555559	-0.617263888888871
29	89.77	89.9980138888889	89.9233333333333	0.0746805555555573	-0.228013888888881
30	89.77	89.9559305555555	89.8808333333333	0.0750972222222264	-0.185930555555544
31	89.37	89.7310972222222	89.7808333333333	-0.0497361111111071	-0.361097222222213
32	89.81	89.8061805555555	89.685	0.121180555555558	0.00381944444445992
33	89.07	89.3521805555555	89.6616666666667	-0.309486111111115	-0.282180555555556
34	89.84	89.7300138888889	89.675	0.0550138888888801	0.109986111111127
35	89.73	89.2098472222222	89.6983333333333	-0.488486111111112	0.520152777777795
36	90.02	89.7105138888889	89.695	0.0155138888888876	0.309486111111113
37	88.39	89.4997638888889	89.7083333333333	-0.208569444444444	-1.10976388888888
38	90.13	89.7944305555555	89.72	0.0744305555555547	0.335569444444459
39	90.13	89.9714305555556	89.73875	0.232680555555556	0.158569444444439
40	90.37	90.1597638888889	89.7520833333333	0.407680555555559	0.210236111111115
41	89.73	89.6800972222222	89.6054166666667	0.0746805555555573	0.0499027777777883
42	89.73	89.4084305555556	89.3333333333333	0.0750972222222264	0.321569444444449
43	89.73	89.0710972222222	89.1208333333333	-0.0497361111111071	0.658902777777769
44	89.73	89.0086805555556	88.8875	0.121180555555558	0.721319444444447
45	89.6	88.2671805555556	88.5766666666667	-0.309486111111115	1.33281944444444
46	89.63	88.3195972222222	88.2645833333333	0.0550138888888801	1.31040277777777
47	86.42	87.4581805555556	87.9466666666667	-0.488486111111112	-1.03818055555556
48	86.8	87.7017638888889	87.68625	0.0155138888888876	-0.901763888888908
49	86.51	87.2768472222222	87.4854166666667	-0.208569444444444	-0.766847222222211
50	86.41	87.3585972222222	87.2841666666667	0.0744305555555547	-0.948597222222219
51	86.39	87.3239305555556	87.09125	0.232680555555556	-0.933930555555563
52	86.62	87.3101805555556	86.9025	0.407680555555559	-0.690180555555557
53	85.85	86.9221805555555	86.8475	0.0746805555555573	-1.07218055555555
54	87.36	87.0196805555556	86.9445833333333	0.0750972222222264	0.340319444444447
55	87.28	87.0294305555556	87.0791666666667	-0.0497361111111071	0.250569444444423
56	87.35	87.3207638888889	87.1995833333333	0.121180555555558	0.0292361111111035
57	87.35	86.9767638888889	87.28625	-0.309486111111115	0.373236111111112
58	87.35	87.4204305555555	87.3654166666667	0.0550138888888801	-0.0704305555555464
59	87.38	86.9798472222222	87.4683333333333	-0.488486111111112	0.400152777777791
60	88.17	87.5563472222222	87.5408333333333	0.0155138888888876	0.613652777777787
61	88.37	87.3301805555556	87.53875	-0.208569444444444	1.03981944444445
62	87.44	87.5960972222222	87.5216666666667	0.0744305555555547	-0.156097222222229
63	87.44	87.6989305555556	87.46625	0.232680555555556	-0.258930555555565
64	87.47	87.7839305555556	87.37625	0.407680555555559	-0.313930555555558
65	87.47	87.3605138888889	87.2858333333333	0.0746805555555573	0.10948611111111
66	87.48	87.2363472222222	87.16125	0.0750972222222264	0.243652777777797
67	87.11	NA	NA	-0.0497361111111071	NA
68	87.11	NA	NA	0.121180555555558	NA
69	86.26	NA	NA	-0.309486111111115	NA
70	86.28	NA	NA	0.0550138888888801	NA
71	86.28	NA	NA	-0.488486111111112	NA
72	86.28	NA	NA	0.0155138888888876	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