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 06:11:01 -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/t1354533079s0pda1roafxquvi.htm/, Retrieved Sun, 05 May 2024 01:33:26 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=195705, Retrieved Sun, 05 May 2024 01:33:26 +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

101

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

-       [Classical Decomposition] [gemiddelde prijze...] [2012-12-03 11:11:01] [d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e] [Current]
- R PD    [Classical Decomposition] [] [2013-01-15 23:20:07] [74be16979710d4c4e7c6647856088456] 

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	3 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 & 3 seconds \tabularnewline
R Server & 'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=195705&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]3 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=195705&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=195705&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	3 seconds
R Server	'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	86.86	NA	NA	-2.32686111111112	NA
2	86.79	NA	NA	-2.34086111111112	NA
3	82.52	NA	NA	-0.890027777777784	NA
4	86.87	NA	NA	0.471555555555553	NA
5	81.62	NA	NA	-3.58869444444444	NA
6	82.66	NA	NA	-3.91852777777778	NA
7	89.87	88.8898888888889	83.02375	5.86613888888889	0.9801111111111
8	92.04	89.6513055555556	82.1470833333333	7.50422222222222	2.38869444444445
9	79.74	80.7080555555555	81.5679166666666	-0.859861111111111	-0.968055555555537
10	77.75	80.9468888888889	81.15625	-0.209361111111111	-3.19688888888889
11	79.12	80.6045555555555	80.72625	-0.121694444444442	-1.48455555555554
12	76.37	80.5948055555555	80.1808333333333	0.413972222222227	-4.22480555555553
13	75.01	77.2964722222222	79.6233333333333	-2.32686111111112	-2.28647222222222
14	77.6	76.8341388888889	79.175	-2.34086111111112	0.765861111111107
15	77.81	77.6987222222222	78.58875	-0.890027777777784	0.111277777777786
16	81.7	78.5990555555556	78.1275	0.471555555555553	3.10094444444445
17	76.47	74.2346388888889	77.8233333333333	-3.58869444444444	2.23536111111112
18	74.72	73.5693888888889	77.4879166666667	-3.91852777777778	1.1506111111111
19	84.43	83.0994722222222	77.2333333333333	5.86613888888889	1.33052777777777
20	86.72	84.2638055555556	76.7595833333333	7.50422222222222	2.45619444444444
21	70.99	75.3993055555555	76.2591666666667	-0.859861111111111	-4.40930555555555
22	75.43	75.6756388888889	75.885	-0.209361111111111	-0.245638888888891
23	74.14	75.3670555555556	75.48875	-0.121694444444442	-1.22705555555555
24	73.3	75.6181388888889	75.2041666666667	0.413972222222227	-2.3181388888889
25	71.97	72.9093888888889	75.23625	-2.32686111111112	-0.939388888888885
26	69.27	73.2408055555556	75.5816666666667	-2.34086111111112	-3.97080555555557
27	74.13	75.3833055555555	76.2733333333333	-0.890027777777784	-1.25330555555554
28	76.4	77.6628055555556	77.19125	0.471555555555553	-1.26280555555554
29	72.26	74.5633888888889	78.1520833333333	-3.58869444444444	-2.30338888888889
30	72.1	75.5885555555556	79.5070833333333	-3.91852777777778	-3.48855555555556
31	87.82	86.6878055555556	80.8216666666667	5.86613888888889	1.13219444444444
32	91.62	89.4500555555556	81.9458333333333	7.50422222222222	2.16994444444445
33	82.69	82.2718055555555	83.1316666666667	-0.859861111111111	0.418194444444453
34	85.76	84.0043888888889	84.21375	-0.209361111111111	1.75561111111112
35	86.87	85.0783055555555	85.2	-0.121694444444442	1.79169444444446
36	93.09	86.5560555555556	86.1420833333333	0.413972222222227	6.53394444444444
37	83.73	84.5456388888889	86.8725	-2.32686111111112	-0.815638888888884
38	84.49	84.8370555555555	87.1779166666666	-2.34086111111112	-0.347055555555542
39	87.37	86.5949722222222	87.485	-0.890027777777784	0.775027777777808
40	89.13	88.2907222222222	87.8191666666667	0.471555555555553	0.839277777777781
41	83.2	84.3613055555556	87.95	-3.58869444444444	-1.16130555555556
42	83.77	83.9193888888889	87.8379166666667	-3.91852777777778	-0.149388888888893
43	93.68	93.7744722222222	87.9083333333333	5.86613888888889	-0.0944722222222083
44	93.09	95.8496388888889	88.3454166666667	7.50422222222222	-2.75963888888887
45	88.59	87.8163888888889	88.67625	-0.859861111111111	0.773611111111123
46	87.88	88.6818888888889	88.89125	-0.209361111111111	-0.801888888888897
47	87.89	89.1924722222222	89.3141666666667	-0.121694444444442	-1.30247222222222
48	89.38	90.4018888888889	89.9879166666666	0.413972222222227	-1.02188888888888
49	89.13	88.1689722222222	90.4958333333333	-2.32686111111112	0.961027777777787
50	89.58	88.5670555555556	90.9079166666667	-2.34086111111112	1.01294444444444
51	90.22	90.7445555555556	91.6345833333333	-0.890027777777784	-0.524555555555551
52	91.44	93.0732222222222	92.6016666666667	0.471555555555553	-1.63322222222222
53	91.04	90.0125555555556	93.60125	-3.58869444444444	1.02744444444446
54	92.1	90.6289722222222	94.5475	-3.91852777777778	1.47102777777778
55	97.54	101.289472222222	95.4233333333333	5.86613888888889	-3.74947222222222
56	99.12	103.776305555556	96.2720833333333	7.50422222222222	-4.65630555555556
57	100	96.2155555555556	97.0754166666667	-0.859861111111111	3.78444444444445
58	99.68	97.5923055555556	97.8016666666667	-0.209361111111111	2.08769444444445
59	100.08	98.2587222222222	98.3804166666667	-0.121694444444442	1.82127777777778
60	99.9	99.2702222222222	98.85625	0.413972222222227	0.629777777777775
61	99.63	96.9506388888889	99.2775	-2.32686111111112	2.67936111111111
62	99.45	97.3120555555556	99.6529166666667	-2.34086111111112	2.13794444444444
63	99.63	99.1395555555556	100.029583333333	-0.890027777777784	0.490444444444435
64	99.46	100.905305555556	100.43375	0.471555555555553	-1.44530555555556
65	96.91	97.1092222222222	100.697916666667	-3.58869444444444	-0.199222222222218
66	97.65	97.0348055555556	100.953333333333	-3.91852777777778	0.615194444444455
67	102.1	NA	NA	5.86613888888889	NA
68	103.57	NA	NA	7.50422222222222	NA
69	104.59	NA	NA	-0.859861111111111	NA
70	104.79	NA	NA	-0.209361111111111	NA
71	101.31	NA	NA	-0.121694444444442	NA
72	104.8	NA	NA	0.413972222222227	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 86.86 & NA & NA & -2.32686111111112 & NA \tabularnewline
2 & 86.79 & NA & NA & -2.34086111111112 & NA \tabularnewline
3 & 82.52 & NA & NA & -0.890027777777784 & NA \tabularnewline
4 & 86.87 & NA & NA & 0.471555555555553 & NA \tabularnewline
5 & 81.62 & NA & NA & -3.58869444444444 & NA \tabularnewline
6 & 82.66 & NA & NA & -3.91852777777778 & NA \tabularnewline
7 & 89.87 & 88.8898888888889 & 83.02375 & 5.86613888888889 & 0.9801111111111 \tabularnewline
8 & 92.04 & 89.6513055555556 & 82.1470833333333 & 7.50422222222222 & 2.38869444444445 \tabularnewline
9 & 79.74 & 80.7080555555555 & 81.5679166666666 & -0.859861111111111 & -0.968055555555537 \tabularnewline
10 & 77.75 & 80.9468888888889 & 81.15625 & -0.209361111111111 & -3.19688888888889 \tabularnewline
11 & 79.12 & 80.6045555555555 & 80.72625 & -0.121694444444442 & -1.48455555555554 \tabularnewline
12 & 76.37 & 80.5948055555555 & 80.1808333333333 & 0.413972222222227 & -4.22480555555553 \tabularnewline
13 & 75.01 & 77.2964722222222 & 79.6233333333333 & -2.32686111111112 & -2.28647222222222 \tabularnewline
14 & 77.6 & 76.8341388888889 & 79.175 & -2.34086111111112 & 0.765861111111107 \tabularnewline
15 & 77.81 & 77.6987222222222 & 78.58875 & -0.890027777777784 & 0.111277777777786 \tabularnewline
16 & 81.7 & 78.5990555555556 & 78.1275 & 0.471555555555553 & 3.10094444444445 \tabularnewline
17 & 76.47 & 74.2346388888889 & 77.8233333333333 & -3.58869444444444 & 2.23536111111112 \tabularnewline
18 & 74.72 & 73.5693888888889 & 77.4879166666667 & -3.91852777777778 & 1.1506111111111 \tabularnewline
19 & 84.43 & 83.0994722222222 & 77.2333333333333 & 5.86613888888889 & 1.33052777777777 \tabularnewline
20 & 86.72 & 84.2638055555556 & 76.7595833333333 & 7.50422222222222 & 2.45619444444444 \tabularnewline
21 & 70.99 & 75.3993055555555 & 76.2591666666667 & -0.859861111111111 & -4.40930555555555 \tabularnewline
22 & 75.43 & 75.6756388888889 & 75.885 & -0.209361111111111 & -0.245638888888891 \tabularnewline
23 & 74.14 & 75.3670555555556 & 75.48875 & -0.121694444444442 & -1.22705555555555 \tabularnewline
24 & 73.3 & 75.6181388888889 & 75.2041666666667 & 0.413972222222227 & -2.3181388888889 \tabularnewline
25 & 71.97 & 72.9093888888889 & 75.23625 & -2.32686111111112 & -0.939388888888885 \tabularnewline
26 & 69.27 & 73.2408055555556 & 75.5816666666667 & -2.34086111111112 & -3.97080555555557 \tabularnewline
27 & 74.13 & 75.3833055555555 & 76.2733333333333 & -0.890027777777784 & -1.25330555555554 \tabularnewline
28 & 76.4 & 77.6628055555556 & 77.19125 & 0.471555555555553 & -1.26280555555554 \tabularnewline
29 & 72.26 & 74.5633888888889 & 78.1520833333333 & -3.58869444444444 & -2.30338888888889 \tabularnewline
30 & 72.1 & 75.5885555555556 & 79.5070833333333 & -3.91852777777778 & -3.48855555555556 \tabularnewline
31 & 87.82 & 86.6878055555556 & 80.8216666666667 & 5.86613888888889 & 1.13219444444444 \tabularnewline
32 & 91.62 & 89.4500555555556 & 81.9458333333333 & 7.50422222222222 & 2.16994444444445 \tabularnewline
33 & 82.69 & 82.2718055555555 & 83.1316666666667 & -0.859861111111111 & 0.418194444444453 \tabularnewline
34 & 85.76 & 84.0043888888889 & 84.21375 & -0.209361111111111 & 1.75561111111112 \tabularnewline
35 & 86.87 & 85.0783055555555 & 85.2 & -0.121694444444442 & 1.79169444444446 \tabularnewline
36 & 93.09 & 86.5560555555556 & 86.1420833333333 & 0.413972222222227 & 6.53394444444444 \tabularnewline
37 & 83.73 & 84.5456388888889 & 86.8725 & -2.32686111111112 & -0.815638888888884 \tabularnewline
38 & 84.49 & 84.8370555555555 & 87.1779166666666 & -2.34086111111112 & -0.347055555555542 \tabularnewline
39 & 87.37 & 86.5949722222222 & 87.485 & -0.890027777777784 & 0.775027777777808 \tabularnewline
40 & 89.13 & 88.2907222222222 & 87.8191666666667 & 0.471555555555553 & 0.839277777777781 \tabularnewline
41 & 83.2 & 84.3613055555556 & 87.95 & -3.58869444444444 & -1.16130555555556 \tabularnewline
42 & 83.77 & 83.9193888888889 & 87.8379166666667 & -3.91852777777778 & -0.149388888888893 \tabularnewline
43 & 93.68 & 93.7744722222222 & 87.9083333333333 & 5.86613888888889 & -0.0944722222222083 \tabularnewline
44 & 93.09 & 95.8496388888889 & 88.3454166666667 & 7.50422222222222 & -2.75963888888887 \tabularnewline
45 & 88.59 & 87.8163888888889 & 88.67625 & -0.859861111111111 & 0.773611111111123 \tabularnewline
46 & 87.88 & 88.6818888888889 & 88.89125 & -0.209361111111111 & -0.801888888888897 \tabularnewline
47 & 87.89 & 89.1924722222222 & 89.3141666666667 & -0.121694444444442 & -1.30247222222222 \tabularnewline
48 & 89.38 & 90.4018888888889 & 89.9879166666666 & 0.413972222222227 & -1.02188888888888 \tabularnewline
49 & 89.13 & 88.1689722222222 & 90.4958333333333 & -2.32686111111112 & 0.961027777777787 \tabularnewline
50 & 89.58 & 88.5670555555556 & 90.9079166666667 & -2.34086111111112 & 1.01294444444444 \tabularnewline
51 & 90.22 & 90.7445555555556 & 91.6345833333333 & -0.890027777777784 & -0.524555555555551 \tabularnewline
52 & 91.44 & 93.0732222222222 & 92.6016666666667 & 0.471555555555553 & -1.63322222222222 \tabularnewline
53 & 91.04 & 90.0125555555556 & 93.60125 & -3.58869444444444 & 1.02744444444446 \tabularnewline
54 & 92.1 & 90.6289722222222 & 94.5475 & -3.91852777777778 & 1.47102777777778 \tabularnewline
55 & 97.54 & 101.289472222222 & 95.4233333333333 & 5.86613888888889 & -3.74947222222222 \tabularnewline
56 & 99.12 & 103.776305555556 & 96.2720833333333 & 7.50422222222222 & -4.65630555555556 \tabularnewline
57 & 100 & 96.2155555555556 & 97.0754166666667 & -0.859861111111111 & 3.78444444444445 \tabularnewline
58 & 99.68 & 97.5923055555556 & 97.8016666666667 & -0.209361111111111 & 2.08769444444445 \tabularnewline
59 & 100.08 & 98.2587222222222 & 98.3804166666667 & -0.121694444444442 & 1.82127777777778 \tabularnewline
60 & 99.9 & 99.2702222222222 & 98.85625 & 0.413972222222227 & 0.629777777777775 \tabularnewline
61 & 99.63 & 96.9506388888889 & 99.2775 & -2.32686111111112 & 2.67936111111111 \tabularnewline
62 & 99.45 & 97.3120555555556 & 99.6529166666667 & -2.34086111111112 & 2.13794444444444 \tabularnewline
63 & 99.63 & 99.1395555555556 & 100.029583333333 & -0.890027777777784 & 0.490444444444435 \tabularnewline
64 & 99.46 & 100.905305555556 & 100.43375 & 0.471555555555553 & -1.44530555555556 \tabularnewline
65 & 96.91 & 97.1092222222222 & 100.697916666667 & -3.58869444444444 & -0.199222222222218 \tabularnewline
66 & 97.65 & 97.0348055555556 & 100.953333333333 & -3.91852777777778 & 0.615194444444455 \tabularnewline
67 & 102.1 & NA & NA & 5.86613888888889 & NA \tabularnewline
68 & 103.57 & NA & NA & 7.50422222222222 & NA \tabularnewline
69 & 104.59 & NA & NA & -0.859861111111111 & NA \tabularnewline
70 & 104.79 & NA & NA & -0.209361111111111 & NA \tabularnewline
71 & 101.31 & NA & NA & -0.121694444444442 & NA \tabularnewline
72 & 104.8 & NA & NA & 0.413972222222227 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=195705&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]86.86[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-2.32686111111112[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]86.79[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-2.34086111111112[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]82.52[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.890027777777784[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]86.87[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.471555555555553[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]81.62[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-3.58869444444444[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]82.66[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-3.91852777777778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]89.87[/C][C]88.8898888888889[/C][C]83.02375[/C][C]5.86613888888889[/C][C]0.9801111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]92.04[/C][C]89.6513055555556[/C][C]82.1470833333333[/C][C]7.50422222222222[/C][C]2.38869444444445[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]79.74[/C][C]80.7080555555555[/C][C]81.5679166666666[/C][C]-0.859861111111111[/C][C]-0.968055555555537[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]77.75[/C][C]80.9468888888889[/C][C]81.15625[/C][C]-0.209361111111111[/C][C]-3.19688888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]79.12[/C][C]80.6045555555555[/C][C]80.72625[/C][C]-0.121694444444442[/C][C]-1.48455555555554[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]76.37[/C][C]80.5948055555555[/C][C]80.1808333333333[/C][C]0.413972222222227[/C][C]-4.22480555555553[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]75.01[/C][C]77.2964722222222[/C][C]79.6233333333333[/C][C]-2.32686111111112[/C][C]-2.28647222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]77.6[/C][C]76.8341388888889[/C][C]79.175[/C][C]-2.34086111111112[/C][C]0.765861111111107[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]77.81[/C][C]77.6987222222222[/C][C]78.58875[/C][C]-0.890027777777784[/C][C]0.111277777777786[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]81.7[/C][C]78.5990555555556[/C][C]78.1275[/C][C]0.471555555555553[/C][C]3.10094444444445[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]76.47[/C][C]74.2346388888889[/C][C]77.8233333333333[/C][C]-3.58869444444444[/C][C]2.23536111111112[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]74.72[/C][C]73.5693888888889[/C][C]77.4879166666667[/C][C]-3.91852777777778[/C][C]1.1506111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]84.43[/C][C]83.0994722222222[/C][C]77.2333333333333[/C][C]5.86613888888889[/C][C]1.33052777777777[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]86.72[/C][C]84.2638055555556[/C][C]76.7595833333333[/C][C]7.50422222222222[/C][C]2.45619444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]70.99[/C][C]75.3993055555555[/C][C]76.2591666666667[/C][C]-0.859861111111111[/C][C]-4.40930555555555[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]75.43[/C][C]75.6756388888889[/C][C]75.885[/C][C]-0.209361111111111[/C][C]-0.245638888888891[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]74.14[/C][C]75.3670555555556[/C][C]75.48875[/C][C]-0.121694444444442[/C][C]-1.22705555555555[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]73.3[/C][C]75.6181388888889[/C][C]75.2041666666667[/C][C]0.413972222222227[/C][C]-2.3181388888889[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]71.97[/C][C]72.9093888888889[/C][C]75.23625[/C][C]-2.32686111111112[/C][C]-0.939388888888885[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]69.27[/C][C]73.2408055555556[/C][C]75.5816666666667[/C][C]-2.34086111111112[/C][C]-3.97080555555557[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]74.13[/C][C]75.3833055555555[/C][C]76.2733333333333[/C][C]-0.890027777777784[/C][C]-1.25330555555554[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]76.4[/C][C]77.6628055555556[/C][C]77.19125[/C][C]0.471555555555553[/C][C]-1.26280555555554[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]72.26[/C][C]74.5633888888889[/C][C]78.1520833333333[/C][C]-3.58869444444444[/C][C]-2.30338888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]72.1[/C][C]75.5885555555556[/C][C]79.5070833333333[/C][C]-3.91852777777778[/C][C]-3.48855555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]87.82[/C][C]86.6878055555556[/C][C]80.8216666666667[/C][C]5.86613888888889[/C][C]1.13219444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]91.62[/C][C]89.4500555555556[/C][C]81.9458333333333[/C][C]7.50422222222222[/C][C]2.16994444444445[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]82.69[/C][C]82.2718055555555[/C][C]83.1316666666667[/C][C]-0.859861111111111[/C][C]0.418194444444453[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]85.76[/C][C]84.0043888888889[/C][C]84.21375[/C][C]-0.209361111111111[/C][C]1.75561111111112[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]86.87[/C][C]85.0783055555555[/C][C]85.2[/C][C]-0.121694444444442[/C][C]1.79169444444446[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]93.09[/C][C]86.5560555555556[/C][C]86.1420833333333[/C][C]0.413972222222227[/C][C]6.53394444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]83.73[/C][C]84.5456388888889[/C][C]86.8725[/C][C]-2.32686111111112[/C][C]-0.815638888888884[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]84.49[/C][C]84.8370555555555[/C][C]87.1779166666666[/C][C]-2.34086111111112[/C][C]-0.347055555555542[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]87.37[/C][C]86.5949722222222[/C][C]87.485[/C][C]-0.890027777777784[/C][C]0.775027777777808[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]89.13[/C][C]88.2907222222222[/C][C]87.8191666666667[/C][C]0.471555555555553[/C][C]0.839277777777781[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]83.2[/C][C]84.3613055555556[/C][C]87.95[/C][C]-3.58869444444444[/C][C]-1.16130555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]83.77[/C][C]83.9193888888889[/C][C]87.8379166666667[/C][C]-3.91852777777778[/C][C]-0.149388888888893[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]93.68[/C][C]93.7744722222222[/C][C]87.9083333333333[/C][C]5.86613888888889[/C][C]-0.0944722222222083[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]93.09[/C][C]95.8496388888889[/C][C]88.3454166666667[/C][C]7.50422222222222[/C][C]-2.75963888888887[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]88.59[/C][C]87.8163888888889[/C][C]88.67625[/C][C]-0.859861111111111[/C][C]0.773611111111123[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]87.88[/C][C]88.6818888888889[/C][C]88.89125[/C][C]-0.209361111111111[/C][C]-0.801888888888897[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]87.89[/C][C]89.1924722222222[/C][C]89.3141666666667[/C][C]-0.121694444444442[/C][C]-1.30247222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]89.38[/C][C]90.4018888888889[/C][C]89.9879166666666[/C][C]0.413972222222227[/C][C]-1.02188888888888[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]89.13[/C][C]88.1689722222222[/C][C]90.4958333333333[/C][C]-2.32686111111112[/C][C]0.961027777777787[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]89.58[/C][C]88.5670555555556[/C][C]90.9079166666667[/C][C]-2.34086111111112[/C][C]1.01294444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]90.22[/C][C]90.7445555555556[/C][C]91.6345833333333[/C][C]-0.890027777777784[/C][C]-0.524555555555551[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]91.44[/C][C]93.0732222222222[/C][C]92.6016666666667[/C][C]0.471555555555553[/C][C]-1.63322222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]91.04[/C][C]90.0125555555556[/C][C]93.60125[/C][C]-3.58869444444444[/C][C]1.02744444444446[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]92.1[/C][C]90.6289722222222[/C][C]94.5475[/C][C]-3.91852777777778[/C][C]1.47102777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]97.54[/C][C]101.289472222222[/C][C]95.4233333333333[/C][C]5.86613888888889[/C][C]-3.74947222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]99.12[/C][C]103.776305555556[/C][C]96.2720833333333[/C][C]7.50422222222222[/C][C]-4.65630555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]100[/C][C]96.2155555555556[/C][C]97.0754166666667[/C][C]-0.859861111111111[/C][C]3.78444444444445[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]99.68[/C][C]97.5923055555556[/C][C]97.8016666666667[/C][C]-0.209361111111111[/C][C]2.08769444444445[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]100.08[/C][C]98.2587222222222[/C][C]98.3804166666667[/C][C]-0.121694444444442[/C][C]1.82127777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]99.9[/C][C]99.2702222222222[/C][C]98.85625[/C][C]0.413972222222227[/C][C]0.629777777777775[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]99.63[/C][C]96.9506388888889[/C][C]99.2775[/C][C]-2.32686111111112[/C][C]2.67936111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]99.45[/C][C]97.3120555555556[/C][C]99.6529166666667[/C][C]-2.34086111111112[/C][C]2.13794444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]99.63[/C][C]99.1395555555556[/C][C]100.029583333333[/C][C]-0.890027777777784[/C][C]0.490444444444435[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]99.46[/C][C]100.905305555556[/C][C]100.43375[/C][C]0.471555555555553[/C][C]-1.44530555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]96.91[/C][C]97.1092222222222[/C][C]100.697916666667[/C][C]-3.58869444444444[/C][C]-0.199222222222218[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]97.65[/C][C]97.0348055555556[/C][C]100.953333333333[/C][C]-3.91852777777778[/C][C]0.615194444444455[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]102.1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]5.86613888888889[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]103.57[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]7.50422222222222[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]104.59[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.859861111111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]104.79[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.209361111111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]101.31[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.121694444444442[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]104.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.413972222222227[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=195705&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=195705&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	86.86	NA	NA	-2.32686111111112	NA
2	86.79	NA	NA	-2.34086111111112	NA
3	82.52	NA	NA	-0.890027777777784	NA
4	86.87	NA	NA	0.471555555555553	NA
5	81.62	NA	NA	-3.58869444444444	NA
6	82.66	NA	NA	-3.91852777777778	NA
7	89.87	88.8898888888889	83.02375	5.86613888888889	0.9801111111111
8	92.04	89.6513055555556	82.1470833333333	7.50422222222222	2.38869444444445
9	79.74	80.7080555555555	81.5679166666666	-0.859861111111111	-0.968055555555537
10	77.75	80.9468888888889	81.15625	-0.209361111111111	-3.19688888888889
11	79.12	80.6045555555555	80.72625	-0.121694444444442	-1.48455555555554
12	76.37	80.5948055555555	80.1808333333333	0.413972222222227	-4.22480555555553
13	75.01	77.2964722222222	79.6233333333333	-2.32686111111112	-2.28647222222222
14	77.6	76.8341388888889	79.175	-2.34086111111112	0.765861111111107
15	77.81	77.6987222222222	78.58875	-0.890027777777784	0.111277777777786
16	81.7	78.5990555555556	78.1275	0.471555555555553	3.10094444444445
17	76.47	74.2346388888889	77.8233333333333	-3.58869444444444	2.23536111111112
18	74.72	73.5693888888889	77.4879166666667	-3.91852777777778	1.1506111111111
19	84.43	83.0994722222222	77.2333333333333	5.86613888888889	1.33052777777777
20	86.72	84.2638055555556	76.7595833333333	7.50422222222222	2.45619444444444
21	70.99	75.3993055555555	76.2591666666667	-0.859861111111111	-4.40930555555555
22	75.43	75.6756388888889	75.885	-0.209361111111111	-0.245638888888891
23	74.14	75.3670555555556	75.48875	-0.121694444444442	-1.22705555555555
24	73.3	75.6181388888889	75.2041666666667	0.413972222222227	-2.3181388888889
25	71.97	72.9093888888889	75.23625	-2.32686111111112	-0.939388888888885
26	69.27	73.2408055555556	75.5816666666667	-2.34086111111112	-3.97080555555557
27	74.13	75.3833055555555	76.2733333333333	-0.890027777777784	-1.25330555555554
28	76.4	77.6628055555556	77.19125	0.471555555555553	-1.26280555555554
29	72.26	74.5633888888889	78.1520833333333	-3.58869444444444	-2.30338888888889
30	72.1	75.5885555555556	79.5070833333333	-3.91852777777778	-3.48855555555556
31	87.82	86.6878055555556	80.8216666666667	5.86613888888889	1.13219444444444
32	91.62	89.4500555555556	81.9458333333333	7.50422222222222	2.16994444444445
33	82.69	82.2718055555555	83.1316666666667	-0.859861111111111	0.418194444444453
34	85.76	84.0043888888889	84.21375	-0.209361111111111	1.75561111111112
35	86.87	85.0783055555555	85.2	-0.121694444444442	1.79169444444446
36	93.09	86.5560555555556	86.1420833333333	0.413972222222227	6.53394444444444
37	83.73	84.5456388888889	86.8725	-2.32686111111112	-0.815638888888884
38	84.49	84.8370555555555	87.1779166666666	-2.34086111111112	-0.347055555555542
39	87.37	86.5949722222222	87.485	-0.890027777777784	0.775027777777808
40	89.13	88.2907222222222	87.8191666666667	0.471555555555553	0.839277777777781
41	83.2	84.3613055555556	87.95	-3.58869444444444	-1.16130555555556
42	83.77	83.9193888888889	87.8379166666667	-3.91852777777778	-0.149388888888893
43	93.68	93.7744722222222	87.9083333333333	5.86613888888889	-0.0944722222222083
44	93.09	95.8496388888889	88.3454166666667	7.50422222222222	-2.75963888888887
45	88.59	87.8163888888889	88.67625	-0.859861111111111	0.773611111111123
46	87.88	88.6818888888889	88.89125	-0.209361111111111	-0.801888888888897
47	87.89	89.1924722222222	89.3141666666667	-0.121694444444442	-1.30247222222222
48	89.38	90.4018888888889	89.9879166666666	0.413972222222227	-1.02188888888888
49	89.13	88.1689722222222	90.4958333333333	-2.32686111111112	0.961027777777787
50	89.58	88.5670555555556	90.9079166666667	-2.34086111111112	1.01294444444444
51	90.22	90.7445555555556	91.6345833333333	-0.890027777777784	-0.524555555555551
52	91.44	93.0732222222222	92.6016666666667	0.471555555555553	-1.63322222222222
53	91.04	90.0125555555556	93.60125	-3.58869444444444	1.02744444444446
54	92.1	90.6289722222222	94.5475	-3.91852777777778	1.47102777777778
55	97.54	101.289472222222	95.4233333333333	5.86613888888889	-3.74947222222222
56	99.12	103.776305555556	96.2720833333333	7.50422222222222	-4.65630555555556
57	100	96.2155555555556	97.0754166666667	-0.859861111111111	3.78444444444445
58	99.68	97.5923055555556	97.8016666666667	-0.209361111111111	2.08769444444445
59	100.08	98.2587222222222	98.3804166666667	-0.121694444444442	1.82127777777778
60	99.9	99.2702222222222	98.85625	0.413972222222227	0.629777777777775
61	99.63	96.9506388888889	99.2775	-2.32686111111112	2.67936111111111
62	99.45	97.3120555555556	99.6529166666667	-2.34086111111112	2.13794444444444
63	99.63	99.1395555555556	100.029583333333	-0.890027777777784	0.490444444444435
64	99.46	100.905305555556	100.43375	0.471555555555553	-1.44530555555556
65	96.91	97.1092222222222	100.697916666667	-3.58869444444444	-0.199222222222218
66	97.65	97.0348055555556	100.953333333333	-3.91852777777778	0.615194444444455
67	102.1	NA	NA	5.86613888888889	NA
68	103.57	NA	NA	7.50422222222222	NA
69	104.59	NA	NA	-0.859861111111111	NA
70	104.79	NA	NA	-0.209361111111111	NA
71	101.31	NA	NA	-0.121694444444442	NA
72	104.8	NA	NA	0.413972222222227	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