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

Sun, 15 Jan 2012 07:43:57 -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/Jan/15/t1326631494qg617ukah48x7ls.htm/, Retrieved Fri, 03 May 2024 11:04:30 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=161071, Retrieved Fri, 03 May 2024 11:04:30 +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

131

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

-       [Classical Decomposition] [] [2012-01-15 12:43:57] [d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e] [Current]

Feedback Forum

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

5,82
5,85
5,87
5,88
5,9
5,91
5,94
5,97
5,98
6
6,01
6,02
6,11
6,13
6,15
6,15
6,16
6,18
6,21
6,22
6,23
6,26
6,28
6,28
6,29
6,32
6,36
6,37
6,38
6,38
6,4
6,41
6,42
6,43
6,44
6,47
6,47
6,48
6,51
6,54
6,56
6,57
6,6
6,62
6,65
6,71
6,76
6,78
6,8
6,83
6,86
6,86
6,87
6,88
6,9
6,92
6,93
6,94
6,96
6,98
6,99
7,01
7,06
7,07
7,08
7,08
7,1
7,11
7,22
7,24
7,25
7,26

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=161071&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=161071&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=161071&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	5.82	NA	NA	0.0023055555555555	NA
2	5.85	NA	NA	0.00513888888888874	NA
3	5.87	NA	NA	0.019305555555555	NA
4	5.88	NA	NA	0.00863888888888911	NA
5	5.9	NA	NA	-2.77777777776637e-05	NA
6	5.91	NA	NA	-0.0126944444444442	NA
7	5.94	5.93913888888889	5.94125	-0.00211111111111106	0.000861111111110979
8	5.97	5.96147222222222	5.965	-0.00352777777777803	0.00852777777777813
9	5.98	5.97922222222222	5.98833333333333	-0.00911111111111073	0.000777777777778432
10	6	6.00830555555556	6.01125	-0.00294444444444434	-0.00830555555555534
11	6.01	6.03263888888889	6.03333333333333	-0.000694444444444435	-0.0226388888888893
12	6.02	6.05113888888889	6.05541666666667	-0.00427777777777788	-0.0311388888888882
13	6.11	6.08022222222222	6.07791666666667	0.0023055555555555	0.0297777777777801
14	6.13	6.10472222222222	6.09958333333333	0.00513888888888874	0.0252777777777782
15	6.15	6.13972222222222	6.12041666666667	0.019305555555555	0.0102777777777785
16	6.15	6.15030555555556	6.14166666666667	0.00863888888888911	-0.000305555555556225
17	6.16	6.16372222222222	6.16375	-2.77777777776637e-05	-0.00372222222222174
18	6.18	6.17313888888889	6.18583333333333	-0.0126944444444442	0.00686111111111121
19	6.21	6.20205555555556	6.20416666666667	-0.00211111111111106	0.0079444444444432
20	6.22	6.21605555555556	6.21958333333333	-0.00352777777777803	0.00394444444444364
21	6.23	6.22713888888889	6.23625	-0.00911111111111073	0.00286111111111165
22	6.26	6.25122222222222	6.25416666666667	-0.00294444444444434	0.00877777777777755
23	6.28	6.27180555555556	6.2725	-0.000694444444444435	0.00819444444444439
24	6.28	6.28572222222222	6.29	-0.00427777777777788	-0.00572222222222241
25	6.29	6.30855555555556	6.30625	0.0023055555555555	-0.0185555555555554
26	6.32	6.32722222222222	6.32208333333333	0.00513888888888874	-0.00722222222222069
27	6.36	6.35722222222222	6.33791666666667	0.019305555555555	0.0027777777777791
28	6.37	6.36155555555556	6.35291666666667	0.00863888888888911	0.0084444444444447
29	6.38	6.36663888888889	6.36666666666667	-2.77777777776637e-05	0.0133611111111103
30	6.38	6.36855555555556	6.38125	-0.0126944444444442	0.0114444444444439
31	6.4	6.39455555555555	6.39666666666667	-0.00211111111111106	0.00544444444444547
32	6.41	6.40730555555556	6.41083333333333	-0.00352777777777803	0.00269444444444478
33	6.42	6.41463888888889	6.42375	-0.00911111111111073	0.00536111111111115
34	6.43	6.43413888888889	6.43708333333333	-0.00294444444444434	-0.00413888888888803
35	6.44	6.45097222222222	6.45166666666667	-0.000694444444444435	-0.0109722222222217
36	6.47	6.46280555555555	6.46708333333333	-0.00427777777777788	0.00719444444444495
37	6.47	6.48563888888889	6.48333333333333	0.0023055555555555	-0.0156388888888896
38	6.48	6.50555555555556	6.50041666666667	0.00513888888888874	-0.0255555555555551
39	6.51	6.53805555555555	6.51875	0.019305555555555	-0.0280555555555546
40	6.54	6.54863888888889	6.54	0.00863888888888911	-0.0086388888888882
41	6.56	6.56497222222222	6.565	-2.77777777776637e-05	-0.00497222222222238
42	6.57	6.57855555555555	6.59125	-0.0126944444444442	-0.00855555555555387
43	6.6	6.61580555555556	6.61791666666667	-0.00211111111111106	-0.0158055555555556
44	6.62	6.64272222222222	6.64625	-0.00352777777777803	-0.022722222222221
45	6.65	6.66630555555556	6.67541666666667	-0.00911111111111073	-0.0163055555555562
46	6.71	6.70038888888889	6.70333333333333	-0.00294444444444434	0.00961111111111013
47	6.76	6.72888888888889	6.72958333333333	-0.000694444444444435	0.0311111111111106
48	6.78	6.75113888888889	6.75541666666667	-0.00427777777777788	0.0288611111111123
49	6.8	6.78313888888889	6.78083333333333	0.0023055555555555	0.016861111111111
50	6.83	6.81097222222222	6.80583333333333	0.00513888888888874	0.0190277777777785
51	6.86	6.84930555555556	6.83	0.019305555555555	0.0106944444444448
52	6.86	6.85988888888889	6.85125	0.00863888888888911	0.000111111111111839
53	6.87	6.86913888888889	6.86916666666667	-2.77777777776637e-05	0.000861111111111867
54	6.88	6.87313888888889	6.88583333333333	-0.0126944444444442	0.00686111111111209
55	6.9	6.89997222222222	6.90208333333333	-0.00211111111111106	2.77777777784038e-05
56	6.92	6.91397222222222	6.9175	-0.00352777777777803	0.00602777777777952
57	6.93	6.92422222222222	6.93333333333333	-0.00911111111111073	0.00577777777777744
58	6.94	6.94747222222222	6.95041666666667	-0.00294444444444434	-0.00747222222222099
59	6.96	6.96722222222222	6.96791666666667	-0.000694444444444435	-0.00722222222222157
60	6.98	6.98072222222222	6.985	-0.00427777777777788	-0.000722222222220736
61	6.99	7.00397222222222	7.00166666666667	0.0023055555555555	-0.0139722222222201
62	7.01	7.02305555555555	7.01791666666667	0.00513888888888874	-0.0130555555555549
63	7.06	7.05722222222222	7.03791666666667	0.019305555555555	0.00277777777777821
64	7.07	7.07113888888889	7.0625	0.00863888888888911	-0.00113888888888791
65	7.08	7.08705555555555	7.08708333333333	-2.77777777776637e-05	-0.0070555555555547
66	7.08	7.09813888888889	7.11083333333333	-0.0126944444444442	-0.0181388888888874
67	7.1	NA	NA	-0.00211111111111106	NA
68	7.11	NA	NA	-0.00352777777777803	NA
69	7.22	NA	NA	-0.00911111111111073	NA
70	7.24	NA	NA	-0.00294444444444434	NA
71	7.25	NA	NA	-0.000694444444444435	NA
72	7.26	NA	NA	-0.00427777777777788	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 5.82 & NA & NA & 0.0023055555555555 & NA \tabularnewline
2 & 5.85 & NA & NA & 0.00513888888888874 & NA \tabularnewline
3 & 5.87 & NA & NA & 0.019305555555555 & NA \tabularnewline
4 & 5.88 & NA & NA & 0.00863888888888911 & NA \tabularnewline
5 & 5.9 & NA & NA & -2.77777777776637e-05 & NA \tabularnewline
6 & 5.91 & NA & NA & -0.0126944444444442 & NA \tabularnewline
7 & 5.94 & 5.93913888888889 & 5.94125 & -0.00211111111111106 & 0.000861111111110979 \tabularnewline
8 & 5.97 & 5.96147222222222 & 5.965 & -0.00352777777777803 & 0.00852777777777813 \tabularnewline
9 & 5.98 & 5.97922222222222 & 5.98833333333333 & -0.00911111111111073 & 0.000777777777778432 \tabularnewline
10 & 6 & 6.00830555555556 & 6.01125 & -0.00294444444444434 & -0.00830555555555534 \tabularnewline
11 & 6.01 & 6.03263888888889 & 6.03333333333333 & -0.000694444444444435 & -0.0226388888888893 \tabularnewline
12 & 6.02 & 6.05113888888889 & 6.05541666666667 & -0.00427777777777788 & -0.0311388888888882 \tabularnewline
13 & 6.11 & 6.08022222222222 & 6.07791666666667 & 0.0023055555555555 & 0.0297777777777801 \tabularnewline
14 & 6.13 & 6.10472222222222 & 6.09958333333333 & 0.00513888888888874 & 0.0252777777777782 \tabularnewline
15 & 6.15 & 6.13972222222222 & 6.12041666666667 & 0.019305555555555 & 0.0102777777777785 \tabularnewline
16 & 6.15 & 6.15030555555556 & 6.14166666666667 & 0.00863888888888911 & -0.000305555555556225 \tabularnewline
17 & 6.16 & 6.16372222222222 & 6.16375 & -2.77777777776637e-05 & -0.00372222222222174 \tabularnewline
18 & 6.18 & 6.17313888888889 & 6.18583333333333 & -0.0126944444444442 & 0.00686111111111121 \tabularnewline
19 & 6.21 & 6.20205555555556 & 6.20416666666667 & -0.00211111111111106 & 0.0079444444444432 \tabularnewline
20 & 6.22 & 6.21605555555556 & 6.21958333333333 & -0.00352777777777803 & 0.00394444444444364 \tabularnewline
21 & 6.23 & 6.22713888888889 & 6.23625 & -0.00911111111111073 & 0.00286111111111165 \tabularnewline
22 & 6.26 & 6.25122222222222 & 6.25416666666667 & -0.00294444444444434 & 0.00877777777777755 \tabularnewline
23 & 6.28 & 6.27180555555556 & 6.2725 & -0.000694444444444435 & 0.00819444444444439 \tabularnewline
24 & 6.28 & 6.28572222222222 & 6.29 & -0.00427777777777788 & -0.00572222222222241 \tabularnewline
25 & 6.29 & 6.30855555555556 & 6.30625 & 0.0023055555555555 & -0.0185555555555554 \tabularnewline
26 & 6.32 & 6.32722222222222 & 6.32208333333333 & 0.00513888888888874 & -0.00722222222222069 \tabularnewline
27 & 6.36 & 6.35722222222222 & 6.33791666666667 & 0.019305555555555 & 0.0027777777777791 \tabularnewline
28 & 6.37 & 6.36155555555556 & 6.35291666666667 & 0.00863888888888911 & 0.0084444444444447 \tabularnewline
29 & 6.38 & 6.36663888888889 & 6.36666666666667 & -2.77777777776637e-05 & 0.0133611111111103 \tabularnewline
30 & 6.38 & 6.36855555555556 & 6.38125 & -0.0126944444444442 & 0.0114444444444439 \tabularnewline
31 & 6.4 & 6.39455555555555 & 6.39666666666667 & -0.00211111111111106 & 0.00544444444444547 \tabularnewline
32 & 6.41 & 6.40730555555556 & 6.41083333333333 & -0.00352777777777803 & 0.00269444444444478 \tabularnewline
33 & 6.42 & 6.41463888888889 & 6.42375 & -0.00911111111111073 & 0.00536111111111115 \tabularnewline
34 & 6.43 & 6.43413888888889 & 6.43708333333333 & -0.00294444444444434 & -0.00413888888888803 \tabularnewline
35 & 6.44 & 6.45097222222222 & 6.45166666666667 & -0.000694444444444435 & -0.0109722222222217 \tabularnewline
36 & 6.47 & 6.46280555555555 & 6.46708333333333 & -0.00427777777777788 & 0.00719444444444495 \tabularnewline
37 & 6.47 & 6.48563888888889 & 6.48333333333333 & 0.0023055555555555 & -0.0156388888888896 \tabularnewline
38 & 6.48 & 6.50555555555556 & 6.50041666666667 & 0.00513888888888874 & -0.0255555555555551 \tabularnewline
39 & 6.51 & 6.53805555555555 & 6.51875 & 0.019305555555555 & -0.0280555555555546 \tabularnewline
40 & 6.54 & 6.54863888888889 & 6.54 & 0.00863888888888911 & -0.0086388888888882 \tabularnewline
41 & 6.56 & 6.56497222222222 & 6.565 & -2.77777777776637e-05 & -0.00497222222222238 \tabularnewline
42 & 6.57 & 6.57855555555555 & 6.59125 & -0.0126944444444442 & -0.00855555555555387 \tabularnewline
43 & 6.6 & 6.61580555555556 & 6.61791666666667 & -0.00211111111111106 & -0.0158055555555556 \tabularnewline
44 & 6.62 & 6.64272222222222 & 6.64625 & -0.00352777777777803 & -0.022722222222221 \tabularnewline
45 & 6.65 & 6.66630555555556 & 6.67541666666667 & -0.00911111111111073 & -0.0163055555555562 \tabularnewline
46 & 6.71 & 6.70038888888889 & 6.70333333333333 & -0.00294444444444434 & 0.00961111111111013 \tabularnewline
47 & 6.76 & 6.72888888888889 & 6.72958333333333 & -0.000694444444444435 & 0.0311111111111106 \tabularnewline
48 & 6.78 & 6.75113888888889 & 6.75541666666667 & -0.00427777777777788 & 0.0288611111111123 \tabularnewline
49 & 6.8 & 6.78313888888889 & 6.78083333333333 & 0.0023055555555555 & 0.016861111111111 \tabularnewline
50 & 6.83 & 6.81097222222222 & 6.80583333333333 & 0.00513888888888874 & 0.0190277777777785 \tabularnewline
51 & 6.86 & 6.84930555555556 & 6.83 & 0.019305555555555 & 0.0106944444444448 \tabularnewline
52 & 6.86 & 6.85988888888889 & 6.85125 & 0.00863888888888911 & 0.000111111111111839 \tabularnewline
53 & 6.87 & 6.86913888888889 & 6.86916666666667 & -2.77777777776637e-05 & 0.000861111111111867 \tabularnewline
54 & 6.88 & 6.87313888888889 & 6.88583333333333 & -0.0126944444444442 & 0.00686111111111209 \tabularnewline
55 & 6.9 & 6.89997222222222 & 6.90208333333333 & -0.00211111111111106 & 2.77777777784038e-05 \tabularnewline
56 & 6.92 & 6.91397222222222 & 6.9175 & -0.00352777777777803 & 0.00602777777777952 \tabularnewline
57 & 6.93 & 6.92422222222222 & 6.93333333333333 & -0.00911111111111073 & 0.00577777777777744 \tabularnewline
58 & 6.94 & 6.94747222222222 & 6.95041666666667 & -0.00294444444444434 & -0.00747222222222099 \tabularnewline
59 & 6.96 & 6.96722222222222 & 6.96791666666667 & -0.000694444444444435 & -0.00722222222222157 \tabularnewline
60 & 6.98 & 6.98072222222222 & 6.985 & -0.00427777777777788 & -0.000722222222220736 \tabularnewline
61 & 6.99 & 7.00397222222222 & 7.00166666666667 & 0.0023055555555555 & -0.0139722222222201 \tabularnewline
62 & 7.01 & 7.02305555555555 & 7.01791666666667 & 0.00513888888888874 & -0.0130555555555549 \tabularnewline
63 & 7.06 & 7.05722222222222 & 7.03791666666667 & 0.019305555555555 & 0.00277777777777821 \tabularnewline
64 & 7.07 & 7.07113888888889 & 7.0625 & 0.00863888888888911 & -0.00113888888888791 \tabularnewline
65 & 7.08 & 7.08705555555555 & 7.08708333333333 & -2.77777777776637e-05 & -0.0070555555555547 \tabularnewline
66 & 7.08 & 7.09813888888889 & 7.11083333333333 & -0.0126944444444442 & -0.0181388888888874 \tabularnewline
67 & 7.1 & NA & NA & -0.00211111111111106 & NA \tabularnewline
68 & 7.11 & NA & NA & -0.00352777777777803 & NA \tabularnewline
69 & 7.22 & NA & NA & -0.00911111111111073 & NA \tabularnewline
70 & 7.24 & NA & NA & -0.00294444444444434 & NA \tabularnewline
71 & 7.25 & NA & NA & -0.000694444444444435 & NA \tabularnewline
72 & 7.26 & NA & NA & -0.00427777777777788 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=161071&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]5.82[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0023055555555555[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]5.85[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00513888888888874[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]5.87[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.019305555555555[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]5.88[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00863888888888911[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]5.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-2.77777777776637e-05[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]5.91[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0126944444444442[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]5.94[/C][C]5.93913888888889[/C][C]5.94125[/C][C]-0.00211111111111106[/C][C]0.000861111111110979[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]5.97[/C][C]5.96147222222222[/C][C]5.965[/C][C]-0.00352777777777803[/C][C]0.00852777777777813[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]5.98[/C][C]5.97922222222222[/C][C]5.98833333333333[/C][C]-0.00911111111111073[/C][C]0.000777777777778432[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]6[/C][C]6.00830555555556[/C][C]6.01125[/C][C]-0.00294444444444434[/C][C]-0.00830555555555534[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]6.01[/C][C]6.03263888888889[/C][C]6.03333333333333[/C][C]-0.000694444444444435[/C][C]-0.0226388888888893[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]6.02[/C][C]6.05113888888889[/C][C]6.05541666666667[/C][C]-0.00427777777777788[/C][C]-0.0311388888888882[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]6.11[/C][C]6.08022222222222[/C][C]6.07791666666667[/C][C]0.0023055555555555[/C][C]0.0297777777777801[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]6.13[/C][C]6.10472222222222[/C][C]6.09958333333333[/C][C]0.00513888888888874[/C][C]0.0252777777777782[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]6.15[/C][C]6.13972222222222[/C][C]6.12041666666667[/C][C]0.019305555555555[/C][C]0.0102777777777785[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]6.15[/C][C]6.15030555555556[/C][C]6.14166666666667[/C][C]0.00863888888888911[/C][C]-0.000305555555556225[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]6.16[/C][C]6.16372222222222[/C][C]6.16375[/C][C]-2.77777777776637e-05[/C][C]-0.00372222222222174[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]6.18[/C][C]6.17313888888889[/C][C]6.18583333333333[/C][C]-0.0126944444444442[/C][C]0.00686111111111121[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]6.21[/C][C]6.20205555555556[/C][C]6.20416666666667[/C][C]-0.00211111111111106[/C][C]0.0079444444444432[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]6.22[/C][C]6.21605555555556[/C][C]6.21958333333333[/C][C]-0.00352777777777803[/C][C]0.00394444444444364[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]6.23[/C][C]6.22713888888889[/C][C]6.23625[/C][C]-0.00911111111111073[/C][C]0.00286111111111165[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]6.26[/C][C]6.25122222222222[/C][C]6.25416666666667[/C][C]-0.00294444444444434[/C][C]0.00877777777777755[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]6.28[/C][C]6.27180555555556[/C][C]6.2725[/C][C]-0.000694444444444435[/C][C]0.00819444444444439[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]6.28[/C][C]6.28572222222222[/C][C]6.29[/C][C]-0.00427777777777788[/C][C]-0.00572222222222241[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]6.29[/C][C]6.30855555555556[/C][C]6.30625[/C][C]0.0023055555555555[/C][C]-0.0185555555555554[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]6.32[/C][C]6.32722222222222[/C][C]6.32208333333333[/C][C]0.00513888888888874[/C][C]-0.00722222222222069[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]6.36[/C][C]6.35722222222222[/C][C]6.33791666666667[/C][C]0.019305555555555[/C][C]0.0027777777777791[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]6.37[/C][C]6.36155555555556[/C][C]6.35291666666667[/C][C]0.00863888888888911[/C][C]0.0084444444444447[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]6.38[/C][C]6.36663888888889[/C][C]6.36666666666667[/C][C]-2.77777777776637e-05[/C][C]0.0133611111111103[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]6.38[/C][C]6.36855555555556[/C][C]6.38125[/C][C]-0.0126944444444442[/C][C]0.0114444444444439[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]6.4[/C][C]6.39455555555555[/C][C]6.39666666666667[/C][C]-0.00211111111111106[/C][C]0.00544444444444547[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]6.41[/C][C]6.40730555555556[/C][C]6.41083333333333[/C][C]-0.00352777777777803[/C][C]0.00269444444444478[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]6.42[/C][C]6.41463888888889[/C][C]6.42375[/C][C]-0.00911111111111073[/C][C]0.00536111111111115[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]6.43[/C][C]6.43413888888889[/C][C]6.43708333333333[/C][C]-0.00294444444444434[/C][C]-0.00413888888888803[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]6.44[/C][C]6.45097222222222[/C][C]6.45166666666667[/C][C]-0.000694444444444435[/C][C]-0.0109722222222217[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]6.47[/C][C]6.46280555555555[/C][C]6.46708333333333[/C][C]-0.00427777777777788[/C][C]0.00719444444444495[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]6.47[/C][C]6.48563888888889[/C][C]6.48333333333333[/C][C]0.0023055555555555[/C][C]-0.0156388888888896[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]6.48[/C][C]6.50555555555556[/C][C]6.50041666666667[/C][C]0.00513888888888874[/C][C]-0.0255555555555551[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]6.51[/C][C]6.53805555555555[/C][C]6.51875[/C][C]0.019305555555555[/C][C]-0.0280555555555546[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]6.54[/C][C]6.54863888888889[/C][C]6.54[/C][C]0.00863888888888911[/C][C]-0.0086388888888882[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]6.56[/C][C]6.56497222222222[/C][C]6.565[/C][C]-2.77777777776637e-05[/C][C]-0.00497222222222238[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]6.57[/C][C]6.57855555555555[/C][C]6.59125[/C][C]-0.0126944444444442[/C][C]-0.00855555555555387[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]6.6[/C][C]6.61580555555556[/C][C]6.61791666666667[/C][C]-0.00211111111111106[/C][C]-0.0158055555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]6.62[/C][C]6.64272222222222[/C][C]6.64625[/C][C]-0.00352777777777803[/C][C]-0.022722222222221[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]6.65[/C][C]6.66630555555556[/C][C]6.67541666666667[/C][C]-0.00911111111111073[/C][C]-0.0163055555555562[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]6.71[/C][C]6.70038888888889[/C][C]6.70333333333333[/C][C]-0.00294444444444434[/C][C]0.00961111111111013[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]6.76[/C][C]6.72888888888889[/C][C]6.72958333333333[/C][C]-0.000694444444444435[/C][C]0.0311111111111106[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]6.78[/C][C]6.75113888888889[/C][C]6.75541666666667[/C][C]-0.00427777777777788[/C][C]0.0288611111111123[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]6.8[/C][C]6.78313888888889[/C][C]6.78083333333333[/C][C]0.0023055555555555[/C][C]0.016861111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]6.83[/C][C]6.81097222222222[/C][C]6.80583333333333[/C][C]0.00513888888888874[/C][C]0.0190277777777785[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]6.86[/C][C]6.84930555555556[/C][C]6.83[/C][C]0.019305555555555[/C][C]0.0106944444444448[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]6.86[/C][C]6.85988888888889[/C][C]6.85125[/C][C]0.00863888888888911[/C][C]0.000111111111111839[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]6.87[/C][C]6.86913888888889[/C][C]6.86916666666667[/C][C]-2.77777777776637e-05[/C][C]0.000861111111111867[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]6.88[/C][C]6.87313888888889[/C][C]6.88583333333333[/C][C]-0.0126944444444442[/C][C]0.00686111111111209[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]6.9[/C][C]6.89997222222222[/C][C]6.90208333333333[/C][C]-0.00211111111111106[/C][C]2.77777777784038e-05[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]6.92[/C][C]6.91397222222222[/C][C]6.9175[/C][C]-0.00352777777777803[/C][C]0.00602777777777952[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]6.93[/C][C]6.92422222222222[/C][C]6.93333333333333[/C][C]-0.00911111111111073[/C][C]0.00577777777777744[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]6.94[/C][C]6.94747222222222[/C][C]6.95041666666667[/C][C]-0.00294444444444434[/C][C]-0.00747222222222099[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]6.96[/C][C]6.96722222222222[/C][C]6.96791666666667[/C][C]-0.000694444444444435[/C][C]-0.00722222222222157[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]6.98[/C][C]6.98072222222222[/C][C]6.985[/C][C]-0.00427777777777788[/C][C]-0.000722222222220736[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]6.99[/C][C]7.00397222222222[/C][C]7.00166666666667[/C][C]0.0023055555555555[/C][C]-0.0139722222222201[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]7.01[/C][C]7.02305555555555[/C][C]7.01791666666667[/C][C]0.00513888888888874[/C][C]-0.0130555555555549[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]7.06[/C][C]7.05722222222222[/C][C]7.03791666666667[/C][C]0.019305555555555[/C][C]0.00277777777777821[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]7.07[/C][C]7.07113888888889[/C][C]7.0625[/C][C]0.00863888888888911[/C][C]-0.00113888888888791[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]7.08[/C][C]7.08705555555555[/C][C]7.08708333333333[/C][C]-2.77777777776637e-05[/C][C]-0.0070555555555547[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]7.08[/C][C]7.09813888888889[/C][C]7.11083333333333[/C][C]-0.0126944444444442[/C][C]-0.0181388888888874[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]7.1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00211111111111106[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]7.11[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00352777777777803[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]7.22[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00911111111111073[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]7.24[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00294444444444434[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]7.25[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.000694444444444435[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]7.26[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00427777777777788[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=161071&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=161071&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	5.82	NA	NA	0.0023055555555555	NA
2	5.85	NA	NA	0.00513888888888874	NA
3	5.87	NA	NA	0.019305555555555	NA
4	5.88	NA	NA	0.00863888888888911	NA
5	5.9	NA	NA	-2.77777777776637e-05	NA
6	5.91	NA	NA	-0.0126944444444442	NA
7	5.94	5.93913888888889	5.94125	-0.00211111111111106	0.000861111111110979
8	5.97	5.96147222222222	5.965	-0.00352777777777803	0.00852777777777813
9	5.98	5.97922222222222	5.98833333333333	-0.00911111111111073	0.000777777777778432
10	6	6.00830555555556	6.01125	-0.00294444444444434	-0.00830555555555534
11	6.01	6.03263888888889	6.03333333333333	-0.000694444444444435	-0.0226388888888893
12	6.02	6.05113888888889	6.05541666666667	-0.00427777777777788	-0.0311388888888882
13	6.11	6.08022222222222	6.07791666666667	0.0023055555555555	0.0297777777777801
14	6.13	6.10472222222222	6.09958333333333	0.00513888888888874	0.0252777777777782
15	6.15	6.13972222222222	6.12041666666667	0.019305555555555	0.0102777777777785
16	6.15	6.15030555555556	6.14166666666667	0.00863888888888911	-0.000305555555556225
17	6.16	6.16372222222222	6.16375	-2.77777777776637e-05	-0.00372222222222174
18	6.18	6.17313888888889	6.18583333333333	-0.0126944444444442	0.00686111111111121
19	6.21	6.20205555555556	6.20416666666667	-0.00211111111111106	0.0079444444444432
20	6.22	6.21605555555556	6.21958333333333	-0.00352777777777803	0.00394444444444364
21	6.23	6.22713888888889	6.23625	-0.00911111111111073	0.00286111111111165
22	6.26	6.25122222222222	6.25416666666667	-0.00294444444444434	0.00877777777777755
23	6.28	6.27180555555556	6.2725	-0.000694444444444435	0.00819444444444439
24	6.28	6.28572222222222	6.29	-0.00427777777777788	-0.00572222222222241
25	6.29	6.30855555555556	6.30625	0.0023055555555555	-0.0185555555555554
26	6.32	6.32722222222222	6.32208333333333	0.00513888888888874	-0.00722222222222069
27	6.36	6.35722222222222	6.33791666666667	0.019305555555555	0.0027777777777791
28	6.37	6.36155555555556	6.35291666666667	0.00863888888888911	0.0084444444444447
29	6.38	6.36663888888889	6.36666666666667	-2.77777777776637e-05	0.0133611111111103
30	6.38	6.36855555555556	6.38125	-0.0126944444444442	0.0114444444444439
31	6.4	6.39455555555555	6.39666666666667	-0.00211111111111106	0.00544444444444547
32	6.41	6.40730555555556	6.41083333333333	-0.00352777777777803	0.00269444444444478
33	6.42	6.41463888888889	6.42375	-0.00911111111111073	0.00536111111111115
34	6.43	6.43413888888889	6.43708333333333	-0.00294444444444434	-0.00413888888888803
35	6.44	6.45097222222222	6.45166666666667	-0.000694444444444435	-0.0109722222222217
36	6.47	6.46280555555555	6.46708333333333	-0.00427777777777788	0.00719444444444495
37	6.47	6.48563888888889	6.48333333333333	0.0023055555555555	-0.0156388888888896
38	6.48	6.50555555555556	6.50041666666667	0.00513888888888874	-0.0255555555555551
39	6.51	6.53805555555555	6.51875	0.019305555555555	-0.0280555555555546
40	6.54	6.54863888888889	6.54	0.00863888888888911	-0.0086388888888882
41	6.56	6.56497222222222	6.565	-2.77777777776637e-05	-0.00497222222222238
42	6.57	6.57855555555555	6.59125	-0.0126944444444442	-0.00855555555555387
43	6.6	6.61580555555556	6.61791666666667	-0.00211111111111106	-0.0158055555555556
44	6.62	6.64272222222222	6.64625	-0.00352777777777803	-0.022722222222221
45	6.65	6.66630555555556	6.67541666666667	-0.00911111111111073	-0.0163055555555562
46	6.71	6.70038888888889	6.70333333333333	-0.00294444444444434	0.00961111111111013
47	6.76	6.72888888888889	6.72958333333333	-0.000694444444444435	0.0311111111111106
48	6.78	6.75113888888889	6.75541666666667	-0.00427777777777788	0.0288611111111123
49	6.8	6.78313888888889	6.78083333333333	0.0023055555555555	0.016861111111111
50	6.83	6.81097222222222	6.80583333333333	0.00513888888888874	0.0190277777777785
51	6.86	6.84930555555556	6.83	0.019305555555555	0.0106944444444448
52	6.86	6.85988888888889	6.85125	0.00863888888888911	0.000111111111111839
53	6.87	6.86913888888889	6.86916666666667	-2.77777777776637e-05	0.000861111111111867
54	6.88	6.87313888888889	6.88583333333333	-0.0126944444444442	0.00686111111111209
55	6.9	6.89997222222222	6.90208333333333	-0.00211111111111106	2.77777777784038e-05
56	6.92	6.91397222222222	6.9175	-0.00352777777777803	0.00602777777777952
57	6.93	6.92422222222222	6.93333333333333	-0.00911111111111073	0.00577777777777744
58	6.94	6.94747222222222	6.95041666666667	-0.00294444444444434	-0.00747222222222099
59	6.96	6.96722222222222	6.96791666666667	-0.000694444444444435	-0.00722222222222157
60	6.98	6.98072222222222	6.985	-0.00427777777777788	-0.000722222222220736
61	6.99	7.00397222222222	7.00166666666667	0.0023055555555555	-0.0139722222222201
62	7.01	7.02305555555555	7.01791666666667	0.00513888888888874	-0.0130555555555549
63	7.06	7.05722222222222	7.03791666666667	0.019305555555555	0.00277777777777821
64	7.07	7.07113888888889	7.0625	0.00863888888888911	-0.00113888888888791
65	7.08	7.08705555555555	7.08708333333333	-2.77777777776637e-05	-0.0070555555555547
66	7.08	7.09813888888889	7.11083333333333	-0.0126944444444442	-0.0181388888888874
67	7.1	NA	NA	-0.00211111111111106	NA
68	7.11	NA	NA	-0.00352777777777803	NA
69	7.22	NA	NA	-0.00911111111111073	NA
70	7.24	NA	NA	-0.00294444444444434	NA
71	7.25	NA	NA	-0.000694444444444435	NA
72	7.26	NA	NA	-0.00427777777777788	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