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

Fri, 04 May 2012 14:07:48 -0400

Cite this page as follows

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2012/May/04/t1336154921wedzoh27t00ygcv.htm/, Retrieved Fri, 03 May 2024 05:31:24 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=166212, Retrieved Fri, 03 May 2024 05:31:24 +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

179

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

-       [Classical Decomposition] [Decompositie gemi...] [2012-05-04 18:07:48] [d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e] [Current]

Feedback Forum

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

Summary of computational transaction
Raw Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	1 seconds
R Server	'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.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 & 1 seconds \tabularnewline
R Server & 'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=166212&T=0

[TABLE]
[ROW][C]Summary of computational transaction[/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Input[/C][C]view raw input (R code) [/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Output[/C][C]view raw output of R engine [/C][/ROW]
[ROW][C]Computing time[/C][C]1 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=166212&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=166212&T=0

As an alternative you can also use a QR Code:

The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

Summary of computational transaction
Raw Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	1 seconds
R Server	'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.wessa.net

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	62.11	NA	NA	0.311597222222218	NA
2	62.15	NA	NA	0.281284722222225	NA
3	62.2	NA	NA	0.0533680555555468	NA
4	62.22	NA	NA	-0.0579861111111109	NA
5	62.02	NA	NA	-0.261944444444445	NA
6	62.02	NA	NA	-0.392152777777774	NA
7	62.02	61.7914930555556	62.3145833333333	-0.523090277777774	0.22850694444444
8	62.07	61.8135763888889	62.3720833333333	-0.55850694444444	0.256423611111103
9	62.31	62.2236805555556	62.4145833333333	-0.190902777777779	0.0863194444444346
10	62.71	62.8540972222222	62.445	0.409097222222226	-0.144097222222236
11	62.77	62.9701388888889	62.4795833333333	0.490555555555554	-0.200138888888894
12	62.82	62.9557638888889	62.5170833333333	0.438680555555553	-0.135763888888896
13	62.82	62.8661805555556	62.5545833333333	0.311597222222218	-0.0461805555555586
14	62.82	62.8817013888889	62.6004166666667	0.281284722222225	-0.061701388888892
15	62.55	62.7150347222222	62.6616666666667	0.0533680555555468	-0.165034722222217
16	62.6	62.6953472222222	62.7533333333333	-0.0579861111111109	-0.095347222222216
17	62.47	62.6130555555556	62.875	-0.261944444444445	-0.143055555555556
18	62.47	62.6082638888889	63.0004166666667	-0.392152777777774	-0.138263888888893
19	62.47	62.5998263888889	63.1229166666667	-0.523090277777774	-0.129826388888887
20	62.72	62.6869097222222	63.2454166666667	-0.55850694444444	0.0330902777777808
21	63.13	63.1907638888889	63.3816666666667	-0.190902777777779	-0.0607638888888786
22	64.09	63.9415972222222	63.5325	0.409097222222226	0.148402777777783
23	64.31	64.1726388888889	63.6820833333333	0.490555555555554	0.137361111111119
24	64.29	64.2678472222222	63.8291666666667	0.438680555555553	0.0221527777777837
25	64.29	64.2874305555556	63.9758333333333	0.311597222222218	0.00256944444445395
26	64.29	64.3921180555556	64.1108333333333	0.281284722222225	-0.10211805555555
27	64.35	64.3183680555556	64.265	0.0533680555555468	0.0316319444444417
28	64.42	64.3720138888889	64.43	-0.0579861111111109	0.0479861111111148
29	64.24	64.3172222222222	64.5791666666667	-0.261944444444445	-0.0772222222222325
30	64.23	64.3428472222222	64.735	-0.392152777777774	-0.112847222222229
31	64.23	64.3702430555556	64.8933333333333	-0.523090277777774	-0.140243055555558
32	64.2	64.5085763888889	65.0670833333333	-0.55850694444444	-0.308576388888866
33	65.35	65.0640972222222	65.255	-0.190902777777779	0.285902777777778
34	65.83	65.8432638888889	65.4341666666667	0.409097222222226	-0.0132638888888863
35	66.15	66.1005555555556	65.61	0.490555555555554	0.0494444444444468
36	66.19	66.2290972222222	65.7904166666667	0.438680555555553	-0.0390972222222246
37	66.19	66.2828472222222	65.97125	0.311597222222218	-0.0928472222222183
38	66.56	66.4383680555556	66.1570833333333	0.281284722222225	0.121631944444445
39	66.59	66.3600347222222	66.3066666666667	0.0533680555555468	0.229965277777779
40	66.48	66.3803472222222	66.4383333333333	-0.0579861111111109	0.0996527777777629
41	66.4	66.3272222222222	66.5891666666667	-0.261944444444445	0.0727777777777874
42	66.4	66.3515972222222	66.74375	-0.392152777777774	0.0484027777777811
43	66.4	66.3831597222222	66.90625	-0.523090277777774	0.0168402777777885
44	66.49	66.4956597222222	67.0541666666667	-0.55850694444444	-0.00565972222221944
45	66.65	66.9861805555555	67.1770833333333	-0.190902777777779	-0.336180555555543
46	67.69	67.7057638888889	67.2966666666667	0.409097222222226	-0.015763888888884
47	67.91	67.9213888888889	67.4308333333333	0.490555555555554	-0.011388888888888
48	68.14	68.0120138888889	67.5733333333333	0.438680555555553	0.127986111111127
49	68.14	68.0282638888889	67.7166666666667	0.311597222222218	0.111736111111114
50	68.16	68.1425347222222	67.86125	0.281284722222225	0.0174652777777879
51	67.94	68.0612847222222	68.0079166666667	0.0533680555555468	-0.121284722222228
52	68	68.0770138888889	68.135	-0.0579861111111109	-0.0770138888888852
53	68.1	67.9772222222222	68.2391666666667	-0.261944444444445	0.12277777777777
54	68.12	67.9420138888889	68.3341666666667	-0.392152777777774	0.17798611111111
55	68.12	NA	NA	-0.523090277777774	NA
56	68.24	NA	NA	-0.55850694444444	NA
57	68.42	NA	NA	-0.190902777777779	NA
58	68.97	NA	NA	0.409097222222226	NA
59	69.13	NA	NA	0.490555555555554	NA
60	69.2	NA	NA	0.438680555555553	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 62.11 & NA & NA & 0.311597222222218 & NA \tabularnewline
2 & 62.15 & NA & NA & 0.281284722222225 & NA \tabularnewline
3 & 62.2 & NA & NA & 0.0533680555555468 & NA \tabularnewline
4 & 62.22 & NA & NA & -0.0579861111111109 & NA \tabularnewline
5 & 62.02 & NA & NA & -0.261944444444445 & NA \tabularnewline
6 & 62.02 & NA & NA & -0.392152777777774 & NA \tabularnewline
7 & 62.02 & 61.7914930555556 & 62.3145833333333 & -0.523090277777774 & 0.22850694444444 \tabularnewline
8 & 62.07 & 61.8135763888889 & 62.3720833333333 & -0.55850694444444 & 0.256423611111103 \tabularnewline
9 & 62.31 & 62.2236805555556 & 62.4145833333333 & -0.190902777777779 & 0.0863194444444346 \tabularnewline
10 & 62.71 & 62.8540972222222 & 62.445 & 0.409097222222226 & -0.144097222222236 \tabularnewline
11 & 62.77 & 62.9701388888889 & 62.4795833333333 & 0.490555555555554 & -0.200138888888894 \tabularnewline
12 & 62.82 & 62.9557638888889 & 62.5170833333333 & 0.438680555555553 & -0.135763888888896 \tabularnewline
13 & 62.82 & 62.8661805555556 & 62.5545833333333 & 0.311597222222218 & -0.0461805555555586 \tabularnewline
14 & 62.82 & 62.8817013888889 & 62.6004166666667 & 0.281284722222225 & -0.061701388888892 \tabularnewline
15 & 62.55 & 62.7150347222222 & 62.6616666666667 & 0.0533680555555468 & -0.165034722222217 \tabularnewline
16 & 62.6 & 62.6953472222222 & 62.7533333333333 & -0.0579861111111109 & -0.095347222222216 \tabularnewline
17 & 62.47 & 62.6130555555556 & 62.875 & -0.261944444444445 & -0.143055555555556 \tabularnewline
18 & 62.47 & 62.6082638888889 & 63.0004166666667 & -0.392152777777774 & -0.138263888888893 \tabularnewline
19 & 62.47 & 62.5998263888889 & 63.1229166666667 & -0.523090277777774 & -0.129826388888887 \tabularnewline
20 & 62.72 & 62.6869097222222 & 63.2454166666667 & -0.55850694444444 & 0.0330902777777808 \tabularnewline
21 & 63.13 & 63.1907638888889 & 63.3816666666667 & -0.190902777777779 & -0.0607638888888786 \tabularnewline
22 & 64.09 & 63.9415972222222 & 63.5325 & 0.409097222222226 & 0.148402777777783 \tabularnewline
23 & 64.31 & 64.1726388888889 & 63.6820833333333 & 0.490555555555554 & 0.137361111111119 \tabularnewline
24 & 64.29 & 64.2678472222222 & 63.8291666666667 & 0.438680555555553 & 0.0221527777777837 \tabularnewline
25 & 64.29 & 64.2874305555556 & 63.9758333333333 & 0.311597222222218 & 0.00256944444445395 \tabularnewline
26 & 64.29 & 64.3921180555556 & 64.1108333333333 & 0.281284722222225 & -0.10211805555555 \tabularnewline
27 & 64.35 & 64.3183680555556 & 64.265 & 0.0533680555555468 & 0.0316319444444417 \tabularnewline
28 & 64.42 & 64.3720138888889 & 64.43 & -0.0579861111111109 & 0.0479861111111148 \tabularnewline
29 & 64.24 & 64.3172222222222 & 64.5791666666667 & -0.261944444444445 & -0.0772222222222325 \tabularnewline
30 & 64.23 & 64.3428472222222 & 64.735 & -0.392152777777774 & -0.112847222222229 \tabularnewline
31 & 64.23 & 64.3702430555556 & 64.8933333333333 & -0.523090277777774 & -0.140243055555558 \tabularnewline
32 & 64.2 & 64.5085763888889 & 65.0670833333333 & -0.55850694444444 & -0.308576388888866 \tabularnewline
33 & 65.35 & 65.0640972222222 & 65.255 & -0.190902777777779 & 0.285902777777778 \tabularnewline
34 & 65.83 & 65.8432638888889 & 65.4341666666667 & 0.409097222222226 & -0.0132638888888863 \tabularnewline
35 & 66.15 & 66.1005555555556 & 65.61 & 0.490555555555554 & 0.0494444444444468 \tabularnewline
36 & 66.19 & 66.2290972222222 & 65.7904166666667 & 0.438680555555553 & -0.0390972222222246 \tabularnewline
37 & 66.19 & 66.2828472222222 & 65.97125 & 0.311597222222218 & -0.0928472222222183 \tabularnewline
38 & 66.56 & 66.4383680555556 & 66.1570833333333 & 0.281284722222225 & 0.121631944444445 \tabularnewline
39 & 66.59 & 66.3600347222222 & 66.3066666666667 & 0.0533680555555468 & 0.229965277777779 \tabularnewline
40 & 66.48 & 66.3803472222222 & 66.4383333333333 & -0.0579861111111109 & 0.0996527777777629 \tabularnewline
41 & 66.4 & 66.3272222222222 & 66.5891666666667 & -0.261944444444445 & 0.0727777777777874 \tabularnewline
42 & 66.4 & 66.3515972222222 & 66.74375 & -0.392152777777774 & 0.0484027777777811 \tabularnewline
43 & 66.4 & 66.3831597222222 & 66.90625 & -0.523090277777774 & 0.0168402777777885 \tabularnewline
44 & 66.49 & 66.4956597222222 & 67.0541666666667 & -0.55850694444444 & -0.00565972222221944 \tabularnewline
45 & 66.65 & 66.9861805555555 & 67.1770833333333 & -0.190902777777779 & -0.336180555555543 \tabularnewline
46 & 67.69 & 67.7057638888889 & 67.2966666666667 & 0.409097222222226 & -0.015763888888884 \tabularnewline
47 & 67.91 & 67.9213888888889 & 67.4308333333333 & 0.490555555555554 & -0.011388888888888 \tabularnewline
48 & 68.14 & 68.0120138888889 & 67.5733333333333 & 0.438680555555553 & 0.127986111111127 \tabularnewline
49 & 68.14 & 68.0282638888889 & 67.7166666666667 & 0.311597222222218 & 0.111736111111114 \tabularnewline
50 & 68.16 & 68.1425347222222 & 67.86125 & 0.281284722222225 & 0.0174652777777879 \tabularnewline
51 & 67.94 & 68.0612847222222 & 68.0079166666667 & 0.0533680555555468 & -0.121284722222228 \tabularnewline
52 & 68 & 68.0770138888889 & 68.135 & -0.0579861111111109 & -0.0770138888888852 \tabularnewline
53 & 68.1 & 67.9772222222222 & 68.2391666666667 & -0.261944444444445 & 0.12277777777777 \tabularnewline
54 & 68.12 & 67.9420138888889 & 68.3341666666667 & -0.392152777777774 & 0.17798611111111 \tabularnewline
55 & 68.12 & NA & NA & -0.523090277777774 & NA \tabularnewline
56 & 68.24 & NA & NA & -0.55850694444444 & NA \tabularnewline
57 & 68.42 & NA & NA & -0.190902777777779 & NA \tabularnewline
58 & 68.97 & NA & NA & 0.409097222222226 & NA \tabularnewline
59 & 69.13 & NA & NA & 0.490555555555554 & NA \tabularnewline
60 & 69.2 & NA & NA & 0.438680555555553 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=166212&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]62.11[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.311597222222218[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]62.15[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.281284722222225[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]62.2[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0533680555555468[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]62.22[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0579861111111109[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]62.02[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.261944444444445[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]62.02[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.392152777777774[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]62.02[/C][C]61.7914930555556[/C][C]62.3145833333333[/C][C]-0.523090277777774[/C][C]0.22850694444444[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]62.07[/C][C]61.8135763888889[/C][C]62.3720833333333[/C][C]-0.55850694444444[/C][C]0.256423611111103[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]62.31[/C][C]62.2236805555556[/C][C]62.4145833333333[/C][C]-0.190902777777779[/C][C]0.0863194444444346[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]62.71[/C][C]62.8540972222222[/C][C]62.445[/C][C]0.409097222222226[/C][C]-0.144097222222236[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]62.77[/C][C]62.9701388888889[/C][C]62.4795833333333[/C][C]0.490555555555554[/C][C]-0.200138888888894[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]62.82[/C][C]62.9557638888889[/C][C]62.5170833333333[/C][C]0.438680555555553[/C][C]-0.135763888888896[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]62.82[/C][C]62.8661805555556[/C][C]62.5545833333333[/C][C]0.311597222222218[/C][C]-0.0461805555555586[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]62.82[/C][C]62.8817013888889[/C][C]62.6004166666667[/C][C]0.281284722222225[/C][C]-0.061701388888892[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]62.55[/C][C]62.7150347222222[/C][C]62.6616666666667[/C][C]0.0533680555555468[/C][C]-0.165034722222217[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]62.6[/C][C]62.6953472222222[/C][C]62.7533333333333[/C][C]-0.0579861111111109[/C][C]-0.095347222222216[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]62.47[/C][C]62.6130555555556[/C][C]62.875[/C][C]-0.261944444444445[/C][C]-0.143055555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]62.47[/C][C]62.6082638888889[/C][C]63.0004166666667[/C][C]-0.392152777777774[/C][C]-0.138263888888893[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]62.47[/C][C]62.5998263888889[/C][C]63.1229166666667[/C][C]-0.523090277777774[/C][C]-0.129826388888887[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]62.72[/C][C]62.6869097222222[/C][C]63.2454166666667[/C][C]-0.55850694444444[/C][C]0.0330902777777808[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]63.13[/C][C]63.1907638888889[/C][C]63.3816666666667[/C][C]-0.190902777777779[/C][C]-0.0607638888888786[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]64.09[/C][C]63.9415972222222[/C][C]63.5325[/C][C]0.409097222222226[/C][C]0.148402777777783[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]64.31[/C][C]64.1726388888889[/C][C]63.6820833333333[/C][C]0.490555555555554[/C][C]0.137361111111119[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]64.29[/C][C]64.2678472222222[/C][C]63.8291666666667[/C][C]0.438680555555553[/C][C]0.0221527777777837[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]64.29[/C][C]64.2874305555556[/C][C]63.9758333333333[/C][C]0.311597222222218[/C][C]0.00256944444445395[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]64.29[/C][C]64.3921180555556[/C][C]64.1108333333333[/C][C]0.281284722222225[/C][C]-0.10211805555555[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]64.35[/C][C]64.3183680555556[/C][C]64.265[/C][C]0.0533680555555468[/C][C]0.0316319444444417[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]64.42[/C][C]64.3720138888889[/C][C]64.43[/C][C]-0.0579861111111109[/C][C]0.0479861111111148[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]64.24[/C][C]64.3172222222222[/C][C]64.5791666666667[/C][C]-0.261944444444445[/C][C]-0.0772222222222325[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]64.23[/C][C]64.3428472222222[/C][C]64.735[/C][C]-0.392152777777774[/C][C]-0.112847222222229[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]64.23[/C][C]64.3702430555556[/C][C]64.8933333333333[/C][C]-0.523090277777774[/C][C]-0.140243055555558[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]64.2[/C][C]64.5085763888889[/C][C]65.0670833333333[/C][C]-0.55850694444444[/C][C]-0.308576388888866[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]65.35[/C][C]65.0640972222222[/C][C]65.255[/C][C]-0.190902777777779[/C][C]0.285902777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]65.83[/C][C]65.8432638888889[/C][C]65.4341666666667[/C][C]0.409097222222226[/C][C]-0.0132638888888863[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]66.15[/C][C]66.1005555555556[/C][C]65.61[/C][C]0.490555555555554[/C][C]0.0494444444444468[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]66.19[/C][C]66.2290972222222[/C][C]65.7904166666667[/C][C]0.438680555555553[/C][C]-0.0390972222222246[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]66.19[/C][C]66.2828472222222[/C][C]65.97125[/C][C]0.311597222222218[/C][C]-0.0928472222222183[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]66.56[/C][C]66.4383680555556[/C][C]66.1570833333333[/C][C]0.281284722222225[/C][C]0.121631944444445[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]66.59[/C][C]66.3600347222222[/C][C]66.3066666666667[/C][C]0.0533680555555468[/C][C]0.229965277777779[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]66.48[/C][C]66.3803472222222[/C][C]66.4383333333333[/C][C]-0.0579861111111109[/C][C]0.0996527777777629[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]66.4[/C][C]66.3272222222222[/C][C]66.5891666666667[/C][C]-0.261944444444445[/C][C]0.0727777777777874[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]66.4[/C][C]66.3515972222222[/C][C]66.74375[/C][C]-0.392152777777774[/C][C]0.0484027777777811[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]66.4[/C][C]66.3831597222222[/C][C]66.90625[/C][C]-0.523090277777774[/C][C]0.0168402777777885[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]66.49[/C][C]66.4956597222222[/C][C]67.0541666666667[/C][C]-0.55850694444444[/C][C]-0.00565972222221944[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]66.65[/C][C]66.9861805555555[/C][C]67.1770833333333[/C][C]-0.190902777777779[/C][C]-0.336180555555543[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]67.69[/C][C]67.7057638888889[/C][C]67.2966666666667[/C][C]0.409097222222226[/C][C]-0.015763888888884[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]67.91[/C][C]67.9213888888889[/C][C]67.4308333333333[/C][C]0.490555555555554[/C][C]-0.011388888888888[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]68.14[/C][C]68.0120138888889[/C][C]67.5733333333333[/C][C]0.438680555555553[/C][C]0.127986111111127[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]68.14[/C][C]68.0282638888889[/C][C]67.7166666666667[/C][C]0.311597222222218[/C][C]0.111736111111114[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]68.16[/C][C]68.1425347222222[/C][C]67.86125[/C][C]0.281284722222225[/C][C]0.0174652777777879[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]67.94[/C][C]68.0612847222222[/C][C]68.0079166666667[/C][C]0.0533680555555468[/C][C]-0.121284722222228[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]68[/C][C]68.0770138888889[/C][C]68.135[/C][C]-0.0579861111111109[/C][C]-0.0770138888888852[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]68.1[/C][C]67.9772222222222[/C][C]68.2391666666667[/C][C]-0.261944444444445[/C][C]0.12277777777777[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]68.12[/C][C]67.9420138888889[/C][C]68.3341666666667[/C][C]-0.392152777777774[/C][C]0.17798611111111[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]68.12[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.523090277777774[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]68.24[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.55850694444444[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]68.42[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.190902777777779[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]68.97[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.409097222222226[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]69.13[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.490555555555554[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]69.2[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.438680555555553[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=166212&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=166212&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	62.11	NA	NA	0.311597222222218	NA
2	62.15	NA	NA	0.281284722222225	NA
3	62.2	NA	NA	0.0533680555555468	NA
4	62.22	NA	NA	-0.0579861111111109	NA
5	62.02	NA	NA	-0.261944444444445	NA
6	62.02	NA	NA	-0.392152777777774	NA
7	62.02	61.7914930555556	62.3145833333333	-0.523090277777774	0.22850694444444
8	62.07	61.8135763888889	62.3720833333333	-0.55850694444444	0.256423611111103
9	62.31	62.2236805555556	62.4145833333333	-0.190902777777779	0.0863194444444346
10	62.71	62.8540972222222	62.445	0.409097222222226	-0.144097222222236
11	62.77	62.9701388888889	62.4795833333333	0.490555555555554	-0.200138888888894
12	62.82	62.9557638888889	62.5170833333333	0.438680555555553	-0.135763888888896
13	62.82	62.8661805555556	62.5545833333333	0.311597222222218	-0.0461805555555586
14	62.82	62.8817013888889	62.6004166666667	0.281284722222225	-0.061701388888892
15	62.55	62.7150347222222	62.6616666666667	0.0533680555555468	-0.165034722222217
16	62.6	62.6953472222222	62.7533333333333	-0.0579861111111109	-0.095347222222216
17	62.47	62.6130555555556	62.875	-0.261944444444445	-0.143055555555556
18	62.47	62.6082638888889	63.0004166666667	-0.392152777777774	-0.138263888888893
19	62.47	62.5998263888889	63.1229166666667	-0.523090277777774	-0.129826388888887
20	62.72	62.6869097222222	63.2454166666667	-0.55850694444444	0.0330902777777808
21	63.13	63.1907638888889	63.3816666666667	-0.190902777777779	-0.0607638888888786
22	64.09	63.9415972222222	63.5325	0.409097222222226	0.148402777777783
23	64.31	64.1726388888889	63.6820833333333	0.490555555555554	0.137361111111119
24	64.29	64.2678472222222	63.8291666666667	0.438680555555553	0.0221527777777837
25	64.29	64.2874305555556	63.9758333333333	0.311597222222218	0.00256944444445395
26	64.29	64.3921180555556	64.1108333333333	0.281284722222225	-0.10211805555555
27	64.35	64.3183680555556	64.265	0.0533680555555468	0.0316319444444417
28	64.42	64.3720138888889	64.43	-0.0579861111111109	0.0479861111111148
29	64.24	64.3172222222222	64.5791666666667	-0.261944444444445	-0.0772222222222325
30	64.23	64.3428472222222	64.735	-0.392152777777774	-0.112847222222229
31	64.23	64.3702430555556	64.8933333333333	-0.523090277777774	-0.140243055555558
32	64.2	64.5085763888889	65.0670833333333	-0.55850694444444	-0.308576388888866
33	65.35	65.0640972222222	65.255	-0.190902777777779	0.285902777777778
34	65.83	65.8432638888889	65.4341666666667	0.409097222222226	-0.0132638888888863
35	66.15	66.1005555555556	65.61	0.490555555555554	0.0494444444444468
36	66.19	66.2290972222222	65.7904166666667	0.438680555555553	-0.0390972222222246
37	66.19	66.2828472222222	65.97125	0.311597222222218	-0.0928472222222183
38	66.56	66.4383680555556	66.1570833333333	0.281284722222225	0.121631944444445
39	66.59	66.3600347222222	66.3066666666667	0.0533680555555468	0.229965277777779
40	66.48	66.3803472222222	66.4383333333333	-0.0579861111111109	0.0996527777777629
41	66.4	66.3272222222222	66.5891666666667	-0.261944444444445	0.0727777777777874
42	66.4	66.3515972222222	66.74375	-0.392152777777774	0.0484027777777811
43	66.4	66.3831597222222	66.90625	-0.523090277777774	0.0168402777777885
44	66.49	66.4956597222222	67.0541666666667	-0.55850694444444	-0.00565972222221944
45	66.65	66.9861805555555	67.1770833333333	-0.190902777777779	-0.336180555555543
46	67.69	67.7057638888889	67.2966666666667	0.409097222222226	-0.015763888888884
47	67.91	67.9213888888889	67.4308333333333	0.490555555555554	-0.011388888888888
48	68.14	68.0120138888889	67.5733333333333	0.438680555555553	0.127986111111127
49	68.14	68.0282638888889	67.7166666666667	0.311597222222218	0.111736111111114
50	68.16	68.1425347222222	67.86125	0.281284722222225	0.0174652777777879
51	67.94	68.0612847222222	68.0079166666667	0.0533680555555468	-0.121284722222228
52	68	68.0770138888889	68.135	-0.0579861111111109	-0.0770138888888852
53	68.1	67.9772222222222	68.2391666666667	-0.261944444444445	0.12277777777777
54	68.12	67.9420138888889	68.3341666666667	-0.392152777777774	0.17798611111111
55	68.12	NA	NA	-0.523090277777774	NA
56	68.24	NA	NA	-0.55850694444444	NA
57	68.42	NA	NA	-0.190902777777779	NA
58	68.97	NA	NA	0.409097222222226	NA
59	69.13	NA	NA	0.490555555555554	NA
60	69.2	NA	NA	0.438680555555553	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