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

Sat, 05 May 2012 12:16:33 -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/05/t13362346056ikuq4ziald9k89.htm/, Retrieved Tue, 30 Apr 2024 21:36:43 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=166232, Retrieved Tue, 30 Apr 2024 21:36:43 +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

177

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

-       [Classical Decomposition] [] [2012-05-05 16:16:33] [d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e] [Current]

Feedback Forum

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

2,58
2,59
2,6
2,6
2,61
2,62
2,64
2,65
2,66
2,67
2,68
2,69
2,69
2,71
2,72
2,73
2,73
2,74
2,74
2,74
2,74
2,74
2,75
2,75
2,75
2,75
2,77
2,78
2,79
2,8
2,82
2,83
2,84
2,87
2,89
2,9
2,9
2,91
2,92
2,92
2,92
2,92
2,94
2,95
2,95
2,97
2,99
3
3
3,01
3,03
3,03
3,04
3,04
3,05
3,05
3,09
3,09
3,09
3,1

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=166232&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=166232&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=166232&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	2.58	NA	NA	-0.00301215277777805	NA
2	2.59	NA	NA	-0.00144965277777791	NA
3	2.6	NA	NA	0.00490451388888875	NA
4	2.6	NA	NA	0.00105034722222215	NA
5	2.61	NA	NA	-0.0025954861111112	NA
6	2.62	NA	NA	-0.00613715277777776	NA
7	2.64	2.63709201388889	2.63708333333333	8.68055555576047e-06	0.00290798611111143
8	2.65	2.64542534722222	2.64666666666667	-0.00124131944444421	0.00457465277777747
9	2.66	2.65157118055556	2.65666666666667	-0.00509548611111082	0.00842881944444462
10	2.67	2.66802951388889	2.66708333333333	0.000946180555555796	0.00197048611111139
11	2.68	2.68448784722222	2.6775	0.00698784722222208	-0.00448784722222229
12	2.69	2.69313368055556	2.6875	0.00563368055555542	-0.00313368055555552
13	2.69	2.69365451388889	2.69666666666667	-0.00301215277777805	-0.00365451388888838
14	2.71	2.70313368055556	2.70458333333333	-0.00144965277777791	0.00686631944444471
15	2.72	2.71657118055556	2.71166666666667	0.00490451388888875	0.00342881944444473
16	2.73	2.71896701388889	2.71791666666667	0.00105034722222215	0.0110329861111111
17	2.73	2.72115451388889	2.72375	-0.0025954861111112	0.00884548611111136
18	2.74	2.72302951388889	2.72916666666667	-0.00613715277777776	0.0169704861111115
19	2.74	2.73417534722222	2.73416666666667	8.68055555576047e-06	0.00582465277777811
20	2.74	2.73709201388889	2.73833333333333	-0.00124131944444421	0.00290798611111143
21	2.74	2.73698784722222	2.74208333333333	-0.00509548611111082	0.003012152777778
22	2.74	2.74719618055556	2.74625	0.000946180555555796	-0.00719618055555582
23	2.75	2.75782118055556	2.75083333333333	0.00698784722222208	-0.00782118055555614
24	2.75	2.76146701388889	2.75583333333333	0.00563368055555542	-0.0114670138888893
25	2.75	2.75865451388889	2.76166666666667	-0.00301215277777805	-0.00865451388888916
26	2.75	2.76730034722222	2.76875	-0.00144965277777791	-0.0173003472222222
27	2.77	2.78157118055556	2.77666666666667	0.00490451388888875	-0.0115711805555554
28	2.78	2.78730034722222	2.78625	0.00105034722222215	-0.00730034722222195
29	2.79	2.79490451388889	2.7975	-0.0025954861111112	-0.00490451388888813
30	2.8	2.80344618055556	2.80958333333333	-0.00613715277777776	-0.00344618055555523
31	2.82	2.82209201388889	2.82208333333333	8.68055555576047e-06	-0.00209201388888891
32	2.83	2.83375868055556	2.835	-0.00124131944444421	-0.00375868055555584
33	2.84	2.84282118055556	2.84791666666667	-0.00509548611111082	-0.0028211805555558
34	2.87	2.86094618055556	2.86	0.000946180555555796	0.00905381944444494
35	2.89	2.87823784722222	2.87125	0.00698784722222208	0.011762152777778
36	2.9	2.88730034722222	2.88166666666667	0.00563368055555542	0.0126996527777781
37	2.9	2.88865451388889	2.89166666666667	-0.00301215277777805	0.0113454861111109
38	2.91	2.90021701388889	2.90166666666667	-0.00144965277777791	0.00978298611111184
39	2.92	2.91615451388889	2.91125	0.00490451388888875	0.00384548611111146
40	2.92	2.92105034722222	2.92	0.00105034722222215	-0.00105034722222275
41	2.92	2.92573784722222	2.92833333333333	-0.0025954861111112	-0.00573784722222248
42	2.92	2.93052951388889	2.93666666666667	-0.00613715277777776	-0.0105295138888888
43	2.94	2.94500868055556	2.945	8.68055555576047e-06	-0.00500868055555515
44	2.95	2.95209201388889	2.95333333333333	-0.00124131944444421	-0.00209201388888847
45	2.95	2.95698784722222	2.96208333333333	-0.00509548611111082	-0.00698784722222179
46	2.97	2.97219618055556	2.97125	0.000946180555555796	-0.00219618055555504
47	2.99	2.98782118055556	2.98083333333333	0.00698784722222208	0.00217881944444498
48	3	2.99646701388889	2.99083333333333	0.00563368055555542	0.00353298611111175
49	3	2.99740451388889	3.00041666666667	-0.00301215277777805	0.00259548611111171
50	3.01	3.00771701388889	3.00916666666667	-0.00144965277777791	0.00228298611111155
51	3.03	3.02407118055555	3.01916666666667	0.00490451388888875	0.00592881944444512
52	3.03	3.03105034722222	3.03	0.00105034722222215	-0.00105034722222186
53	3.04	3.03657118055556	3.03916666666667	-0.0025954861111112	0.00342881944444473
54	3.04	3.04136284722222	3.0475	-0.00613715277777776	-0.00136284722222202
55	3.05	NA	NA	8.68055555576047e-06	NA
56	3.05	NA	NA	-0.00124131944444421	NA
57	3.09	NA	NA	-0.00509548611111082	NA
58	3.09	NA	NA	0.000946180555555796	NA
59	3.09	NA	NA	0.00698784722222208	NA
60	3.1	NA	NA	0.00563368055555542	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 2.58 & NA & NA & -0.00301215277777805 & NA \tabularnewline
2 & 2.59 & NA & NA & -0.00144965277777791 & NA \tabularnewline
3 & 2.6 & NA & NA & 0.00490451388888875 & NA \tabularnewline
4 & 2.6 & NA & NA & 0.00105034722222215 & NA \tabularnewline
5 & 2.61 & NA & NA & -0.0025954861111112 & NA \tabularnewline
6 & 2.62 & NA & NA & -0.00613715277777776 & NA \tabularnewline
7 & 2.64 & 2.63709201388889 & 2.63708333333333 & 8.68055555576047e-06 & 0.00290798611111143 \tabularnewline
8 & 2.65 & 2.64542534722222 & 2.64666666666667 & -0.00124131944444421 & 0.00457465277777747 \tabularnewline
9 & 2.66 & 2.65157118055556 & 2.65666666666667 & -0.00509548611111082 & 0.00842881944444462 \tabularnewline
10 & 2.67 & 2.66802951388889 & 2.66708333333333 & 0.000946180555555796 & 0.00197048611111139 \tabularnewline
11 & 2.68 & 2.68448784722222 & 2.6775 & 0.00698784722222208 & -0.00448784722222229 \tabularnewline
12 & 2.69 & 2.69313368055556 & 2.6875 & 0.00563368055555542 & -0.00313368055555552 \tabularnewline
13 & 2.69 & 2.69365451388889 & 2.69666666666667 & -0.00301215277777805 & -0.00365451388888838 \tabularnewline
14 & 2.71 & 2.70313368055556 & 2.70458333333333 & -0.00144965277777791 & 0.00686631944444471 \tabularnewline
15 & 2.72 & 2.71657118055556 & 2.71166666666667 & 0.00490451388888875 & 0.00342881944444473 \tabularnewline
16 & 2.73 & 2.71896701388889 & 2.71791666666667 & 0.00105034722222215 & 0.0110329861111111 \tabularnewline
17 & 2.73 & 2.72115451388889 & 2.72375 & -0.0025954861111112 & 0.00884548611111136 \tabularnewline
18 & 2.74 & 2.72302951388889 & 2.72916666666667 & -0.00613715277777776 & 0.0169704861111115 \tabularnewline
19 & 2.74 & 2.73417534722222 & 2.73416666666667 & 8.68055555576047e-06 & 0.00582465277777811 \tabularnewline
20 & 2.74 & 2.73709201388889 & 2.73833333333333 & -0.00124131944444421 & 0.00290798611111143 \tabularnewline
21 & 2.74 & 2.73698784722222 & 2.74208333333333 & -0.00509548611111082 & 0.003012152777778 \tabularnewline
22 & 2.74 & 2.74719618055556 & 2.74625 & 0.000946180555555796 & -0.00719618055555582 \tabularnewline
23 & 2.75 & 2.75782118055556 & 2.75083333333333 & 0.00698784722222208 & -0.00782118055555614 \tabularnewline
24 & 2.75 & 2.76146701388889 & 2.75583333333333 & 0.00563368055555542 & -0.0114670138888893 \tabularnewline
25 & 2.75 & 2.75865451388889 & 2.76166666666667 & -0.00301215277777805 & -0.00865451388888916 \tabularnewline
26 & 2.75 & 2.76730034722222 & 2.76875 & -0.00144965277777791 & -0.0173003472222222 \tabularnewline
27 & 2.77 & 2.78157118055556 & 2.77666666666667 & 0.00490451388888875 & -0.0115711805555554 \tabularnewline
28 & 2.78 & 2.78730034722222 & 2.78625 & 0.00105034722222215 & -0.00730034722222195 \tabularnewline
29 & 2.79 & 2.79490451388889 & 2.7975 & -0.0025954861111112 & -0.00490451388888813 \tabularnewline
30 & 2.8 & 2.80344618055556 & 2.80958333333333 & -0.00613715277777776 & -0.00344618055555523 \tabularnewline
31 & 2.82 & 2.82209201388889 & 2.82208333333333 & 8.68055555576047e-06 & -0.00209201388888891 \tabularnewline
32 & 2.83 & 2.83375868055556 & 2.835 & -0.00124131944444421 & -0.00375868055555584 \tabularnewline
33 & 2.84 & 2.84282118055556 & 2.84791666666667 & -0.00509548611111082 & -0.0028211805555558 \tabularnewline
34 & 2.87 & 2.86094618055556 & 2.86 & 0.000946180555555796 & 0.00905381944444494 \tabularnewline
35 & 2.89 & 2.87823784722222 & 2.87125 & 0.00698784722222208 & 0.011762152777778 \tabularnewline
36 & 2.9 & 2.88730034722222 & 2.88166666666667 & 0.00563368055555542 & 0.0126996527777781 \tabularnewline
37 & 2.9 & 2.88865451388889 & 2.89166666666667 & -0.00301215277777805 & 0.0113454861111109 \tabularnewline
38 & 2.91 & 2.90021701388889 & 2.90166666666667 & -0.00144965277777791 & 0.00978298611111184 \tabularnewline
39 & 2.92 & 2.91615451388889 & 2.91125 & 0.00490451388888875 & 0.00384548611111146 \tabularnewline
40 & 2.92 & 2.92105034722222 & 2.92 & 0.00105034722222215 & -0.00105034722222275 \tabularnewline
41 & 2.92 & 2.92573784722222 & 2.92833333333333 & -0.0025954861111112 & -0.00573784722222248 \tabularnewline
42 & 2.92 & 2.93052951388889 & 2.93666666666667 & -0.00613715277777776 & -0.0105295138888888 \tabularnewline
43 & 2.94 & 2.94500868055556 & 2.945 & 8.68055555576047e-06 & -0.00500868055555515 \tabularnewline
44 & 2.95 & 2.95209201388889 & 2.95333333333333 & -0.00124131944444421 & -0.00209201388888847 \tabularnewline
45 & 2.95 & 2.95698784722222 & 2.96208333333333 & -0.00509548611111082 & -0.00698784722222179 \tabularnewline
46 & 2.97 & 2.97219618055556 & 2.97125 & 0.000946180555555796 & -0.00219618055555504 \tabularnewline
47 & 2.99 & 2.98782118055556 & 2.98083333333333 & 0.00698784722222208 & 0.00217881944444498 \tabularnewline
48 & 3 & 2.99646701388889 & 2.99083333333333 & 0.00563368055555542 & 0.00353298611111175 \tabularnewline
49 & 3 & 2.99740451388889 & 3.00041666666667 & -0.00301215277777805 & 0.00259548611111171 \tabularnewline
50 & 3.01 & 3.00771701388889 & 3.00916666666667 & -0.00144965277777791 & 0.00228298611111155 \tabularnewline
51 & 3.03 & 3.02407118055555 & 3.01916666666667 & 0.00490451388888875 & 0.00592881944444512 \tabularnewline
52 & 3.03 & 3.03105034722222 & 3.03 & 0.00105034722222215 & -0.00105034722222186 \tabularnewline
53 & 3.04 & 3.03657118055556 & 3.03916666666667 & -0.0025954861111112 & 0.00342881944444473 \tabularnewline
54 & 3.04 & 3.04136284722222 & 3.0475 & -0.00613715277777776 & -0.00136284722222202 \tabularnewline
55 & 3.05 & NA & NA & 8.68055555576047e-06 & NA \tabularnewline
56 & 3.05 & NA & NA & -0.00124131944444421 & NA \tabularnewline
57 & 3.09 & NA & NA & -0.00509548611111082 & NA \tabularnewline
58 & 3.09 & NA & NA & 0.000946180555555796 & NA \tabularnewline
59 & 3.09 & NA & NA & 0.00698784722222208 & NA \tabularnewline
60 & 3.1 & NA & NA & 0.00563368055555542 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=166232&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]2.58[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00301215277777805[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]2.59[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00144965277777791[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]2.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00490451388888875[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]2.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00105034722222215[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]2.61[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0025954861111112[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]2.62[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00613715277777776[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]2.64[/C][C]2.63709201388889[/C][C]2.63708333333333[/C][C]8.68055555576047e-06[/C][C]0.00290798611111143[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]2.65[/C][C]2.64542534722222[/C][C]2.64666666666667[/C][C]-0.00124131944444421[/C][C]0.00457465277777747[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]2.66[/C][C]2.65157118055556[/C][C]2.65666666666667[/C][C]-0.00509548611111082[/C][C]0.00842881944444462[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]2.67[/C][C]2.66802951388889[/C][C]2.66708333333333[/C][C]0.000946180555555796[/C][C]0.00197048611111139[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]2.68[/C][C]2.68448784722222[/C][C]2.6775[/C][C]0.00698784722222208[/C][C]-0.00448784722222229[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]2.69[/C][C]2.69313368055556[/C][C]2.6875[/C][C]0.00563368055555542[/C][C]-0.00313368055555552[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]2.69[/C][C]2.69365451388889[/C][C]2.69666666666667[/C][C]-0.00301215277777805[/C][C]-0.00365451388888838[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]2.71[/C][C]2.70313368055556[/C][C]2.70458333333333[/C][C]-0.00144965277777791[/C][C]0.00686631944444471[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]2.72[/C][C]2.71657118055556[/C][C]2.71166666666667[/C][C]0.00490451388888875[/C][C]0.00342881944444473[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]2.73[/C][C]2.71896701388889[/C][C]2.71791666666667[/C][C]0.00105034722222215[/C][C]0.0110329861111111[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]2.73[/C][C]2.72115451388889[/C][C]2.72375[/C][C]-0.0025954861111112[/C][C]0.00884548611111136[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]2.74[/C][C]2.72302951388889[/C][C]2.72916666666667[/C][C]-0.00613715277777776[/C][C]0.0169704861111115[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]2.74[/C][C]2.73417534722222[/C][C]2.73416666666667[/C][C]8.68055555576047e-06[/C][C]0.00582465277777811[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]2.74[/C][C]2.73709201388889[/C][C]2.73833333333333[/C][C]-0.00124131944444421[/C][C]0.00290798611111143[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]2.74[/C][C]2.73698784722222[/C][C]2.74208333333333[/C][C]-0.00509548611111082[/C][C]0.003012152777778[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]2.74[/C][C]2.74719618055556[/C][C]2.74625[/C][C]0.000946180555555796[/C][C]-0.00719618055555582[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]2.75[/C][C]2.75782118055556[/C][C]2.75083333333333[/C][C]0.00698784722222208[/C][C]-0.00782118055555614[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]2.75[/C][C]2.76146701388889[/C][C]2.75583333333333[/C][C]0.00563368055555542[/C][C]-0.0114670138888893[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]2.75[/C][C]2.75865451388889[/C][C]2.76166666666667[/C][C]-0.00301215277777805[/C][C]-0.00865451388888916[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]2.75[/C][C]2.76730034722222[/C][C]2.76875[/C][C]-0.00144965277777791[/C][C]-0.0173003472222222[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]2.77[/C][C]2.78157118055556[/C][C]2.77666666666667[/C][C]0.00490451388888875[/C][C]-0.0115711805555554[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]2.78[/C][C]2.78730034722222[/C][C]2.78625[/C][C]0.00105034722222215[/C][C]-0.00730034722222195[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]2.79[/C][C]2.79490451388889[/C][C]2.7975[/C][C]-0.0025954861111112[/C][C]-0.00490451388888813[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]2.8[/C][C]2.80344618055556[/C][C]2.80958333333333[/C][C]-0.00613715277777776[/C][C]-0.00344618055555523[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]2.82[/C][C]2.82209201388889[/C][C]2.82208333333333[/C][C]8.68055555576047e-06[/C][C]-0.00209201388888891[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]2.83[/C][C]2.83375868055556[/C][C]2.835[/C][C]-0.00124131944444421[/C][C]-0.00375868055555584[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]2.84[/C][C]2.84282118055556[/C][C]2.84791666666667[/C][C]-0.00509548611111082[/C][C]-0.0028211805555558[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]2.87[/C][C]2.86094618055556[/C][C]2.86[/C][C]0.000946180555555796[/C][C]0.00905381944444494[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]2.89[/C][C]2.87823784722222[/C][C]2.87125[/C][C]0.00698784722222208[/C][C]0.011762152777778[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]2.9[/C][C]2.88730034722222[/C][C]2.88166666666667[/C][C]0.00563368055555542[/C][C]0.0126996527777781[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]2.9[/C][C]2.88865451388889[/C][C]2.89166666666667[/C][C]-0.00301215277777805[/C][C]0.0113454861111109[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]2.91[/C][C]2.90021701388889[/C][C]2.90166666666667[/C][C]-0.00144965277777791[/C][C]0.00978298611111184[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]2.92[/C][C]2.91615451388889[/C][C]2.91125[/C][C]0.00490451388888875[/C][C]0.00384548611111146[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]2.92[/C][C]2.92105034722222[/C][C]2.92[/C][C]0.00105034722222215[/C][C]-0.00105034722222275[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]2.92[/C][C]2.92573784722222[/C][C]2.92833333333333[/C][C]-0.0025954861111112[/C][C]-0.00573784722222248[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]2.92[/C][C]2.93052951388889[/C][C]2.93666666666667[/C][C]-0.00613715277777776[/C][C]-0.0105295138888888[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]2.94[/C][C]2.94500868055556[/C][C]2.945[/C][C]8.68055555576047e-06[/C][C]-0.00500868055555515[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]2.95[/C][C]2.95209201388889[/C][C]2.95333333333333[/C][C]-0.00124131944444421[/C][C]-0.00209201388888847[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]2.95[/C][C]2.95698784722222[/C][C]2.96208333333333[/C][C]-0.00509548611111082[/C][C]-0.00698784722222179[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]2.97[/C][C]2.97219618055556[/C][C]2.97125[/C][C]0.000946180555555796[/C][C]-0.00219618055555504[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]2.99[/C][C]2.98782118055556[/C][C]2.98083333333333[/C][C]0.00698784722222208[/C][C]0.00217881944444498[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]3[/C][C]2.99646701388889[/C][C]2.99083333333333[/C][C]0.00563368055555542[/C][C]0.00353298611111175[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]3[/C][C]2.99740451388889[/C][C]3.00041666666667[/C][C]-0.00301215277777805[/C][C]0.00259548611111171[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]3.01[/C][C]3.00771701388889[/C][C]3.00916666666667[/C][C]-0.00144965277777791[/C][C]0.00228298611111155[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]3.03[/C][C]3.02407118055555[/C][C]3.01916666666667[/C][C]0.00490451388888875[/C][C]0.00592881944444512[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]3.03[/C][C]3.03105034722222[/C][C]3.03[/C][C]0.00105034722222215[/C][C]-0.00105034722222186[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]3.04[/C][C]3.03657118055556[/C][C]3.03916666666667[/C][C]-0.0025954861111112[/C][C]0.00342881944444473[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]3.04[/C][C]3.04136284722222[/C][C]3.0475[/C][C]-0.00613715277777776[/C][C]-0.00136284722222202[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]3.05[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]8.68055555576047e-06[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]3.05[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00124131944444421[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]3.09[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00509548611111082[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]3.09[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.000946180555555796[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]3.09[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00698784722222208[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]3.1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00563368055555542[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=166232&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=166232&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	2.58	NA	NA	-0.00301215277777805	NA
2	2.59	NA	NA	-0.00144965277777791	NA
3	2.6	NA	NA	0.00490451388888875	NA
4	2.6	NA	NA	0.00105034722222215	NA
5	2.61	NA	NA	-0.0025954861111112	NA
6	2.62	NA	NA	-0.00613715277777776	NA
7	2.64	2.63709201388889	2.63708333333333	8.68055555576047e-06	0.00290798611111143
8	2.65	2.64542534722222	2.64666666666667	-0.00124131944444421	0.00457465277777747
9	2.66	2.65157118055556	2.65666666666667	-0.00509548611111082	0.00842881944444462
10	2.67	2.66802951388889	2.66708333333333	0.000946180555555796	0.00197048611111139
11	2.68	2.68448784722222	2.6775	0.00698784722222208	-0.00448784722222229
12	2.69	2.69313368055556	2.6875	0.00563368055555542	-0.00313368055555552
13	2.69	2.69365451388889	2.69666666666667	-0.00301215277777805	-0.00365451388888838
14	2.71	2.70313368055556	2.70458333333333	-0.00144965277777791	0.00686631944444471
15	2.72	2.71657118055556	2.71166666666667	0.00490451388888875	0.00342881944444473
16	2.73	2.71896701388889	2.71791666666667	0.00105034722222215	0.0110329861111111
17	2.73	2.72115451388889	2.72375	-0.0025954861111112	0.00884548611111136
18	2.74	2.72302951388889	2.72916666666667	-0.00613715277777776	0.0169704861111115
19	2.74	2.73417534722222	2.73416666666667	8.68055555576047e-06	0.00582465277777811
20	2.74	2.73709201388889	2.73833333333333	-0.00124131944444421	0.00290798611111143
21	2.74	2.73698784722222	2.74208333333333	-0.00509548611111082	0.003012152777778
22	2.74	2.74719618055556	2.74625	0.000946180555555796	-0.00719618055555582
23	2.75	2.75782118055556	2.75083333333333	0.00698784722222208	-0.00782118055555614
24	2.75	2.76146701388889	2.75583333333333	0.00563368055555542	-0.0114670138888893
25	2.75	2.75865451388889	2.76166666666667	-0.00301215277777805	-0.00865451388888916
26	2.75	2.76730034722222	2.76875	-0.00144965277777791	-0.0173003472222222
27	2.77	2.78157118055556	2.77666666666667	0.00490451388888875	-0.0115711805555554
28	2.78	2.78730034722222	2.78625	0.00105034722222215	-0.00730034722222195
29	2.79	2.79490451388889	2.7975	-0.0025954861111112	-0.00490451388888813
30	2.8	2.80344618055556	2.80958333333333	-0.00613715277777776	-0.00344618055555523
31	2.82	2.82209201388889	2.82208333333333	8.68055555576047e-06	-0.00209201388888891
32	2.83	2.83375868055556	2.835	-0.00124131944444421	-0.00375868055555584
33	2.84	2.84282118055556	2.84791666666667	-0.00509548611111082	-0.0028211805555558
34	2.87	2.86094618055556	2.86	0.000946180555555796	0.00905381944444494
35	2.89	2.87823784722222	2.87125	0.00698784722222208	0.011762152777778
36	2.9	2.88730034722222	2.88166666666667	0.00563368055555542	0.0126996527777781
37	2.9	2.88865451388889	2.89166666666667	-0.00301215277777805	0.0113454861111109
38	2.91	2.90021701388889	2.90166666666667	-0.00144965277777791	0.00978298611111184
39	2.92	2.91615451388889	2.91125	0.00490451388888875	0.00384548611111146
40	2.92	2.92105034722222	2.92	0.00105034722222215	-0.00105034722222275
41	2.92	2.92573784722222	2.92833333333333	-0.0025954861111112	-0.00573784722222248
42	2.92	2.93052951388889	2.93666666666667	-0.00613715277777776	-0.0105295138888888
43	2.94	2.94500868055556	2.945	8.68055555576047e-06	-0.00500868055555515
44	2.95	2.95209201388889	2.95333333333333	-0.00124131944444421	-0.00209201388888847
45	2.95	2.95698784722222	2.96208333333333	-0.00509548611111082	-0.00698784722222179
46	2.97	2.97219618055556	2.97125	0.000946180555555796	-0.00219618055555504
47	2.99	2.98782118055556	2.98083333333333	0.00698784722222208	0.00217881944444498
48	3	2.99646701388889	2.99083333333333	0.00563368055555542	0.00353298611111175
49	3	2.99740451388889	3.00041666666667	-0.00301215277777805	0.00259548611111171
50	3.01	3.00771701388889	3.00916666666667	-0.00144965277777791	0.00228298611111155
51	3.03	3.02407118055555	3.01916666666667	0.00490451388888875	0.00592881944444512
52	3.03	3.03105034722222	3.03	0.00105034722222215	-0.00105034722222186
53	3.04	3.03657118055556	3.03916666666667	-0.0025954861111112	0.00342881944444473
54	3.04	3.04136284722222	3.0475	-0.00613715277777776	-0.00136284722222202
55	3.05	NA	NA	8.68055555576047e-06	NA
56	3.05	NA	NA	-0.00124131944444421	NA
57	3.09	NA	NA	-0.00509548611111082	NA
58	3.09	NA	NA	0.000946180555555796	NA
59	3.09	NA	NA	0.00698784722222208	NA
60	3.1	NA	NA	0.00563368055555542	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