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 15:27:00 -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/t1336246048v9yd3z2t0tx6yvd.htm/, Retrieved Wed, 01 May 2024 10:49:26 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=166237, Retrieved Wed, 01 May 2024 10:49:26 +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

189

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

-       [Classical Decomposition] [Prijsindex citytr...] [2012-05-05 19:27:00] [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	2 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 & 2 seconds \tabularnewline
R Server & 'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=166237&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]'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=166237&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=166237&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	'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	98.01	NA	NA	-1.84993055555555	NA
2	99.2	NA	NA	-1.68868055555556	NA
3	100.7	NA	NA	1.01413194444445	NA
4	106.41	NA	NA	3.01340277777778	NA
5	107.51	NA	NA	3.33704861111111	NA
6	107.1	NA	NA	2.40173611111111	NA
7	99.75	99.3524652777778	104.187083333333	-4.83461805555555	0.397534722222247
8	98.96	98.8329861111111	104.734166666667	-5.90118055555556	0.127013888888897
9	107.26	107.496527777778	105.30125	2.19527777777778	-0.236527777777752
10	107.11	107.571840277778	105.6325	1.93934027777777	-0.461840277777767
11	107.2	106.115694444444	105.66	0.455694444444439	1.08430555555557
12	107.65	105.574444444444	105.656666666667	-0.0822222222222212	2.07555555555557
13	104.78	103.803402777778	105.653333333333	-1.84993055555555	0.976597222222225
14	105.56	103.989652777778	105.678333333333	-1.68868055555556	1.57034722222224
15	107.95	106.716215277778	105.702083333333	1.01413194444445	1.23378472222224
16	107.11	108.718819444444	105.705416666667	3.01340277777778	-1.60881944444445
17	107.47	109.300381944444	105.963333333333	3.33704861111111	-1.83038194444444
18	107.06	108.861319444444	106.459583333333	2.40173611111111	-1.80131944444443
19	99.71	102.107048611111	106.941666666667	-4.83461805555555	-2.3970486111111
20	99.6	101.521736111111	107.422916666667	-5.90118055555556	-1.9217361111111
21	107.19	110.176527777778	107.98125	2.19527777777778	-2.98652777777777
22	107.26	110.702256944444	108.762916666667	1.93934027777777	-3.44225694444444
23	113.24	110.141944444444	109.68625	0.455694444444439	3.09805555555555
24	113.52	110.495277777778	110.5775	-0.0822222222222212	3.02472222222224
25	110.48	109.600902777778	111.450833333333	-1.84993055555555	0.879097222222242
26	111.41	110.600069444444	112.28875	-1.68868055555556	0.809930555555553
27	115.5	114.169965277778	113.155833333333	1.01413194444445	1.33003472222224
28	118.32	117.096736111111	114.083333333333	3.01340277777778	1.22326388888889
29	118.42	117.999548611111	114.6625	3.33704861111111	0.420451388888921
30	117.5	117.207986111111	114.80625	2.40173611111111	0.292013888888903
31	110.23	110.118298611111	114.952916666667	-4.83461805555555	0.111701388888875
32	109.19	109.295486111111	115.196666666667	-5.90118055555556	-0.105486111111119
33	118.41	117.559861111111	115.364583333333	2.19527777777778	0.850138888888878
34	118.3	117.571840277778	115.6325	1.93934027777777	0.72815972222223
35	116.1	116.532777777778	116.077083333333	0.455694444444439	-0.432777777777758
36	114.11	116.463194444444	116.545416666667	-0.0822222222222212	-2.35319444444443
37	113.41	115.182569444444	117.0325	-1.84993055555555	-1.77256944444443
38	114.33	115.825486111111	117.514166666667	-1.68868055555556	-1.49548611111111
39	116.61	118.976215277778	117.962083333333	1.01413194444445	-2.36621527777778
40	123.64	121.401319444444	118.387916666667	3.01340277777778	2.23868055555555
41	123.77	121.874131944444	118.537083333333	3.33704861111111	1.89586805555554
42	123.39	120.876319444444	118.474583333333	2.40173611111111	2.51368055555557
43	116.03	113.685381944444	118.52	-4.83461805555555	2.34461805555556
44	114.95	112.592986111111	118.494166666667	-5.90118055555556	2.3570138888889
45	123.4	120.570277777778	118.375	2.19527777777778	2.82972222222223
46	123.53	119.897256944444	117.957916666667	1.93934027777777	3.63274305555555
47	114.45	117.742777777778	117.287083333333	0.455694444444439	-3.29277777777776
48	114.26	116.550277777778	116.6325	-0.0822222222222212	-2.29027777777777
49	114.35	113.976319444444	115.82625	-1.84993055555555	0.373680555555566
50	112.77	113.197986111111	114.886666666667	-1.68868055555556	-0.427986111111096
51	115.31	115.050798611111	114.036666666667	1.01413194444445	0.259201388888897
52	114.93	116.326319444444	113.312916666667	3.01340277777778	-1.39631944444442
53	116.38	116.409131944444	113.072083333333	3.33704861111111	-0.0291319444444156
54	115.07	115.617569444444	113.215833333333	2.40173611111111	-0.547569444444434
55	105	NA	NA	-4.83461805555555	NA
56	103.43	NA	NA	-5.90118055555556	NA
57	114.52	NA	NA	2.19527777777778	NA
58	115.04	NA	NA	1.93934027777777	NA
59	117.16	NA	NA	0.455694444444439	NA
60	115	NA	NA	-0.0822222222222212	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 98.01 & NA & NA & -1.84993055555555 & NA \tabularnewline
2 & 99.2 & NA & NA & -1.68868055555556 & NA \tabularnewline
3 & 100.7 & NA & NA & 1.01413194444445 & NA \tabularnewline
4 & 106.41 & NA & NA & 3.01340277777778 & NA \tabularnewline
5 & 107.51 & NA & NA & 3.33704861111111 & NA \tabularnewline
6 & 107.1 & NA & NA & 2.40173611111111 & NA \tabularnewline
7 & 99.75 & 99.3524652777778 & 104.187083333333 & -4.83461805555555 & 0.397534722222247 \tabularnewline
8 & 98.96 & 98.8329861111111 & 104.734166666667 & -5.90118055555556 & 0.127013888888897 \tabularnewline
9 & 107.26 & 107.496527777778 & 105.30125 & 2.19527777777778 & -0.236527777777752 \tabularnewline
10 & 107.11 & 107.571840277778 & 105.6325 & 1.93934027777777 & -0.461840277777767 \tabularnewline
11 & 107.2 & 106.115694444444 & 105.66 & 0.455694444444439 & 1.08430555555557 \tabularnewline
12 & 107.65 & 105.574444444444 & 105.656666666667 & -0.0822222222222212 & 2.07555555555557 \tabularnewline
13 & 104.78 & 103.803402777778 & 105.653333333333 & -1.84993055555555 & 0.976597222222225 \tabularnewline
14 & 105.56 & 103.989652777778 & 105.678333333333 & -1.68868055555556 & 1.57034722222224 \tabularnewline
15 & 107.95 & 106.716215277778 & 105.702083333333 & 1.01413194444445 & 1.23378472222224 \tabularnewline
16 & 107.11 & 108.718819444444 & 105.705416666667 & 3.01340277777778 & -1.60881944444445 \tabularnewline
17 & 107.47 & 109.300381944444 & 105.963333333333 & 3.33704861111111 & -1.83038194444444 \tabularnewline
18 & 107.06 & 108.861319444444 & 106.459583333333 & 2.40173611111111 & -1.80131944444443 \tabularnewline
19 & 99.71 & 102.107048611111 & 106.941666666667 & -4.83461805555555 & -2.3970486111111 \tabularnewline
20 & 99.6 & 101.521736111111 & 107.422916666667 & -5.90118055555556 & -1.9217361111111 \tabularnewline
21 & 107.19 & 110.176527777778 & 107.98125 & 2.19527777777778 & -2.98652777777777 \tabularnewline
22 & 107.26 & 110.702256944444 & 108.762916666667 & 1.93934027777777 & -3.44225694444444 \tabularnewline
23 & 113.24 & 110.141944444444 & 109.68625 & 0.455694444444439 & 3.09805555555555 \tabularnewline
24 & 113.52 & 110.495277777778 & 110.5775 & -0.0822222222222212 & 3.02472222222224 \tabularnewline
25 & 110.48 & 109.600902777778 & 111.450833333333 & -1.84993055555555 & 0.879097222222242 \tabularnewline
26 & 111.41 & 110.600069444444 & 112.28875 & -1.68868055555556 & 0.809930555555553 \tabularnewline
27 & 115.5 & 114.169965277778 & 113.155833333333 & 1.01413194444445 & 1.33003472222224 \tabularnewline
28 & 118.32 & 117.096736111111 & 114.083333333333 & 3.01340277777778 & 1.22326388888889 \tabularnewline
29 & 118.42 & 117.999548611111 & 114.6625 & 3.33704861111111 & 0.420451388888921 \tabularnewline
30 & 117.5 & 117.207986111111 & 114.80625 & 2.40173611111111 & 0.292013888888903 \tabularnewline
31 & 110.23 & 110.118298611111 & 114.952916666667 & -4.83461805555555 & 0.111701388888875 \tabularnewline
32 & 109.19 & 109.295486111111 & 115.196666666667 & -5.90118055555556 & -0.105486111111119 \tabularnewline
33 & 118.41 & 117.559861111111 & 115.364583333333 & 2.19527777777778 & 0.850138888888878 \tabularnewline
34 & 118.3 & 117.571840277778 & 115.6325 & 1.93934027777777 & 0.72815972222223 \tabularnewline
35 & 116.1 & 116.532777777778 & 116.077083333333 & 0.455694444444439 & -0.432777777777758 \tabularnewline
36 & 114.11 & 116.463194444444 & 116.545416666667 & -0.0822222222222212 & -2.35319444444443 \tabularnewline
37 & 113.41 & 115.182569444444 & 117.0325 & -1.84993055555555 & -1.77256944444443 \tabularnewline
38 & 114.33 & 115.825486111111 & 117.514166666667 & -1.68868055555556 & -1.49548611111111 \tabularnewline
39 & 116.61 & 118.976215277778 & 117.962083333333 & 1.01413194444445 & -2.36621527777778 \tabularnewline
40 & 123.64 & 121.401319444444 & 118.387916666667 & 3.01340277777778 & 2.23868055555555 \tabularnewline
41 & 123.77 & 121.874131944444 & 118.537083333333 & 3.33704861111111 & 1.89586805555554 \tabularnewline
42 & 123.39 & 120.876319444444 & 118.474583333333 & 2.40173611111111 & 2.51368055555557 \tabularnewline
43 & 116.03 & 113.685381944444 & 118.52 & -4.83461805555555 & 2.34461805555556 \tabularnewline
44 & 114.95 & 112.592986111111 & 118.494166666667 & -5.90118055555556 & 2.3570138888889 \tabularnewline
45 & 123.4 & 120.570277777778 & 118.375 & 2.19527777777778 & 2.82972222222223 \tabularnewline
46 & 123.53 & 119.897256944444 & 117.957916666667 & 1.93934027777777 & 3.63274305555555 \tabularnewline
47 & 114.45 & 117.742777777778 & 117.287083333333 & 0.455694444444439 & -3.29277777777776 \tabularnewline
48 & 114.26 & 116.550277777778 & 116.6325 & -0.0822222222222212 & -2.29027777777777 \tabularnewline
49 & 114.35 & 113.976319444444 & 115.82625 & -1.84993055555555 & 0.373680555555566 \tabularnewline
50 & 112.77 & 113.197986111111 & 114.886666666667 & -1.68868055555556 & -0.427986111111096 \tabularnewline
51 & 115.31 & 115.050798611111 & 114.036666666667 & 1.01413194444445 & 0.259201388888897 \tabularnewline
52 & 114.93 & 116.326319444444 & 113.312916666667 & 3.01340277777778 & -1.39631944444442 \tabularnewline
53 & 116.38 & 116.409131944444 & 113.072083333333 & 3.33704861111111 & -0.0291319444444156 \tabularnewline
54 & 115.07 & 115.617569444444 & 113.215833333333 & 2.40173611111111 & -0.547569444444434 \tabularnewline
55 & 105 & NA & NA & -4.83461805555555 & NA \tabularnewline
56 & 103.43 & NA & NA & -5.90118055555556 & NA \tabularnewline
57 & 114.52 & NA & NA & 2.19527777777778 & NA \tabularnewline
58 & 115.04 & NA & NA & 1.93934027777777 & NA \tabularnewline
59 & 117.16 & NA & NA & 0.455694444444439 & NA \tabularnewline
60 & 115 & NA & NA & -0.0822222222222212 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=166237&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]98.01[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1.84993055555555[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]99.2[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1.68868055555556[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]100.7[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.01413194444445[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]106.41[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]3.01340277777778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]107.51[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]3.33704861111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]107.1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]2.40173611111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]99.75[/C][C]99.3524652777778[/C][C]104.187083333333[/C][C]-4.83461805555555[/C][C]0.397534722222247[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]98.96[/C][C]98.8329861111111[/C][C]104.734166666667[/C][C]-5.90118055555556[/C][C]0.127013888888897[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]107.26[/C][C]107.496527777778[/C][C]105.30125[/C][C]2.19527777777778[/C][C]-0.236527777777752[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]107.11[/C][C]107.571840277778[/C][C]105.6325[/C][C]1.93934027777777[/C][C]-0.461840277777767[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]107.2[/C][C]106.115694444444[/C][C]105.66[/C][C]0.455694444444439[/C][C]1.08430555555557[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]107.65[/C][C]105.574444444444[/C][C]105.656666666667[/C][C]-0.0822222222222212[/C][C]2.07555555555557[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]104.78[/C][C]103.803402777778[/C][C]105.653333333333[/C][C]-1.84993055555555[/C][C]0.976597222222225[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]105.56[/C][C]103.989652777778[/C][C]105.678333333333[/C][C]-1.68868055555556[/C][C]1.57034722222224[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]107.95[/C][C]106.716215277778[/C][C]105.702083333333[/C][C]1.01413194444445[/C][C]1.23378472222224[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]107.11[/C][C]108.718819444444[/C][C]105.705416666667[/C][C]3.01340277777778[/C][C]-1.60881944444445[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]107.47[/C][C]109.300381944444[/C][C]105.963333333333[/C][C]3.33704861111111[/C][C]-1.83038194444444[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]107.06[/C][C]108.861319444444[/C][C]106.459583333333[/C][C]2.40173611111111[/C][C]-1.80131944444443[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]99.71[/C][C]102.107048611111[/C][C]106.941666666667[/C][C]-4.83461805555555[/C][C]-2.3970486111111[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]99.6[/C][C]101.521736111111[/C][C]107.422916666667[/C][C]-5.90118055555556[/C][C]-1.9217361111111[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]107.19[/C][C]110.176527777778[/C][C]107.98125[/C][C]2.19527777777778[/C][C]-2.98652777777777[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]107.26[/C][C]110.702256944444[/C][C]108.762916666667[/C][C]1.93934027777777[/C][C]-3.44225694444444[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]113.24[/C][C]110.141944444444[/C][C]109.68625[/C][C]0.455694444444439[/C][C]3.09805555555555[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]113.52[/C][C]110.495277777778[/C][C]110.5775[/C][C]-0.0822222222222212[/C][C]3.02472222222224[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]110.48[/C][C]109.600902777778[/C][C]111.450833333333[/C][C]-1.84993055555555[/C][C]0.879097222222242[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]111.41[/C][C]110.600069444444[/C][C]112.28875[/C][C]-1.68868055555556[/C][C]0.809930555555553[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]115.5[/C][C]114.169965277778[/C][C]113.155833333333[/C][C]1.01413194444445[/C][C]1.33003472222224[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]118.32[/C][C]117.096736111111[/C][C]114.083333333333[/C][C]3.01340277777778[/C][C]1.22326388888889[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]118.42[/C][C]117.999548611111[/C][C]114.6625[/C][C]3.33704861111111[/C][C]0.420451388888921[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]117.5[/C][C]117.207986111111[/C][C]114.80625[/C][C]2.40173611111111[/C][C]0.292013888888903[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]110.23[/C][C]110.118298611111[/C][C]114.952916666667[/C][C]-4.83461805555555[/C][C]0.111701388888875[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]109.19[/C][C]109.295486111111[/C][C]115.196666666667[/C][C]-5.90118055555556[/C][C]-0.105486111111119[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]118.41[/C][C]117.559861111111[/C][C]115.364583333333[/C][C]2.19527777777778[/C][C]0.850138888888878[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]118.3[/C][C]117.571840277778[/C][C]115.6325[/C][C]1.93934027777777[/C][C]0.72815972222223[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]116.1[/C][C]116.532777777778[/C][C]116.077083333333[/C][C]0.455694444444439[/C][C]-0.432777777777758[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]114.11[/C][C]116.463194444444[/C][C]116.545416666667[/C][C]-0.0822222222222212[/C][C]-2.35319444444443[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]113.41[/C][C]115.182569444444[/C][C]117.0325[/C][C]-1.84993055555555[/C][C]-1.77256944444443[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]114.33[/C][C]115.825486111111[/C][C]117.514166666667[/C][C]-1.68868055555556[/C][C]-1.49548611111111[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]116.61[/C][C]118.976215277778[/C][C]117.962083333333[/C][C]1.01413194444445[/C][C]-2.36621527777778[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]123.64[/C][C]121.401319444444[/C][C]118.387916666667[/C][C]3.01340277777778[/C][C]2.23868055555555[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]123.77[/C][C]121.874131944444[/C][C]118.537083333333[/C][C]3.33704861111111[/C][C]1.89586805555554[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]123.39[/C][C]120.876319444444[/C][C]118.474583333333[/C][C]2.40173611111111[/C][C]2.51368055555557[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]116.03[/C][C]113.685381944444[/C][C]118.52[/C][C]-4.83461805555555[/C][C]2.34461805555556[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]114.95[/C][C]112.592986111111[/C][C]118.494166666667[/C][C]-5.90118055555556[/C][C]2.3570138888889[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]123.4[/C][C]120.570277777778[/C][C]118.375[/C][C]2.19527777777778[/C][C]2.82972222222223[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]123.53[/C][C]119.897256944444[/C][C]117.957916666667[/C][C]1.93934027777777[/C][C]3.63274305555555[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]114.45[/C][C]117.742777777778[/C][C]117.287083333333[/C][C]0.455694444444439[/C][C]-3.29277777777776[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]114.26[/C][C]116.550277777778[/C][C]116.6325[/C][C]-0.0822222222222212[/C][C]-2.29027777777777[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]114.35[/C][C]113.976319444444[/C][C]115.82625[/C][C]-1.84993055555555[/C][C]0.373680555555566[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]112.77[/C][C]113.197986111111[/C][C]114.886666666667[/C][C]-1.68868055555556[/C][C]-0.427986111111096[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]115.31[/C][C]115.050798611111[/C][C]114.036666666667[/C][C]1.01413194444445[/C][C]0.259201388888897[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]114.93[/C][C]116.326319444444[/C][C]113.312916666667[/C][C]3.01340277777778[/C][C]-1.39631944444442[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]116.38[/C][C]116.409131944444[/C][C]113.072083333333[/C][C]3.33704861111111[/C][C]-0.0291319444444156[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]115.07[/C][C]115.617569444444[/C][C]113.215833333333[/C][C]2.40173611111111[/C][C]-0.547569444444434[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]105[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-4.83461805555555[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]103.43[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-5.90118055555556[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]114.52[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]2.19527777777778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]115.04[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.93934027777777[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]117.16[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.455694444444439[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]115[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0822222222222212[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=166237&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=166237&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	98.01	NA	NA	-1.84993055555555	NA
2	99.2	NA	NA	-1.68868055555556	NA
3	100.7	NA	NA	1.01413194444445	NA
4	106.41	NA	NA	3.01340277777778	NA
5	107.51	NA	NA	3.33704861111111	NA
6	107.1	NA	NA	2.40173611111111	NA
7	99.75	99.3524652777778	104.187083333333	-4.83461805555555	0.397534722222247
8	98.96	98.8329861111111	104.734166666667	-5.90118055555556	0.127013888888897
9	107.26	107.496527777778	105.30125	2.19527777777778	-0.236527777777752
10	107.11	107.571840277778	105.6325	1.93934027777777	-0.461840277777767
11	107.2	106.115694444444	105.66	0.455694444444439	1.08430555555557
12	107.65	105.574444444444	105.656666666667	-0.0822222222222212	2.07555555555557
13	104.78	103.803402777778	105.653333333333	-1.84993055555555	0.976597222222225
14	105.56	103.989652777778	105.678333333333	-1.68868055555556	1.57034722222224
15	107.95	106.716215277778	105.702083333333	1.01413194444445	1.23378472222224
16	107.11	108.718819444444	105.705416666667	3.01340277777778	-1.60881944444445
17	107.47	109.300381944444	105.963333333333	3.33704861111111	-1.83038194444444
18	107.06	108.861319444444	106.459583333333	2.40173611111111	-1.80131944444443
19	99.71	102.107048611111	106.941666666667	-4.83461805555555	-2.3970486111111
20	99.6	101.521736111111	107.422916666667	-5.90118055555556	-1.9217361111111
21	107.19	110.176527777778	107.98125	2.19527777777778	-2.98652777777777
22	107.26	110.702256944444	108.762916666667	1.93934027777777	-3.44225694444444
23	113.24	110.141944444444	109.68625	0.455694444444439	3.09805555555555
24	113.52	110.495277777778	110.5775	-0.0822222222222212	3.02472222222224
25	110.48	109.600902777778	111.450833333333	-1.84993055555555	0.879097222222242
26	111.41	110.600069444444	112.28875	-1.68868055555556	0.809930555555553
27	115.5	114.169965277778	113.155833333333	1.01413194444445	1.33003472222224
28	118.32	117.096736111111	114.083333333333	3.01340277777778	1.22326388888889
29	118.42	117.999548611111	114.6625	3.33704861111111	0.420451388888921
30	117.5	117.207986111111	114.80625	2.40173611111111	0.292013888888903
31	110.23	110.118298611111	114.952916666667	-4.83461805555555	0.111701388888875
32	109.19	109.295486111111	115.196666666667	-5.90118055555556	-0.105486111111119
33	118.41	117.559861111111	115.364583333333	2.19527777777778	0.850138888888878
34	118.3	117.571840277778	115.6325	1.93934027777777	0.72815972222223
35	116.1	116.532777777778	116.077083333333	0.455694444444439	-0.432777777777758
36	114.11	116.463194444444	116.545416666667	-0.0822222222222212	-2.35319444444443
37	113.41	115.182569444444	117.0325	-1.84993055555555	-1.77256944444443
38	114.33	115.825486111111	117.514166666667	-1.68868055555556	-1.49548611111111
39	116.61	118.976215277778	117.962083333333	1.01413194444445	-2.36621527777778
40	123.64	121.401319444444	118.387916666667	3.01340277777778	2.23868055555555
41	123.77	121.874131944444	118.537083333333	3.33704861111111	1.89586805555554
42	123.39	120.876319444444	118.474583333333	2.40173611111111	2.51368055555557
43	116.03	113.685381944444	118.52	-4.83461805555555	2.34461805555556
44	114.95	112.592986111111	118.494166666667	-5.90118055555556	2.3570138888889
45	123.4	120.570277777778	118.375	2.19527777777778	2.82972222222223
46	123.53	119.897256944444	117.957916666667	1.93934027777777	3.63274305555555
47	114.45	117.742777777778	117.287083333333	0.455694444444439	-3.29277777777776
48	114.26	116.550277777778	116.6325	-0.0822222222222212	-2.29027777777777
49	114.35	113.976319444444	115.82625	-1.84993055555555	0.373680555555566
50	112.77	113.197986111111	114.886666666667	-1.68868055555556	-0.427986111111096
51	115.31	115.050798611111	114.036666666667	1.01413194444445	0.259201388888897
52	114.93	116.326319444444	113.312916666667	3.01340277777778	-1.39631944444442
53	116.38	116.409131944444	113.072083333333	3.33704861111111	-0.0291319444444156
54	115.07	115.617569444444	113.215833333333	2.40173611111111	-0.547569444444434
55	105	NA	NA	-4.83461805555555	NA
56	103.43	NA	NA	-5.90118055555556	NA
57	114.52	NA	NA	2.19527777777778	NA
58	115.04	NA	NA	1.93934027777777	NA
59	117.16	NA	NA	0.455694444444439	NA
60	115	NA	NA	-0.0822222222222212	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