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, 06 May 2012 13:55:02 -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/06/t1336327010whw23nuxyzrj0vq.htm/, Retrieved Sun, 28 Apr 2024 04:09:37 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=166254, Retrieved Sun, 28 Apr 2024 04:09:37 +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

149

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

-       [Classical Decomposition] [] [2012-05-06 17:55:02] [d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e] [Current]

Feedback Forum

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

1,45
1,45
1,45
1,44
1,44
1,44
1,44
1,45
1,44
1,45
1,46
1,46
1,47
1,46
1,46
1,45
1,45
1,45
1,44
1,45
1,44
1,45
1,47
1,48
1,5
1,5
1,52
1,54
1,55
1,54
1,55
1,54
1,57
1,61
1,62
1,64
1,63
1,63
1,67
1,7
1,69
1,68
1,67
1,68
1,66
1,65
1,65
1,66
1,67
1,67
1,65
1,65
1,65
1,65
1,66
1,66
1,67
1,67
1,67
1,66

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=166254&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=166254&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=166254&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	1.45	NA	NA	0.00796874999999977	NA
2	1.45	NA	NA	0.000989583333333294	NA
3	1.45	NA	NA	0.00640624999999992	NA
4	1.44	NA	NA	0.01171875	NA
5	1.44	NA	NA	0.00723958333333333	NA
6	1.44	NA	NA	-0.00203125000000001	NA
7	1.44	1.44026041666667	1.44833333333333	-0.00807291666666657	-0.00026041666666643
8	1.45	1.44192708333333	1.44958333333333	-0.00765625	0.00807291666666687
9	1.44	1.43588541666667	1.45041666666667	-0.0145312499999999	0.00411458333333359
10	1.45	1.44494791666667	1.45125	-0.00630208333333324	0.0050520833333334
11	1.46	1.45140625	1.45208333333333	-0.0006770833333333	0.00859375000000018
12	1.46	1.45786458333333	1.45291666666667	0.00494791666666669	0.00213541666666694
13	1.47	1.46130208333333	1.45333333333333	0.00796874999999977	0.00869791666666675
14	1.46	1.45432291666667	1.45333333333333	0.000989583333333294	0.00567708333333372
15	1.46	1.45973958333333	1.45333333333333	0.00640624999999992	0.000260416666666652
16	1.45	1.46505208333333	1.45333333333333	0.01171875	-0.0150520833333332
17	1.45	1.46098958333333	1.45375	0.00723958333333333	-0.0109895833333333
18	1.45	1.45296875	1.455	-0.00203125000000001	-0.00296874999999996
19	1.44	1.44901041666667	1.45708333333333	-0.00807291666666657	-0.00901041666666647
20	1.45	1.45234375	1.46	-0.00765625	-0.00234375000000009
21	1.44	1.44963541666667	1.46416666666667	-0.0145312499999999	-0.00963541666666679
22	1.45	1.46411458333333	1.47041666666667	-0.00630208333333324	-0.0141145833333332
23	1.47	1.47765625	1.47833333333333	-0.0006770833333333	-0.0076562499999997
24	1.48	1.49119791666667	1.48625	0.00494791666666669	-0.011197916666666
25	1.5	1.50255208333333	1.49458333333333	0.00796874999999977	-0.00255208333333323
26	1.5	1.50390625	1.50291666666667	0.000989583333333294	-0.00390624999999978
27	1.52	1.51848958333333	1.51208333333333	0.00640624999999992	0.00151041666666663
28	1.54	1.53588541666667	1.52416666666667	0.01171875	0.00411458333333359
29	1.55	1.54432291666667	1.53708333333333	0.00723958333333333	0.00567708333333328
30	1.54	1.54796875	1.55	-0.00203125000000001	-0.00796875000000008
31	1.55	1.55401041666667	1.56208333333333	-0.00807291666666657	-0.00401041666666657
32	1.54	1.56526041666667	1.57291666666667	-0.00765625	-0.0252604166666668
33	1.57	1.57005208333333	1.58458333333333	-0.0145312499999999	-5.2083333333286e-05
34	1.61	1.59119791666667	1.5975	-0.00630208333333324	0.0188020833333331
35	1.62	1.60932291666667	1.61	-0.0006770833333333	0.0106770833333334
36	1.64	1.62661458333333	1.62166666666667	0.00494791666666669	0.0133854166666665
37	1.63	1.64046875	1.6325	0.00796874999999977	-0.0104687500000002
38	1.63	1.64432291666667	1.64333333333333	0.000989583333333294	-0.014322916666667
39	1.67	1.65932291666667	1.65291666666667	0.00640624999999992	0.0106770833333334
40	1.7	1.67005208333333	1.65833333333333	0.01171875	0.0299479166666667
41	1.69	1.66848958333333	1.66125	0.00723958333333333	0.0215104166666669
42	1.68	1.66130208333333	1.66333333333333	-0.00203125000000001	0.0186979166666668
43	1.67	1.65776041666667	1.66583333333333	-0.00807291666666657	0.0122395833333335
44	1.68	1.66151041666667	1.66916666666667	-0.00765625	0.0184895833333334
45	1.66	1.65546875	1.67	-0.0145312499999999	0.0045312500000001
46	1.65	1.66078125	1.66708333333333	-0.00630208333333324	-0.01078125
47	1.65	1.66265625	1.66333333333333	-0.0006770833333333	-0.0126562499999998
48	1.66	1.66536458333333	1.66041666666667	0.00494791666666669	-0.00536458333333334
49	1.67	1.66671875	1.65875	0.00796874999999977	0.00328125000000012
50	1.67	1.65848958333333	1.6575	0.000989583333333294	0.0115104166666666
51	1.65	1.66348958333333	1.65708333333333	0.00640624999999992	-0.0134895833333331
52	1.65	1.67005208333333	1.65833333333333	0.01171875	-0.0200520833333333
53	1.65	1.66723958333333	1.66	0.00723958333333333	-0.0172395833333334
54	1.65	1.65880208333333	1.66083333333333	-0.00203125000000001	-0.00880208333333332
55	1.66	NA	NA	-0.00807291666666657	NA
56	1.66	NA	NA	-0.00765625	NA
57	1.67	NA	NA	-0.0145312499999999	NA
58	1.67	NA	NA	-0.00630208333333324	NA
59	1.67	NA	NA	-0.0006770833333333	NA
60	1.66	NA	NA	0.00494791666666669	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 1.45 & NA & NA & 0.00796874999999977 & NA \tabularnewline
2 & 1.45 & NA & NA & 0.000989583333333294 & NA \tabularnewline
3 & 1.45 & NA & NA & 0.00640624999999992 & NA \tabularnewline
4 & 1.44 & NA & NA & 0.01171875 & NA \tabularnewline
5 & 1.44 & NA & NA & 0.00723958333333333 & NA \tabularnewline
6 & 1.44 & NA & NA & -0.00203125000000001 & NA \tabularnewline
7 & 1.44 & 1.44026041666667 & 1.44833333333333 & -0.00807291666666657 & -0.00026041666666643 \tabularnewline
8 & 1.45 & 1.44192708333333 & 1.44958333333333 & -0.00765625 & 0.00807291666666687 \tabularnewline
9 & 1.44 & 1.43588541666667 & 1.45041666666667 & -0.0145312499999999 & 0.00411458333333359 \tabularnewline
10 & 1.45 & 1.44494791666667 & 1.45125 & -0.00630208333333324 & 0.0050520833333334 \tabularnewline
11 & 1.46 & 1.45140625 & 1.45208333333333 & -0.0006770833333333 & 0.00859375000000018 \tabularnewline
12 & 1.46 & 1.45786458333333 & 1.45291666666667 & 0.00494791666666669 & 0.00213541666666694 \tabularnewline
13 & 1.47 & 1.46130208333333 & 1.45333333333333 & 0.00796874999999977 & 0.00869791666666675 \tabularnewline
14 & 1.46 & 1.45432291666667 & 1.45333333333333 & 0.000989583333333294 & 0.00567708333333372 \tabularnewline
15 & 1.46 & 1.45973958333333 & 1.45333333333333 & 0.00640624999999992 & 0.000260416666666652 \tabularnewline
16 & 1.45 & 1.46505208333333 & 1.45333333333333 & 0.01171875 & -0.0150520833333332 \tabularnewline
17 & 1.45 & 1.46098958333333 & 1.45375 & 0.00723958333333333 & -0.0109895833333333 \tabularnewline
18 & 1.45 & 1.45296875 & 1.455 & -0.00203125000000001 & -0.00296874999999996 \tabularnewline
19 & 1.44 & 1.44901041666667 & 1.45708333333333 & -0.00807291666666657 & -0.00901041666666647 \tabularnewline
20 & 1.45 & 1.45234375 & 1.46 & -0.00765625 & -0.00234375000000009 \tabularnewline
21 & 1.44 & 1.44963541666667 & 1.46416666666667 & -0.0145312499999999 & -0.00963541666666679 \tabularnewline
22 & 1.45 & 1.46411458333333 & 1.47041666666667 & -0.00630208333333324 & -0.0141145833333332 \tabularnewline
23 & 1.47 & 1.47765625 & 1.47833333333333 & -0.0006770833333333 & -0.0076562499999997 \tabularnewline
24 & 1.48 & 1.49119791666667 & 1.48625 & 0.00494791666666669 & -0.011197916666666 \tabularnewline
25 & 1.5 & 1.50255208333333 & 1.49458333333333 & 0.00796874999999977 & -0.00255208333333323 \tabularnewline
26 & 1.5 & 1.50390625 & 1.50291666666667 & 0.000989583333333294 & -0.00390624999999978 \tabularnewline
27 & 1.52 & 1.51848958333333 & 1.51208333333333 & 0.00640624999999992 & 0.00151041666666663 \tabularnewline
28 & 1.54 & 1.53588541666667 & 1.52416666666667 & 0.01171875 & 0.00411458333333359 \tabularnewline
29 & 1.55 & 1.54432291666667 & 1.53708333333333 & 0.00723958333333333 & 0.00567708333333328 \tabularnewline
30 & 1.54 & 1.54796875 & 1.55 & -0.00203125000000001 & -0.00796875000000008 \tabularnewline
31 & 1.55 & 1.55401041666667 & 1.56208333333333 & -0.00807291666666657 & -0.00401041666666657 \tabularnewline
32 & 1.54 & 1.56526041666667 & 1.57291666666667 & -0.00765625 & -0.0252604166666668 \tabularnewline
33 & 1.57 & 1.57005208333333 & 1.58458333333333 & -0.0145312499999999 & -5.2083333333286e-05 \tabularnewline
34 & 1.61 & 1.59119791666667 & 1.5975 & -0.00630208333333324 & 0.0188020833333331 \tabularnewline
35 & 1.62 & 1.60932291666667 & 1.61 & -0.0006770833333333 & 0.0106770833333334 \tabularnewline
36 & 1.64 & 1.62661458333333 & 1.62166666666667 & 0.00494791666666669 & 0.0133854166666665 \tabularnewline
37 & 1.63 & 1.64046875 & 1.6325 & 0.00796874999999977 & -0.0104687500000002 \tabularnewline
38 & 1.63 & 1.64432291666667 & 1.64333333333333 & 0.000989583333333294 & -0.014322916666667 \tabularnewline
39 & 1.67 & 1.65932291666667 & 1.65291666666667 & 0.00640624999999992 & 0.0106770833333334 \tabularnewline
40 & 1.7 & 1.67005208333333 & 1.65833333333333 & 0.01171875 & 0.0299479166666667 \tabularnewline
41 & 1.69 & 1.66848958333333 & 1.66125 & 0.00723958333333333 & 0.0215104166666669 \tabularnewline
42 & 1.68 & 1.66130208333333 & 1.66333333333333 & -0.00203125000000001 & 0.0186979166666668 \tabularnewline
43 & 1.67 & 1.65776041666667 & 1.66583333333333 & -0.00807291666666657 & 0.0122395833333335 \tabularnewline
44 & 1.68 & 1.66151041666667 & 1.66916666666667 & -0.00765625 & 0.0184895833333334 \tabularnewline
45 & 1.66 & 1.65546875 & 1.67 & -0.0145312499999999 & 0.0045312500000001 \tabularnewline
46 & 1.65 & 1.66078125 & 1.66708333333333 & -0.00630208333333324 & -0.01078125 \tabularnewline
47 & 1.65 & 1.66265625 & 1.66333333333333 & -0.0006770833333333 & -0.0126562499999998 \tabularnewline
48 & 1.66 & 1.66536458333333 & 1.66041666666667 & 0.00494791666666669 & -0.00536458333333334 \tabularnewline
49 & 1.67 & 1.66671875 & 1.65875 & 0.00796874999999977 & 0.00328125000000012 \tabularnewline
50 & 1.67 & 1.65848958333333 & 1.6575 & 0.000989583333333294 & 0.0115104166666666 \tabularnewline
51 & 1.65 & 1.66348958333333 & 1.65708333333333 & 0.00640624999999992 & -0.0134895833333331 \tabularnewline
52 & 1.65 & 1.67005208333333 & 1.65833333333333 & 0.01171875 & -0.0200520833333333 \tabularnewline
53 & 1.65 & 1.66723958333333 & 1.66 & 0.00723958333333333 & -0.0172395833333334 \tabularnewline
54 & 1.65 & 1.65880208333333 & 1.66083333333333 & -0.00203125000000001 & -0.00880208333333332 \tabularnewline
55 & 1.66 & NA & NA & -0.00807291666666657 & NA \tabularnewline
56 & 1.66 & NA & NA & -0.00765625 & NA \tabularnewline
57 & 1.67 & NA & NA & -0.0145312499999999 & NA \tabularnewline
58 & 1.67 & NA & NA & -0.00630208333333324 & NA \tabularnewline
59 & 1.67 & NA & NA & -0.0006770833333333 & NA \tabularnewline
60 & 1.66 & NA & NA & 0.00494791666666669 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=166254&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]1.45[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00796874999999977[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]1.45[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.000989583333333294[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]1.45[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00640624999999992[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]1.44[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.01171875[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]1.44[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00723958333333333[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]1.44[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00203125000000001[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]1.44[/C][C]1.44026041666667[/C][C]1.44833333333333[/C][C]-0.00807291666666657[/C][C]-0.00026041666666643[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]1.45[/C][C]1.44192708333333[/C][C]1.44958333333333[/C][C]-0.00765625[/C][C]0.00807291666666687[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]1.44[/C][C]1.43588541666667[/C][C]1.45041666666667[/C][C]-0.0145312499999999[/C][C]0.00411458333333359[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]1.45[/C][C]1.44494791666667[/C][C]1.45125[/C][C]-0.00630208333333324[/C][C]0.0050520833333334[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]1.46[/C][C]1.45140625[/C][C]1.45208333333333[/C][C]-0.0006770833333333[/C][C]0.00859375000000018[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]1.46[/C][C]1.45786458333333[/C][C]1.45291666666667[/C][C]0.00494791666666669[/C][C]0.00213541666666694[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]1.47[/C][C]1.46130208333333[/C][C]1.45333333333333[/C][C]0.00796874999999977[/C][C]0.00869791666666675[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]1.46[/C][C]1.45432291666667[/C][C]1.45333333333333[/C][C]0.000989583333333294[/C][C]0.00567708333333372[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]1.46[/C][C]1.45973958333333[/C][C]1.45333333333333[/C][C]0.00640624999999992[/C][C]0.000260416666666652[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]1.45[/C][C]1.46505208333333[/C][C]1.45333333333333[/C][C]0.01171875[/C][C]-0.0150520833333332[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]1.45[/C][C]1.46098958333333[/C][C]1.45375[/C][C]0.00723958333333333[/C][C]-0.0109895833333333[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]1.45[/C][C]1.45296875[/C][C]1.455[/C][C]-0.00203125000000001[/C][C]-0.00296874999999996[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]1.44[/C][C]1.44901041666667[/C][C]1.45708333333333[/C][C]-0.00807291666666657[/C][C]-0.00901041666666647[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]1.45[/C][C]1.45234375[/C][C]1.46[/C][C]-0.00765625[/C][C]-0.00234375000000009[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]1.44[/C][C]1.44963541666667[/C][C]1.46416666666667[/C][C]-0.0145312499999999[/C][C]-0.00963541666666679[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]1.45[/C][C]1.46411458333333[/C][C]1.47041666666667[/C][C]-0.00630208333333324[/C][C]-0.0141145833333332[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]1.47[/C][C]1.47765625[/C][C]1.47833333333333[/C][C]-0.0006770833333333[/C][C]-0.0076562499999997[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]1.48[/C][C]1.49119791666667[/C][C]1.48625[/C][C]0.00494791666666669[/C][C]-0.011197916666666[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]1.5[/C][C]1.50255208333333[/C][C]1.49458333333333[/C][C]0.00796874999999977[/C][C]-0.00255208333333323[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]1.5[/C][C]1.50390625[/C][C]1.50291666666667[/C][C]0.000989583333333294[/C][C]-0.00390624999999978[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]1.52[/C][C]1.51848958333333[/C][C]1.51208333333333[/C][C]0.00640624999999992[/C][C]0.00151041666666663[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]1.54[/C][C]1.53588541666667[/C][C]1.52416666666667[/C][C]0.01171875[/C][C]0.00411458333333359[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]1.55[/C][C]1.54432291666667[/C][C]1.53708333333333[/C][C]0.00723958333333333[/C][C]0.00567708333333328[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]1.54[/C][C]1.54796875[/C][C]1.55[/C][C]-0.00203125000000001[/C][C]-0.00796875000000008[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]1.55[/C][C]1.55401041666667[/C][C]1.56208333333333[/C][C]-0.00807291666666657[/C][C]-0.00401041666666657[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]1.54[/C][C]1.56526041666667[/C][C]1.57291666666667[/C][C]-0.00765625[/C][C]-0.0252604166666668[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]1.57[/C][C]1.57005208333333[/C][C]1.58458333333333[/C][C]-0.0145312499999999[/C][C]-5.2083333333286e-05[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]1.61[/C][C]1.59119791666667[/C][C]1.5975[/C][C]-0.00630208333333324[/C][C]0.0188020833333331[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]1.62[/C][C]1.60932291666667[/C][C]1.61[/C][C]-0.0006770833333333[/C][C]0.0106770833333334[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]1.64[/C][C]1.62661458333333[/C][C]1.62166666666667[/C][C]0.00494791666666669[/C][C]0.0133854166666665[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]1.63[/C][C]1.64046875[/C][C]1.6325[/C][C]0.00796874999999977[/C][C]-0.0104687500000002[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]1.63[/C][C]1.64432291666667[/C][C]1.64333333333333[/C][C]0.000989583333333294[/C][C]-0.014322916666667[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]1.67[/C][C]1.65932291666667[/C][C]1.65291666666667[/C][C]0.00640624999999992[/C][C]0.0106770833333334[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]1.7[/C][C]1.67005208333333[/C][C]1.65833333333333[/C][C]0.01171875[/C][C]0.0299479166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]1.69[/C][C]1.66848958333333[/C][C]1.66125[/C][C]0.00723958333333333[/C][C]0.0215104166666669[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]1.68[/C][C]1.66130208333333[/C][C]1.66333333333333[/C][C]-0.00203125000000001[/C][C]0.0186979166666668[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]1.67[/C][C]1.65776041666667[/C][C]1.66583333333333[/C][C]-0.00807291666666657[/C][C]0.0122395833333335[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]1.68[/C][C]1.66151041666667[/C][C]1.66916666666667[/C][C]-0.00765625[/C][C]0.0184895833333334[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]1.66[/C][C]1.65546875[/C][C]1.67[/C][C]-0.0145312499999999[/C][C]0.0045312500000001[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]1.65[/C][C]1.66078125[/C][C]1.66708333333333[/C][C]-0.00630208333333324[/C][C]-0.01078125[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]1.65[/C][C]1.66265625[/C][C]1.66333333333333[/C][C]-0.0006770833333333[/C][C]-0.0126562499999998[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]1.66[/C][C]1.66536458333333[/C][C]1.66041666666667[/C][C]0.00494791666666669[/C][C]-0.00536458333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]1.67[/C][C]1.66671875[/C][C]1.65875[/C][C]0.00796874999999977[/C][C]0.00328125000000012[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]1.67[/C][C]1.65848958333333[/C][C]1.6575[/C][C]0.000989583333333294[/C][C]0.0115104166666666[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]1.65[/C][C]1.66348958333333[/C][C]1.65708333333333[/C][C]0.00640624999999992[/C][C]-0.0134895833333331[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]1.65[/C][C]1.67005208333333[/C][C]1.65833333333333[/C][C]0.01171875[/C][C]-0.0200520833333333[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]1.65[/C][C]1.66723958333333[/C][C]1.66[/C][C]0.00723958333333333[/C][C]-0.0172395833333334[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]1.65[/C][C]1.65880208333333[/C][C]1.66083333333333[/C][C]-0.00203125000000001[/C][C]-0.00880208333333332[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]1.66[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00807291666666657[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]1.66[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00765625[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]1.67[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0145312499999999[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]1.67[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00630208333333324[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]1.67[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0006770833333333[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]1.66[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00494791666666669[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=166254&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=166254&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	1.45	NA	NA	0.00796874999999977	NA
2	1.45	NA	NA	0.000989583333333294	NA
3	1.45	NA	NA	0.00640624999999992	NA
4	1.44	NA	NA	0.01171875	NA
5	1.44	NA	NA	0.00723958333333333	NA
6	1.44	NA	NA	-0.00203125000000001	NA
7	1.44	1.44026041666667	1.44833333333333	-0.00807291666666657	-0.00026041666666643
8	1.45	1.44192708333333	1.44958333333333	-0.00765625	0.00807291666666687
9	1.44	1.43588541666667	1.45041666666667	-0.0145312499999999	0.00411458333333359
10	1.45	1.44494791666667	1.45125	-0.00630208333333324	0.0050520833333334
11	1.46	1.45140625	1.45208333333333	-0.0006770833333333	0.00859375000000018
12	1.46	1.45786458333333	1.45291666666667	0.00494791666666669	0.00213541666666694
13	1.47	1.46130208333333	1.45333333333333	0.00796874999999977	0.00869791666666675
14	1.46	1.45432291666667	1.45333333333333	0.000989583333333294	0.00567708333333372
15	1.46	1.45973958333333	1.45333333333333	0.00640624999999992	0.000260416666666652
16	1.45	1.46505208333333	1.45333333333333	0.01171875	-0.0150520833333332
17	1.45	1.46098958333333	1.45375	0.00723958333333333	-0.0109895833333333
18	1.45	1.45296875	1.455	-0.00203125000000001	-0.00296874999999996
19	1.44	1.44901041666667	1.45708333333333	-0.00807291666666657	-0.00901041666666647
20	1.45	1.45234375	1.46	-0.00765625	-0.00234375000000009
21	1.44	1.44963541666667	1.46416666666667	-0.0145312499999999	-0.00963541666666679
22	1.45	1.46411458333333	1.47041666666667	-0.00630208333333324	-0.0141145833333332
23	1.47	1.47765625	1.47833333333333	-0.0006770833333333	-0.0076562499999997
24	1.48	1.49119791666667	1.48625	0.00494791666666669	-0.011197916666666
25	1.5	1.50255208333333	1.49458333333333	0.00796874999999977	-0.00255208333333323
26	1.5	1.50390625	1.50291666666667	0.000989583333333294	-0.00390624999999978
27	1.52	1.51848958333333	1.51208333333333	0.00640624999999992	0.00151041666666663
28	1.54	1.53588541666667	1.52416666666667	0.01171875	0.00411458333333359
29	1.55	1.54432291666667	1.53708333333333	0.00723958333333333	0.00567708333333328
30	1.54	1.54796875	1.55	-0.00203125000000001	-0.00796875000000008
31	1.55	1.55401041666667	1.56208333333333	-0.00807291666666657	-0.00401041666666657
32	1.54	1.56526041666667	1.57291666666667	-0.00765625	-0.0252604166666668
33	1.57	1.57005208333333	1.58458333333333	-0.0145312499999999	-5.2083333333286e-05
34	1.61	1.59119791666667	1.5975	-0.00630208333333324	0.0188020833333331
35	1.62	1.60932291666667	1.61	-0.0006770833333333	0.0106770833333334
36	1.64	1.62661458333333	1.62166666666667	0.00494791666666669	0.0133854166666665
37	1.63	1.64046875	1.6325	0.00796874999999977	-0.0104687500000002
38	1.63	1.64432291666667	1.64333333333333	0.000989583333333294	-0.014322916666667
39	1.67	1.65932291666667	1.65291666666667	0.00640624999999992	0.0106770833333334
40	1.7	1.67005208333333	1.65833333333333	0.01171875	0.0299479166666667
41	1.69	1.66848958333333	1.66125	0.00723958333333333	0.0215104166666669
42	1.68	1.66130208333333	1.66333333333333	-0.00203125000000001	0.0186979166666668
43	1.67	1.65776041666667	1.66583333333333	-0.00807291666666657	0.0122395833333335
44	1.68	1.66151041666667	1.66916666666667	-0.00765625	0.0184895833333334
45	1.66	1.65546875	1.67	-0.0145312499999999	0.0045312500000001
46	1.65	1.66078125	1.66708333333333	-0.00630208333333324	-0.01078125
47	1.65	1.66265625	1.66333333333333	-0.0006770833333333	-0.0126562499999998
48	1.66	1.66536458333333	1.66041666666667	0.00494791666666669	-0.00536458333333334
49	1.67	1.66671875	1.65875	0.00796874999999977	0.00328125000000012
50	1.67	1.65848958333333	1.6575	0.000989583333333294	0.0115104166666666
51	1.65	1.66348958333333	1.65708333333333	0.00640624999999992	-0.0134895833333331
52	1.65	1.67005208333333	1.65833333333333	0.01171875	-0.0200520833333333
53	1.65	1.66723958333333	1.66	0.00723958333333333	-0.0172395833333334
54	1.65	1.65880208333333	1.66083333333333	-0.00203125000000001	-0.00880208333333332
55	1.66	NA	NA	-0.00807291666666657	NA
56	1.66	NA	NA	-0.00765625	NA
57	1.67	NA	NA	-0.0145312499999999	NA
58	1.67	NA	NA	-0.00630208333333324	NA
59	1.67	NA	NA	-0.0006770833333333	NA
60	1.66	NA	NA	0.00494791666666669	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