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

Tue, 08 May 2012 07:28:41 -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/08/t1336476549spebnqt7jgt83g8.htm/, Retrieved Wed, 01 May 2024 19:57:40 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=166327, Retrieved Wed, 01 May 2024 19:57:40 +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

162

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

-       [Classical Decomposition] [] [2012-05-08 11:28:41] [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=166327&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=166327&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=166327&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	100.17	NA	NA	-0.14919444444445	NA
2	102.01	NA	NA	1.77138888888888	NA
3	100.3	NA	NA	0.433055555555558	NA
4	99.94	NA	NA	-0.832111111111104	NA
5	100.16	NA	NA	-0.0305277777777832	NA
6	100.18	NA	NA	-0.017777777777772	NA
7	99.98	100.164555555556	100.367916666667	-0.203361111111107	-0.184555555555548
8	100.04	100.026388888889	100.42375	-0.397361111111107	0.0136111111111177
9	100.05	100.336138888889	100.492083333333	-0.155944444444449	-0.286138888888871
10	100.11	100.329638888889	100.546666666667	-0.217027777777776	-0.219638888888881
11	100.11	100.239222222222	100.588333333333	-0.349111111111114	-0.129222222222225
12	101.03	100.792555555556	100.644583333333	0.147972222222219	0.237444444444435
13	100.84	100.576222222222	100.725416666667	-0.14919444444445	0.263777777777761
14	102.68	102.592638888889	100.82125	1.77138888888888	0.0873611111111217
15	101.27	101.346805555556	100.91375	0.433055555555558	-0.0768055555555662
16	100.28	100.181222222222	101.013333333333	-0.832111111111104	0.0987777777777694
17	100.82	101.083222222222	101.11375	-0.0305277777777832	-0.26322222222224
18	100.87	101.202222222222	101.22	-0.017777777777772	-0.332222222222228
19	101.23	101.108722222222	101.312083333333	-0.203361111111107	0.121277777777777
20	101.09	100.994722222222	101.392083333333	-0.397361111111107	0.0952777777777811
21	101.22	101.352388888889	101.508333333333	-0.155944444444449	-0.132388888888897
22	101.33	101.384638888889	101.601666666667	-0.217027777777776	-0.0546388888888885
23	101.3	101.332138888889	101.68125	-0.349111111111114	-0.0321388888888805
24	102.39	101.952972222222	101.805	0.147972222222219	0.437027777777786
25	101.69	101.774138888889	101.923333333333	-0.14919444444445	-0.0841388888888872
26	103.75	103.801805555556	102.030416666667	1.77138888888888	-0.0518055555555463
27	102.99	102.591805555556	102.15875	0.433055555555558	0.398194444444457
28	100.8	101.477888888889	102.31	-0.832111111111104	-0.677888888888873
29	102.21	102.442388888889	102.472916666667	-0.0305277777777832	-0.232388888888877
30	102.45	102.625972222222	102.64375	-0.017777777777772	-0.175972222222228
31	102.49	102.597888888889	102.80125	-0.203361111111107	-0.10788888888888
32	102.4	102.561805555556	102.959166666667	-0.397361111111107	-0.161805555555546
33	102.99	102.941555555556	103.0975	-0.155944444444449	0.0484444444444279
34	103.19	103.057138888889	103.274166666667	-0.217027777777776	0.132861111111112
35	103.35	103.145888888889	103.495	-0.349111111111114	0.204111111111118
36	104.44	103.846305555556	103.698333333333	0.147972222222219	0.593694444444452
37	103.42	103.753305555556	103.9025	-0.14919444444445	-0.333305555555526
38	105.81	105.860972222222	104.089583333333	1.77138888888888	-0.0509722222221995
39	104.25	104.702638888889	104.269583333333	0.433055555555558	-0.452638888888885
40	103.78	103.605805555556	104.437916666667	-0.832111111111104	0.174194444444453
41	104.53	104.562388888889	104.592916666667	-0.0305277777777832	-0.0323888888888888
42	105.01	104.711805555556	104.729583333333	-0.017777777777772	0.298194444444462
43	104.83	104.668722222222	104.872083333333	-0.203361111111107	0.161277777777784
44	104.55	104.644305555556	105.041666666667	-0.397361111111107	-0.0943055555555503
45	105.16	105.047805555556	105.20375	-0.155944444444449	0.112194444444441
46	105.06	105.133805555556	105.350833333333	-0.217027777777776	-0.0738055555555661
47	105.2	105.164222222222	105.513333333333	-0.349111111111114	0.0357777777777812
48	105.87	105.807555555556	105.659583333333	0.147972222222219	0.0624444444444521
49	105.41	105.619138888889	105.768333333333	-0.14919444444445	-0.209138888888901
50	107.89	107.659722222222	105.888333333333	1.77138888888888	0.230277777777786
51	106.06	106.448472222222	106.015416666667	0.433055555555558	-0.388472222222205
52	105.5	105.309138888889	106.14125	-0.832111111111104	0.190861111111118
53	106.71	106.220722222222	106.25125	-0.0305277777777832	0.489277777777772
54	106.34	106.266388888889	106.284166666667	-0.017777777777772	0.0736111111111057
55	106.11	106.139138888889	106.3425	-0.203361111111107	-0.0291388888888946
56	106.15	106.041805555556	106.439166666667	-0.397361111111107	0.10819444444445
57	106.61	106.391138888889	106.547083333333	-0.155944444444449	0.21886111111111
58	106.63	106.453805555556	106.670833333333	-0.217027777777776	0.176194444444448
59	106.27	106.387555555556	106.736666666667	-0.349111111111114	-0.117555555555555
60	105.59	106.959638888889	106.811666666667	0.147972222222219	-1.3696388888889
61	107.09	106.766222222222	106.915416666667	-0.14919444444445	0.323777777777778
62	108.53	108.783888888889	107.0125	1.77138888888888	-0.253888888888895
63	108.01	107.529305555556	107.09625	0.433055555555558	0.480694444444453
64	106.52	106.344972222222	107.177083333333	-0.832111111111104	0.175027777777771
65	107.27	107.270305555556	107.300833333333	-0.0305277777777832	-0.000305555555556225
66	107.58	107.482638888889	107.500416666667	-0.017777777777772	0.0973611111110984
67	107.36	NA	NA	-0.203361111111107	NA
68	107.23	NA	NA	-0.397361111111107	NA
69	107.54	NA	NA	-0.155944444444449	NA
70	107.64	NA	NA	-0.217027777777776	NA
71	108.23	NA	NA	-0.349111111111114	NA
72	108.42	NA	NA	0.147972222222219	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 100.17 & NA & NA & -0.14919444444445 & NA \tabularnewline
2 & 102.01 & NA & NA & 1.77138888888888 & NA \tabularnewline
3 & 100.3 & NA & NA & 0.433055555555558 & NA \tabularnewline
4 & 99.94 & NA & NA & -0.832111111111104 & NA \tabularnewline
5 & 100.16 & NA & NA & -0.0305277777777832 & NA \tabularnewline
6 & 100.18 & NA & NA & -0.017777777777772 & NA \tabularnewline
7 & 99.98 & 100.164555555556 & 100.367916666667 & -0.203361111111107 & -0.184555555555548 \tabularnewline
8 & 100.04 & 100.026388888889 & 100.42375 & -0.397361111111107 & 0.0136111111111177 \tabularnewline
9 & 100.05 & 100.336138888889 & 100.492083333333 & -0.155944444444449 & -0.286138888888871 \tabularnewline
10 & 100.11 & 100.329638888889 & 100.546666666667 & -0.217027777777776 & -0.219638888888881 \tabularnewline
11 & 100.11 & 100.239222222222 & 100.588333333333 & -0.349111111111114 & -0.129222222222225 \tabularnewline
12 & 101.03 & 100.792555555556 & 100.644583333333 & 0.147972222222219 & 0.237444444444435 \tabularnewline
13 & 100.84 & 100.576222222222 & 100.725416666667 & -0.14919444444445 & 0.263777777777761 \tabularnewline
14 & 102.68 & 102.592638888889 & 100.82125 & 1.77138888888888 & 0.0873611111111217 \tabularnewline
15 & 101.27 & 101.346805555556 & 100.91375 & 0.433055555555558 & -0.0768055555555662 \tabularnewline
16 & 100.28 & 100.181222222222 & 101.013333333333 & -0.832111111111104 & 0.0987777777777694 \tabularnewline
17 & 100.82 & 101.083222222222 & 101.11375 & -0.0305277777777832 & -0.26322222222224 \tabularnewline
18 & 100.87 & 101.202222222222 & 101.22 & -0.017777777777772 & -0.332222222222228 \tabularnewline
19 & 101.23 & 101.108722222222 & 101.312083333333 & -0.203361111111107 & 0.121277777777777 \tabularnewline
20 & 101.09 & 100.994722222222 & 101.392083333333 & -0.397361111111107 & 0.0952777777777811 \tabularnewline
21 & 101.22 & 101.352388888889 & 101.508333333333 & -0.155944444444449 & -0.132388888888897 \tabularnewline
22 & 101.33 & 101.384638888889 & 101.601666666667 & -0.217027777777776 & -0.0546388888888885 \tabularnewline
23 & 101.3 & 101.332138888889 & 101.68125 & -0.349111111111114 & -0.0321388888888805 \tabularnewline
24 & 102.39 & 101.952972222222 & 101.805 & 0.147972222222219 & 0.437027777777786 \tabularnewline
25 & 101.69 & 101.774138888889 & 101.923333333333 & -0.14919444444445 & -0.0841388888888872 \tabularnewline
26 & 103.75 & 103.801805555556 & 102.030416666667 & 1.77138888888888 & -0.0518055555555463 \tabularnewline
27 & 102.99 & 102.591805555556 & 102.15875 & 0.433055555555558 & 0.398194444444457 \tabularnewline
28 & 100.8 & 101.477888888889 & 102.31 & -0.832111111111104 & -0.677888888888873 \tabularnewline
29 & 102.21 & 102.442388888889 & 102.472916666667 & -0.0305277777777832 & -0.232388888888877 \tabularnewline
30 & 102.45 & 102.625972222222 & 102.64375 & -0.017777777777772 & -0.175972222222228 \tabularnewline
31 & 102.49 & 102.597888888889 & 102.80125 & -0.203361111111107 & -0.10788888888888 \tabularnewline
32 & 102.4 & 102.561805555556 & 102.959166666667 & -0.397361111111107 & -0.161805555555546 \tabularnewline
33 & 102.99 & 102.941555555556 & 103.0975 & -0.155944444444449 & 0.0484444444444279 \tabularnewline
34 & 103.19 & 103.057138888889 & 103.274166666667 & -0.217027777777776 & 0.132861111111112 \tabularnewline
35 & 103.35 & 103.145888888889 & 103.495 & -0.349111111111114 & 0.204111111111118 \tabularnewline
36 & 104.44 & 103.846305555556 & 103.698333333333 & 0.147972222222219 & 0.593694444444452 \tabularnewline
37 & 103.42 & 103.753305555556 & 103.9025 & -0.14919444444445 & -0.333305555555526 \tabularnewline
38 & 105.81 & 105.860972222222 & 104.089583333333 & 1.77138888888888 & -0.0509722222221995 \tabularnewline
39 & 104.25 & 104.702638888889 & 104.269583333333 & 0.433055555555558 & -0.452638888888885 \tabularnewline
40 & 103.78 & 103.605805555556 & 104.437916666667 & -0.832111111111104 & 0.174194444444453 \tabularnewline
41 & 104.53 & 104.562388888889 & 104.592916666667 & -0.0305277777777832 & -0.0323888888888888 \tabularnewline
42 & 105.01 & 104.711805555556 & 104.729583333333 & -0.017777777777772 & 0.298194444444462 \tabularnewline
43 & 104.83 & 104.668722222222 & 104.872083333333 & -0.203361111111107 & 0.161277777777784 \tabularnewline
44 & 104.55 & 104.644305555556 & 105.041666666667 & -0.397361111111107 & -0.0943055555555503 \tabularnewline
45 & 105.16 & 105.047805555556 & 105.20375 & -0.155944444444449 & 0.112194444444441 \tabularnewline
46 & 105.06 & 105.133805555556 & 105.350833333333 & -0.217027777777776 & -0.0738055555555661 \tabularnewline
47 & 105.2 & 105.164222222222 & 105.513333333333 & -0.349111111111114 & 0.0357777777777812 \tabularnewline
48 & 105.87 & 105.807555555556 & 105.659583333333 & 0.147972222222219 & 0.0624444444444521 \tabularnewline
49 & 105.41 & 105.619138888889 & 105.768333333333 & -0.14919444444445 & -0.209138888888901 \tabularnewline
50 & 107.89 & 107.659722222222 & 105.888333333333 & 1.77138888888888 & 0.230277777777786 \tabularnewline
51 & 106.06 & 106.448472222222 & 106.015416666667 & 0.433055555555558 & -0.388472222222205 \tabularnewline
52 & 105.5 & 105.309138888889 & 106.14125 & -0.832111111111104 & 0.190861111111118 \tabularnewline
53 & 106.71 & 106.220722222222 & 106.25125 & -0.0305277777777832 & 0.489277777777772 \tabularnewline
54 & 106.34 & 106.266388888889 & 106.284166666667 & -0.017777777777772 & 0.0736111111111057 \tabularnewline
55 & 106.11 & 106.139138888889 & 106.3425 & -0.203361111111107 & -0.0291388888888946 \tabularnewline
56 & 106.15 & 106.041805555556 & 106.439166666667 & -0.397361111111107 & 0.10819444444445 \tabularnewline
57 & 106.61 & 106.391138888889 & 106.547083333333 & -0.155944444444449 & 0.21886111111111 \tabularnewline
58 & 106.63 & 106.453805555556 & 106.670833333333 & -0.217027777777776 & 0.176194444444448 \tabularnewline
59 & 106.27 & 106.387555555556 & 106.736666666667 & -0.349111111111114 & -0.117555555555555 \tabularnewline
60 & 105.59 & 106.959638888889 & 106.811666666667 & 0.147972222222219 & -1.3696388888889 \tabularnewline
61 & 107.09 & 106.766222222222 & 106.915416666667 & -0.14919444444445 & 0.323777777777778 \tabularnewline
62 & 108.53 & 108.783888888889 & 107.0125 & 1.77138888888888 & -0.253888888888895 \tabularnewline
63 & 108.01 & 107.529305555556 & 107.09625 & 0.433055555555558 & 0.480694444444453 \tabularnewline
64 & 106.52 & 106.344972222222 & 107.177083333333 & -0.832111111111104 & 0.175027777777771 \tabularnewline
65 & 107.27 & 107.270305555556 & 107.300833333333 & -0.0305277777777832 & -0.000305555555556225 \tabularnewline
66 & 107.58 & 107.482638888889 & 107.500416666667 & -0.017777777777772 & 0.0973611111110984 \tabularnewline
67 & 107.36 & NA & NA & -0.203361111111107 & NA \tabularnewline
68 & 107.23 & NA & NA & -0.397361111111107 & NA \tabularnewline
69 & 107.54 & NA & NA & -0.155944444444449 & NA \tabularnewline
70 & 107.64 & NA & NA & -0.217027777777776 & NA \tabularnewline
71 & 108.23 & NA & NA & -0.349111111111114 & NA \tabularnewline
72 & 108.42 & NA & NA & 0.147972222222219 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=166327&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]100.17[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.14919444444445[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]102.01[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.77138888888888[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]100.3[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.433055555555558[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]99.94[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.832111111111104[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]100.16[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0305277777777832[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]100.18[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.017777777777772[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]99.98[/C][C]100.164555555556[/C][C]100.367916666667[/C][C]-0.203361111111107[/C][C]-0.184555555555548[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]100.04[/C][C]100.026388888889[/C][C]100.42375[/C][C]-0.397361111111107[/C][C]0.0136111111111177[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]100.05[/C][C]100.336138888889[/C][C]100.492083333333[/C][C]-0.155944444444449[/C][C]-0.286138888888871[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]100.11[/C][C]100.329638888889[/C][C]100.546666666667[/C][C]-0.217027777777776[/C][C]-0.219638888888881[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]100.11[/C][C]100.239222222222[/C][C]100.588333333333[/C][C]-0.349111111111114[/C][C]-0.129222222222225[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]101.03[/C][C]100.792555555556[/C][C]100.644583333333[/C][C]0.147972222222219[/C][C]0.237444444444435[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]100.84[/C][C]100.576222222222[/C][C]100.725416666667[/C][C]-0.14919444444445[/C][C]0.263777777777761[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]102.68[/C][C]102.592638888889[/C][C]100.82125[/C][C]1.77138888888888[/C][C]0.0873611111111217[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]101.27[/C][C]101.346805555556[/C][C]100.91375[/C][C]0.433055555555558[/C][C]-0.0768055555555662[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]100.28[/C][C]100.181222222222[/C][C]101.013333333333[/C][C]-0.832111111111104[/C][C]0.0987777777777694[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]100.82[/C][C]101.083222222222[/C][C]101.11375[/C][C]-0.0305277777777832[/C][C]-0.26322222222224[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]100.87[/C][C]101.202222222222[/C][C]101.22[/C][C]-0.017777777777772[/C][C]-0.332222222222228[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]101.23[/C][C]101.108722222222[/C][C]101.312083333333[/C][C]-0.203361111111107[/C][C]0.121277777777777[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]101.09[/C][C]100.994722222222[/C][C]101.392083333333[/C][C]-0.397361111111107[/C][C]0.0952777777777811[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]101.22[/C][C]101.352388888889[/C][C]101.508333333333[/C][C]-0.155944444444449[/C][C]-0.132388888888897[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]101.33[/C][C]101.384638888889[/C][C]101.601666666667[/C][C]-0.217027777777776[/C][C]-0.0546388888888885[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]101.3[/C][C]101.332138888889[/C][C]101.68125[/C][C]-0.349111111111114[/C][C]-0.0321388888888805[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]102.39[/C][C]101.952972222222[/C][C]101.805[/C][C]0.147972222222219[/C][C]0.437027777777786[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]101.69[/C][C]101.774138888889[/C][C]101.923333333333[/C][C]-0.14919444444445[/C][C]-0.0841388888888872[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]103.75[/C][C]103.801805555556[/C][C]102.030416666667[/C][C]1.77138888888888[/C][C]-0.0518055555555463[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]102.99[/C][C]102.591805555556[/C][C]102.15875[/C][C]0.433055555555558[/C][C]0.398194444444457[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]100.8[/C][C]101.477888888889[/C][C]102.31[/C][C]-0.832111111111104[/C][C]-0.677888888888873[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]102.21[/C][C]102.442388888889[/C][C]102.472916666667[/C][C]-0.0305277777777832[/C][C]-0.232388888888877[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]102.45[/C][C]102.625972222222[/C][C]102.64375[/C][C]-0.017777777777772[/C][C]-0.175972222222228[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]102.49[/C][C]102.597888888889[/C][C]102.80125[/C][C]-0.203361111111107[/C][C]-0.10788888888888[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]102.4[/C][C]102.561805555556[/C][C]102.959166666667[/C][C]-0.397361111111107[/C][C]-0.161805555555546[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]102.99[/C][C]102.941555555556[/C][C]103.0975[/C][C]-0.155944444444449[/C][C]0.0484444444444279[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]103.19[/C][C]103.057138888889[/C][C]103.274166666667[/C][C]-0.217027777777776[/C][C]0.132861111111112[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]103.35[/C][C]103.145888888889[/C][C]103.495[/C][C]-0.349111111111114[/C][C]0.204111111111118[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]104.44[/C][C]103.846305555556[/C][C]103.698333333333[/C][C]0.147972222222219[/C][C]0.593694444444452[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]103.42[/C][C]103.753305555556[/C][C]103.9025[/C][C]-0.14919444444445[/C][C]-0.333305555555526[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]105.81[/C][C]105.860972222222[/C][C]104.089583333333[/C][C]1.77138888888888[/C][C]-0.0509722222221995[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]104.25[/C][C]104.702638888889[/C][C]104.269583333333[/C][C]0.433055555555558[/C][C]-0.452638888888885[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]103.78[/C][C]103.605805555556[/C][C]104.437916666667[/C][C]-0.832111111111104[/C][C]0.174194444444453[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]104.53[/C][C]104.562388888889[/C][C]104.592916666667[/C][C]-0.0305277777777832[/C][C]-0.0323888888888888[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]105.01[/C][C]104.711805555556[/C][C]104.729583333333[/C][C]-0.017777777777772[/C][C]0.298194444444462[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]104.83[/C][C]104.668722222222[/C][C]104.872083333333[/C][C]-0.203361111111107[/C][C]0.161277777777784[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]104.55[/C][C]104.644305555556[/C][C]105.041666666667[/C][C]-0.397361111111107[/C][C]-0.0943055555555503[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]105.16[/C][C]105.047805555556[/C][C]105.20375[/C][C]-0.155944444444449[/C][C]0.112194444444441[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]105.06[/C][C]105.133805555556[/C][C]105.350833333333[/C][C]-0.217027777777776[/C][C]-0.0738055555555661[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]105.2[/C][C]105.164222222222[/C][C]105.513333333333[/C][C]-0.349111111111114[/C][C]0.0357777777777812[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]105.87[/C][C]105.807555555556[/C][C]105.659583333333[/C][C]0.147972222222219[/C][C]0.0624444444444521[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]105.41[/C][C]105.619138888889[/C][C]105.768333333333[/C][C]-0.14919444444445[/C][C]-0.209138888888901[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]107.89[/C][C]107.659722222222[/C][C]105.888333333333[/C][C]1.77138888888888[/C][C]0.230277777777786[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]106.06[/C][C]106.448472222222[/C][C]106.015416666667[/C][C]0.433055555555558[/C][C]-0.388472222222205[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]105.5[/C][C]105.309138888889[/C][C]106.14125[/C][C]-0.832111111111104[/C][C]0.190861111111118[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]106.71[/C][C]106.220722222222[/C][C]106.25125[/C][C]-0.0305277777777832[/C][C]0.489277777777772[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]106.34[/C][C]106.266388888889[/C][C]106.284166666667[/C][C]-0.017777777777772[/C][C]0.0736111111111057[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]106.11[/C][C]106.139138888889[/C][C]106.3425[/C][C]-0.203361111111107[/C][C]-0.0291388888888946[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]106.15[/C][C]106.041805555556[/C][C]106.439166666667[/C][C]-0.397361111111107[/C][C]0.10819444444445[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]106.61[/C][C]106.391138888889[/C][C]106.547083333333[/C][C]-0.155944444444449[/C][C]0.21886111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]106.63[/C][C]106.453805555556[/C][C]106.670833333333[/C][C]-0.217027777777776[/C][C]0.176194444444448[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]106.27[/C][C]106.387555555556[/C][C]106.736666666667[/C][C]-0.349111111111114[/C][C]-0.117555555555555[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]105.59[/C][C]106.959638888889[/C][C]106.811666666667[/C][C]0.147972222222219[/C][C]-1.3696388888889[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]107.09[/C][C]106.766222222222[/C][C]106.915416666667[/C][C]-0.14919444444445[/C][C]0.323777777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]108.53[/C][C]108.783888888889[/C][C]107.0125[/C][C]1.77138888888888[/C][C]-0.253888888888895[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]108.01[/C][C]107.529305555556[/C][C]107.09625[/C][C]0.433055555555558[/C][C]0.480694444444453[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]106.52[/C][C]106.344972222222[/C][C]107.177083333333[/C][C]-0.832111111111104[/C][C]0.175027777777771[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]107.27[/C][C]107.270305555556[/C][C]107.300833333333[/C][C]-0.0305277777777832[/C][C]-0.000305555555556225[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]107.58[/C][C]107.482638888889[/C][C]107.500416666667[/C][C]-0.017777777777772[/C][C]0.0973611111110984[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]107.36[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.203361111111107[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]107.23[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.397361111111107[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]107.54[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.155944444444449[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]107.64[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.217027777777776[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]108.23[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.349111111111114[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]108.42[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.147972222222219[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=166327&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=166327&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	100.17	NA	NA	-0.14919444444445	NA
2	102.01	NA	NA	1.77138888888888	NA
3	100.3	NA	NA	0.433055555555558	NA
4	99.94	NA	NA	-0.832111111111104	NA
5	100.16	NA	NA	-0.0305277777777832	NA
6	100.18	NA	NA	-0.017777777777772	NA
7	99.98	100.164555555556	100.367916666667	-0.203361111111107	-0.184555555555548
8	100.04	100.026388888889	100.42375	-0.397361111111107	0.0136111111111177
9	100.05	100.336138888889	100.492083333333	-0.155944444444449	-0.286138888888871
10	100.11	100.329638888889	100.546666666667	-0.217027777777776	-0.219638888888881
11	100.11	100.239222222222	100.588333333333	-0.349111111111114	-0.129222222222225
12	101.03	100.792555555556	100.644583333333	0.147972222222219	0.237444444444435
13	100.84	100.576222222222	100.725416666667	-0.14919444444445	0.263777777777761
14	102.68	102.592638888889	100.82125	1.77138888888888	0.0873611111111217
15	101.27	101.346805555556	100.91375	0.433055555555558	-0.0768055555555662
16	100.28	100.181222222222	101.013333333333	-0.832111111111104	0.0987777777777694
17	100.82	101.083222222222	101.11375	-0.0305277777777832	-0.26322222222224
18	100.87	101.202222222222	101.22	-0.017777777777772	-0.332222222222228
19	101.23	101.108722222222	101.312083333333	-0.203361111111107	0.121277777777777
20	101.09	100.994722222222	101.392083333333	-0.397361111111107	0.0952777777777811
21	101.22	101.352388888889	101.508333333333	-0.155944444444449	-0.132388888888897
22	101.33	101.384638888889	101.601666666667	-0.217027777777776	-0.0546388888888885
23	101.3	101.332138888889	101.68125	-0.349111111111114	-0.0321388888888805
24	102.39	101.952972222222	101.805	0.147972222222219	0.437027777777786
25	101.69	101.774138888889	101.923333333333	-0.14919444444445	-0.0841388888888872
26	103.75	103.801805555556	102.030416666667	1.77138888888888	-0.0518055555555463
27	102.99	102.591805555556	102.15875	0.433055555555558	0.398194444444457
28	100.8	101.477888888889	102.31	-0.832111111111104	-0.677888888888873
29	102.21	102.442388888889	102.472916666667	-0.0305277777777832	-0.232388888888877
30	102.45	102.625972222222	102.64375	-0.017777777777772	-0.175972222222228
31	102.49	102.597888888889	102.80125	-0.203361111111107	-0.10788888888888
32	102.4	102.561805555556	102.959166666667	-0.397361111111107	-0.161805555555546
33	102.99	102.941555555556	103.0975	-0.155944444444449	0.0484444444444279
34	103.19	103.057138888889	103.274166666667	-0.217027777777776	0.132861111111112
35	103.35	103.145888888889	103.495	-0.349111111111114	0.204111111111118
36	104.44	103.846305555556	103.698333333333	0.147972222222219	0.593694444444452
37	103.42	103.753305555556	103.9025	-0.14919444444445	-0.333305555555526
38	105.81	105.860972222222	104.089583333333	1.77138888888888	-0.0509722222221995
39	104.25	104.702638888889	104.269583333333	0.433055555555558	-0.452638888888885
40	103.78	103.605805555556	104.437916666667	-0.832111111111104	0.174194444444453
41	104.53	104.562388888889	104.592916666667	-0.0305277777777832	-0.0323888888888888
42	105.01	104.711805555556	104.729583333333	-0.017777777777772	0.298194444444462
43	104.83	104.668722222222	104.872083333333	-0.203361111111107	0.161277777777784
44	104.55	104.644305555556	105.041666666667	-0.397361111111107	-0.0943055555555503
45	105.16	105.047805555556	105.20375	-0.155944444444449	0.112194444444441
46	105.06	105.133805555556	105.350833333333	-0.217027777777776	-0.0738055555555661
47	105.2	105.164222222222	105.513333333333	-0.349111111111114	0.0357777777777812
48	105.87	105.807555555556	105.659583333333	0.147972222222219	0.0624444444444521
49	105.41	105.619138888889	105.768333333333	-0.14919444444445	-0.209138888888901
50	107.89	107.659722222222	105.888333333333	1.77138888888888	0.230277777777786
51	106.06	106.448472222222	106.015416666667	0.433055555555558	-0.388472222222205
52	105.5	105.309138888889	106.14125	-0.832111111111104	0.190861111111118
53	106.71	106.220722222222	106.25125	-0.0305277777777832	0.489277777777772
54	106.34	106.266388888889	106.284166666667	-0.017777777777772	0.0736111111111057
55	106.11	106.139138888889	106.3425	-0.203361111111107	-0.0291388888888946
56	106.15	106.041805555556	106.439166666667	-0.397361111111107	0.10819444444445
57	106.61	106.391138888889	106.547083333333	-0.155944444444449	0.21886111111111
58	106.63	106.453805555556	106.670833333333	-0.217027777777776	0.176194444444448
59	106.27	106.387555555556	106.736666666667	-0.349111111111114	-0.117555555555555
60	105.59	106.959638888889	106.811666666667	0.147972222222219	-1.3696388888889
61	107.09	106.766222222222	106.915416666667	-0.14919444444445	0.323777777777778
62	108.53	108.783888888889	107.0125	1.77138888888888	-0.253888888888895
63	108.01	107.529305555556	107.09625	0.433055555555558	0.480694444444453
64	106.52	106.344972222222	107.177083333333	-0.832111111111104	0.175027777777771
65	107.27	107.270305555556	107.300833333333	-0.0305277777777832	-0.000305555555556225
66	107.58	107.482638888889	107.500416666667	-0.017777777777772	0.0973611111110984
67	107.36	NA	NA	-0.203361111111107	NA
68	107.23	NA	NA	-0.397361111111107	NA
69	107.54	NA	NA	-0.155944444444449	NA
70	107.64	NA	NA	-0.217027777777776	NA
71	108.23	NA	NA	-0.349111111111114	NA
72	108.42	NA	NA	0.147972222222219	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