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

Wed, 09 May 2012 17:38:41 -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/09/t1336599575qvzkxh8bqt2ddlw.htm/, Retrieved Fri, 03 May 2024 16:13:56 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=166367, Retrieved Fri, 03 May 2024 16:13:56 +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

KDGP2W91

Estimated Impact

144

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

-       [Classical Decomposition] [Sportvesten] [2012-05-09 21:38:41] [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	3 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 & 3 seconds \tabularnewline
R Server & 'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=166367&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]3 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=166367&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=166367&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	3 seconds
R Server	'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	162.32	NA	NA	-0.186996527777763	NA
2	162.76	NA	NA	-0.145746527777793	NA
3	163.39	NA	NA	-0.238350694444447	NA
4	162.58	NA	NA	-0.390225694444451	NA
5	162.66	NA	NA	0.156024305555543	NA
6	162.66	NA	NA	0.107065972222218	NA
7	162.66	162.770920138889	162.697916666667	0.073003472222221	-0.110920138888872
8	162.89	162.774774305556	162.691666666667	0.0831076388888927	0.115225694444433
9	163.03	162.834045138889	162.6225	0.21154513888889	0.195954861111119
10	162.38	162.955503472222	162.520416666667	0.435086805555559	-0.575503472222238
11	162.44	162.458940972222	162.455	0.00394097222222693	-0.0189409722222251
12	162.51	162.309461805556	162.417916666667	-0.108454861111097	0.20053819444442
13	162.51	162.193420138889	162.380416666667	-0.186996527777763	0.31657986111108
14	162.42	162.187586805556	162.333333333333	-0.145746527777793	0.232413194444433
15	162.07	162.040815972222	162.279166666667	-0.238350694444447	0.0291840277778022
16	161.45	161.928940972222	162.319166666667	-0.390225694444451	-0.478940972222205
17	162.22	162.597274305556	162.44125	0.156024305555543	-0.377274305555545
18	162.21	162.660815972222	162.55375	0.107065972222218	-0.450815972222188
19	162.21	162.739253472222	162.66625	0.073003472222221	-0.529253472222194
20	162.21	162.887690972222	162.804583333333	0.0831076388888927	-0.677690972222194
21	162.41	163.209461805556	162.997916666667	0.21154513888889	-0.799461805555552
22	163.96	163.661753472222	163.226666666667	0.435086805555559	0.298246527777764
23	163.79	163.472274305556	163.468333333333	0.00394097222222693	0.31772569444442
24	163.86	163.617795138889	163.72625	-0.108454861111097	0.242204861111105
25	163.86	163.806753472222	163.99375	-0.186996527777763	0.0532465277777874
26	164.39	164.118836805556	164.264583333333	-0.145746527777793	0.271163194444455
27	164.74	164.300815972222	164.539166666667	-0.238350694444447	0.43918402777777
28	164.27	164.360607638889	164.750833333333	-0.390225694444451	-0.0906076388888835
29	165.2	165.043524305556	164.8875	0.156024305555543	0.156475694444453
30	165.42	165.099565972222	164.9925	0.107065972222218	0.320434027777793
31	165.42	165.150503472222	165.0775	0.073003472222221	0.269496527777818
32	165.5	165.210607638889	165.1275	0.0831076388888927	0.28939236111114
33	165.71	165.337795138889	165.12625	0.21154513888889	0.372204861111129
34	165.74	165.584253472222	165.149166666667	0.435086805555559	0.155746527777808
35	165.29	165.214774305556	165.210833333333	0.00394097222222693	0.0752256944444412
36	164.88	165.153211805556	165.261666666667	-0.108454861111097	-0.273211805555576
37	164.88	165.116336805556	165.303333333333	-0.186996527777763	-0.236336805555567
38	164.57	165.195920138889	165.341666666667	-0.145746527777793	-0.625920138888887
39	164.53	165.137899305556	165.37625	-0.238350694444447	-0.607899305555549
40	165.03	165.028107638889	165.418333333333	-0.390225694444451	0.00189236111108926
41	165.92	165.607274305556	165.45125	0.156024305555543	0.312725694444453
42	165.92	165.596649305556	165.489583333333	0.107065972222218	0.323350694444429
43	165.92	165.623420138889	165.550416666667	0.073003472222221	0.296579861111098
44	165.92	165.721024305556	165.637916666667	0.0831076388888927	0.198975694444442
45	166.12	165.962795138889	165.75125	0.21154513888889	0.157204861111154
46	166.34	166.292586805556	165.8575	0.435086805555559	0.0474131944444878
47	165.48	165.928107638889	165.924166666667	0.00394097222222693	-0.448107638888871
48	165.61	165.853628472222	165.962083333333	-0.108454861111097	-0.243628472222184
49	165.61	165.817586805556	166.004583333333	-0.186996527777763	-0.207586805555536
50	165.94	165.891753472222	166.0375	-0.145746527777793	0.0482465277777919
51	165.88	165.814565972222	166.052916666667	-0.238350694444447	0.0654340277777976
52	166.23	165.736440972222	166.126666666667	-0.390225694444451	0.493559027777764
53	166.32	166.486024305556	166.33	0.156024305555543	-0.166024305555567
54	166.43	166.697065972222	166.59	0.107065972222218	-0.267065972222213
55	166.43	NA	NA	0.073003472222221	NA
56	166.2	NA	NA	0.0831076388888927	NA
57	166.21	NA	NA	0.21154513888889	NA
58	168.02	NA	NA	0.435086805555559	NA
59	168.68	NA	NA	0.00394097222222693	NA
60	168.65	NA	NA	-0.108454861111097	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 162.32 & NA & NA & -0.186996527777763 & NA \tabularnewline
2 & 162.76 & NA & NA & -0.145746527777793 & NA \tabularnewline
3 & 163.39 & NA & NA & -0.238350694444447 & NA \tabularnewline
4 & 162.58 & NA & NA & -0.390225694444451 & NA \tabularnewline
5 & 162.66 & NA & NA & 0.156024305555543 & NA \tabularnewline
6 & 162.66 & NA & NA & 0.107065972222218 & NA \tabularnewline
7 & 162.66 & 162.770920138889 & 162.697916666667 & 0.073003472222221 & -0.110920138888872 \tabularnewline
8 & 162.89 & 162.774774305556 & 162.691666666667 & 0.0831076388888927 & 0.115225694444433 \tabularnewline
9 & 163.03 & 162.834045138889 & 162.6225 & 0.21154513888889 & 0.195954861111119 \tabularnewline
10 & 162.38 & 162.955503472222 & 162.520416666667 & 0.435086805555559 & -0.575503472222238 \tabularnewline
11 & 162.44 & 162.458940972222 & 162.455 & 0.00394097222222693 & -0.0189409722222251 \tabularnewline
12 & 162.51 & 162.309461805556 & 162.417916666667 & -0.108454861111097 & 0.20053819444442 \tabularnewline
13 & 162.51 & 162.193420138889 & 162.380416666667 & -0.186996527777763 & 0.31657986111108 \tabularnewline
14 & 162.42 & 162.187586805556 & 162.333333333333 & -0.145746527777793 & 0.232413194444433 \tabularnewline
15 & 162.07 & 162.040815972222 & 162.279166666667 & -0.238350694444447 & 0.0291840277778022 \tabularnewline
16 & 161.45 & 161.928940972222 & 162.319166666667 & -0.390225694444451 & -0.478940972222205 \tabularnewline
17 & 162.22 & 162.597274305556 & 162.44125 & 0.156024305555543 & -0.377274305555545 \tabularnewline
18 & 162.21 & 162.660815972222 & 162.55375 & 0.107065972222218 & -0.450815972222188 \tabularnewline
19 & 162.21 & 162.739253472222 & 162.66625 & 0.073003472222221 & -0.529253472222194 \tabularnewline
20 & 162.21 & 162.887690972222 & 162.804583333333 & 0.0831076388888927 & -0.677690972222194 \tabularnewline
21 & 162.41 & 163.209461805556 & 162.997916666667 & 0.21154513888889 & -0.799461805555552 \tabularnewline
22 & 163.96 & 163.661753472222 & 163.226666666667 & 0.435086805555559 & 0.298246527777764 \tabularnewline
23 & 163.79 & 163.472274305556 & 163.468333333333 & 0.00394097222222693 & 0.31772569444442 \tabularnewline
24 & 163.86 & 163.617795138889 & 163.72625 & -0.108454861111097 & 0.242204861111105 \tabularnewline
25 & 163.86 & 163.806753472222 & 163.99375 & -0.186996527777763 & 0.0532465277777874 \tabularnewline
26 & 164.39 & 164.118836805556 & 164.264583333333 & -0.145746527777793 & 0.271163194444455 \tabularnewline
27 & 164.74 & 164.300815972222 & 164.539166666667 & -0.238350694444447 & 0.43918402777777 \tabularnewline
28 & 164.27 & 164.360607638889 & 164.750833333333 & -0.390225694444451 & -0.0906076388888835 \tabularnewline
29 & 165.2 & 165.043524305556 & 164.8875 & 0.156024305555543 & 0.156475694444453 \tabularnewline
30 & 165.42 & 165.099565972222 & 164.9925 & 0.107065972222218 & 0.320434027777793 \tabularnewline
31 & 165.42 & 165.150503472222 & 165.0775 & 0.073003472222221 & 0.269496527777818 \tabularnewline
32 & 165.5 & 165.210607638889 & 165.1275 & 0.0831076388888927 & 0.28939236111114 \tabularnewline
33 & 165.71 & 165.337795138889 & 165.12625 & 0.21154513888889 & 0.372204861111129 \tabularnewline
34 & 165.74 & 165.584253472222 & 165.149166666667 & 0.435086805555559 & 0.155746527777808 \tabularnewline
35 & 165.29 & 165.214774305556 & 165.210833333333 & 0.00394097222222693 & 0.0752256944444412 \tabularnewline
36 & 164.88 & 165.153211805556 & 165.261666666667 & -0.108454861111097 & -0.273211805555576 \tabularnewline
37 & 164.88 & 165.116336805556 & 165.303333333333 & -0.186996527777763 & -0.236336805555567 \tabularnewline
38 & 164.57 & 165.195920138889 & 165.341666666667 & -0.145746527777793 & -0.625920138888887 \tabularnewline
39 & 164.53 & 165.137899305556 & 165.37625 & -0.238350694444447 & -0.607899305555549 \tabularnewline
40 & 165.03 & 165.028107638889 & 165.418333333333 & -0.390225694444451 & 0.00189236111108926 \tabularnewline
41 & 165.92 & 165.607274305556 & 165.45125 & 0.156024305555543 & 0.312725694444453 \tabularnewline
42 & 165.92 & 165.596649305556 & 165.489583333333 & 0.107065972222218 & 0.323350694444429 \tabularnewline
43 & 165.92 & 165.623420138889 & 165.550416666667 & 0.073003472222221 & 0.296579861111098 \tabularnewline
44 & 165.92 & 165.721024305556 & 165.637916666667 & 0.0831076388888927 & 0.198975694444442 \tabularnewline
45 & 166.12 & 165.962795138889 & 165.75125 & 0.21154513888889 & 0.157204861111154 \tabularnewline
46 & 166.34 & 166.292586805556 & 165.8575 & 0.435086805555559 & 0.0474131944444878 \tabularnewline
47 & 165.48 & 165.928107638889 & 165.924166666667 & 0.00394097222222693 & -0.448107638888871 \tabularnewline
48 & 165.61 & 165.853628472222 & 165.962083333333 & -0.108454861111097 & -0.243628472222184 \tabularnewline
49 & 165.61 & 165.817586805556 & 166.004583333333 & -0.186996527777763 & -0.207586805555536 \tabularnewline
50 & 165.94 & 165.891753472222 & 166.0375 & -0.145746527777793 & 0.0482465277777919 \tabularnewline
51 & 165.88 & 165.814565972222 & 166.052916666667 & -0.238350694444447 & 0.0654340277777976 \tabularnewline
52 & 166.23 & 165.736440972222 & 166.126666666667 & -0.390225694444451 & 0.493559027777764 \tabularnewline
53 & 166.32 & 166.486024305556 & 166.33 & 0.156024305555543 & -0.166024305555567 \tabularnewline
54 & 166.43 & 166.697065972222 & 166.59 & 0.107065972222218 & -0.267065972222213 \tabularnewline
55 & 166.43 & NA & NA & 0.073003472222221 & NA \tabularnewline
56 & 166.2 & NA & NA & 0.0831076388888927 & NA \tabularnewline
57 & 166.21 & NA & NA & 0.21154513888889 & NA \tabularnewline
58 & 168.02 & NA & NA & 0.435086805555559 & NA \tabularnewline
59 & 168.68 & NA & NA & 0.00394097222222693 & NA \tabularnewline
60 & 168.65 & NA & NA & -0.108454861111097 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=166367&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]162.32[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.186996527777763[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]162.76[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.145746527777793[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]163.39[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.238350694444447[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]162.58[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.390225694444451[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]162.66[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.156024305555543[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]162.66[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.107065972222218[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]162.66[/C][C]162.770920138889[/C][C]162.697916666667[/C][C]0.073003472222221[/C][C]-0.110920138888872[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]162.89[/C][C]162.774774305556[/C][C]162.691666666667[/C][C]0.0831076388888927[/C][C]0.115225694444433[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]163.03[/C][C]162.834045138889[/C][C]162.6225[/C][C]0.21154513888889[/C][C]0.195954861111119[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]162.38[/C][C]162.955503472222[/C][C]162.520416666667[/C][C]0.435086805555559[/C][C]-0.575503472222238[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]162.44[/C][C]162.458940972222[/C][C]162.455[/C][C]0.00394097222222693[/C][C]-0.0189409722222251[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]162.51[/C][C]162.309461805556[/C][C]162.417916666667[/C][C]-0.108454861111097[/C][C]0.20053819444442[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]162.51[/C][C]162.193420138889[/C][C]162.380416666667[/C][C]-0.186996527777763[/C][C]0.31657986111108[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]162.42[/C][C]162.187586805556[/C][C]162.333333333333[/C][C]-0.145746527777793[/C][C]0.232413194444433[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]162.07[/C][C]162.040815972222[/C][C]162.279166666667[/C][C]-0.238350694444447[/C][C]0.0291840277778022[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]161.45[/C][C]161.928940972222[/C][C]162.319166666667[/C][C]-0.390225694444451[/C][C]-0.478940972222205[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]162.22[/C][C]162.597274305556[/C][C]162.44125[/C][C]0.156024305555543[/C][C]-0.377274305555545[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]162.21[/C][C]162.660815972222[/C][C]162.55375[/C][C]0.107065972222218[/C][C]-0.450815972222188[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]162.21[/C][C]162.739253472222[/C][C]162.66625[/C][C]0.073003472222221[/C][C]-0.529253472222194[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]162.21[/C][C]162.887690972222[/C][C]162.804583333333[/C][C]0.0831076388888927[/C][C]-0.677690972222194[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]162.41[/C][C]163.209461805556[/C][C]162.997916666667[/C][C]0.21154513888889[/C][C]-0.799461805555552[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]163.96[/C][C]163.661753472222[/C][C]163.226666666667[/C][C]0.435086805555559[/C][C]0.298246527777764[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]163.79[/C][C]163.472274305556[/C][C]163.468333333333[/C][C]0.00394097222222693[/C][C]0.31772569444442[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]163.86[/C][C]163.617795138889[/C][C]163.72625[/C][C]-0.108454861111097[/C][C]0.242204861111105[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]163.86[/C][C]163.806753472222[/C][C]163.99375[/C][C]-0.186996527777763[/C][C]0.0532465277777874[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]164.39[/C][C]164.118836805556[/C][C]164.264583333333[/C][C]-0.145746527777793[/C][C]0.271163194444455[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]164.74[/C][C]164.300815972222[/C][C]164.539166666667[/C][C]-0.238350694444447[/C][C]0.43918402777777[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]164.27[/C][C]164.360607638889[/C][C]164.750833333333[/C][C]-0.390225694444451[/C][C]-0.0906076388888835[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]165.2[/C][C]165.043524305556[/C][C]164.8875[/C][C]0.156024305555543[/C][C]0.156475694444453[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]165.42[/C][C]165.099565972222[/C][C]164.9925[/C][C]0.107065972222218[/C][C]0.320434027777793[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]165.42[/C][C]165.150503472222[/C][C]165.0775[/C][C]0.073003472222221[/C][C]0.269496527777818[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]165.5[/C][C]165.210607638889[/C][C]165.1275[/C][C]0.0831076388888927[/C][C]0.28939236111114[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]165.71[/C][C]165.337795138889[/C][C]165.12625[/C][C]0.21154513888889[/C][C]0.372204861111129[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]165.74[/C][C]165.584253472222[/C][C]165.149166666667[/C][C]0.435086805555559[/C][C]0.155746527777808[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]165.29[/C][C]165.214774305556[/C][C]165.210833333333[/C][C]0.00394097222222693[/C][C]0.0752256944444412[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]164.88[/C][C]165.153211805556[/C][C]165.261666666667[/C][C]-0.108454861111097[/C][C]-0.273211805555576[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]164.88[/C][C]165.116336805556[/C][C]165.303333333333[/C][C]-0.186996527777763[/C][C]-0.236336805555567[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]164.57[/C][C]165.195920138889[/C][C]165.341666666667[/C][C]-0.145746527777793[/C][C]-0.625920138888887[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]164.53[/C][C]165.137899305556[/C][C]165.37625[/C][C]-0.238350694444447[/C][C]-0.607899305555549[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]165.03[/C][C]165.028107638889[/C][C]165.418333333333[/C][C]-0.390225694444451[/C][C]0.00189236111108926[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]165.92[/C][C]165.607274305556[/C][C]165.45125[/C][C]0.156024305555543[/C][C]0.312725694444453[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]165.92[/C][C]165.596649305556[/C][C]165.489583333333[/C][C]0.107065972222218[/C][C]0.323350694444429[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]165.92[/C][C]165.623420138889[/C][C]165.550416666667[/C][C]0.073003472222221[/C][C]0.296579861111098[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]165.92[/C][C]165.721024305556[/C][C]165.637916666667[/C][C]0.0831076388888927[/C][C]0.198975694444442[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]166.12[/C][C]165.962795138889[/C][C]165.75125[/C][C]0.21154513888889[/C][C]0.157204861111154[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]166.34[/C][C]166.292586805556[/C][C]165.8575[/C][C]0.435086805555559[/C][C]0.0474131944444878[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]165.48[/C][C]165.928107638889[/C][C]165.924166666667[/C][C]0.00394097222222693[/C][C]-0.448107638888871[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]165.61[/C][C]165.853628472222[/C][C]165.962083333333[/C][C]-0.108454861111097[/C][C]-0.243628472222184[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]165.61[/C][C]165.817586805556[/C][C]166.004583333333[/C][C]-0.186996527777763[/C][C]-0.207586805555536[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]165.94[/C][C]165.891753472222[/C][C]166.0375[/C][C]-0.145746527777793[/C][C]0.0482465277777919[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]165.88[/C][C]165.814565972222[/C][C]166.052916666667[/C][C]-0.238350694444447[/C][C]0.0654340277777976[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]166.23[/C][C]165.736440972222[/C][C]166.126666666667[/C][C]-0.390225694444451[/C][C]0.493559027777764[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]166.32[/C][C]166.486024305556[/C][C]166.33[/C][C]0.156024305555543[/C][C]-0.166024305555567[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]166.43[/C][C]166.697065972222[/C][C]166.59[/C][C]0.107065972222218[/C][C]-0.267065972222213[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]166.43[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.073003472222221[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]166.2[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0831076388888927[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]166.21[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.21154513888889[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]168.02[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.435086805555559[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]168.68[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.00394097222222693[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]168.65[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.108454861111097[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=166367&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=166367&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	162.32	NA	NA	-0.186996527777763	NA
2	162.76	NA	NA	-0.145746527777793	NA
3	163.39	NA	NA	-0.238350694444447	NA
4	162.58	NA	NA	-0.390225694444451	NA
5	162.66	NA	NA	0.156024305555543	NA
6	162.66	NA	NA	0.107065972222218	NA
7	162.66	162.770920138889	162.697916666667	0.073003472222221	-0.110920138888872
8	162.89	162.774774305556	162.691666666667	0.0831076388888927	0.115225694444433
9	163.03	162.834045138889	162.6225	0.21154513888889	0.195954861111119
10	162.38	162.955503472222	162.520416666667	0.435086805555559	-0.575503472222238
11	162.44	162.458940972222	162.455	0.00394097222222693	-0.0189409722222251
12	162.51	162.309461805556	162.417916666667	-0.108454861111097	0.20053819444442
13	162.51	162.193420138889	162.380416666667	-0.186996527777763	0.31657986111108
14	162.42	162.187586805556	162.333333333333	-0.145746527777793	0.232413194444433
15	162.07	162.040815972222	162.279166666667	-0.238350694444447	0.0291840277778022
16	161.45	161.928940972222	162.319166666667	-0.390225694444451	-0.478940972222205
17	162.22	162.597274305556	162.44125	0.156024305555543	-0.377274305555545
18	162.21	162.660815972222	162.55375	0.107065972222218	-0.450815972222188
19	162.21	162.739253472222	162.66625	0.073003472222221	-0.529253472222194
20	162.21	162.887690972222	162.804583333333	0.0831076388888927	-0.677690972222194
21	162.41	163.209461805556	162.997916666667	0.21154513888889	-0.799461805555552
22	163.96	163.661753472222	163.226666666667	0.435086805555559	0.298246527777764
23	163.79	163.472274305556	163.468333333333	0.00394097222222693	0.31772569444442
24	163.86	163.617795138889	163.72625	-0.108454861111097	0.242204861111105
25	163.86	163.806753472222	163.99375	-0.186996527777763	0.0532465277777874
26	164.39	164.118836805556	164.264583333333	-0.145746527777793	0.271163194444455
27	164.74	164.300815972222	164.539166666667	-0.238350694444447	0.43918402777777
28	164.27	164.360607638889	164.750833333333	-0.390225694444451	-0.0906076388888835
29	165.2	165.043524305556	164.8875	0.156024305555543	0.156475694444453
30	165.42	165.099565972222	164.9925	0.107065972222218	0.320434027777793
31	165.42	165.150503472222	165.0775	0.073003472222221	0.269496527777818
32	165.5	165.210607638889	165.1275	0.0831076388888927	0.28939236111114
33	165.71	165.337795138889	165.12625	0.21154513888889	0.372204861111129
34	165.74	165.584253472222	165.149166666667	0.435086805555559	0.155746527777808
35	165.29	165.214774305556	165.210833333333	0.00394097222222693	0.0752256944444412
36	164.88	165.153211805556	165.261666666667	-0.108454861111097	-0.273211805555576
37	164.88	165.116336805556	165.303333333333	-0.186996527777763	-0.236336805555567
38	164.57	165.195920138889	165.341666666667	-0.145746527777793	-0.625920138888887
39	164.53	165.137899305556	165.37625	-0.238350694444447	-0.607899305555549
40	165.03	165.028107638889	165.418333333333	-0.390225694444451	0.00189236111108926
41	165.92	165.607274305556	165.45125	0.156024305555543	0.312725694444453
42	165.92	165.596649305556	165.489583333333	0.107065972222218	0.323350694444429
43	165.92	165.623420138889	165.550416666667	0.073003472222221	0.296579861111098
44	165.92	165.721024305556	165.637916666667	0.0831076388888927	0.198975694444442
45	166.12	165.962795138889	165.75125	0.21154513888889	0.157204861111154
46	166.34	166.292586805556	165.8575	0.435086805555559	0.0474131944444878
47	165.48	165.928107638889	165.924166666667	0.00394097222222693	-0.448107638888871
48	165.61	165.853628472222	165.962083333333	-0.108454861111097	-0.243628472222184
49	165.61	165.817586805556	166.004583333333	-0.186996527777763	-0.207586805555536
50	165.94	165.891753472222	166.0375	-0.145746527777793	0.0482465277777919
51	165.88	165.814565972222	166.052916666667	-0.238350694444447	0.0654340277777976
52	166.23	165.736440972222	166.126666666667	-0.390225694444451	0.493559027777764
53	166.32	166.486024305556	166.33	0.156024305555543	-0.166024305555567
54	166.43	166.697065972222	166.59	0.107065972222218	-0.267065972222213
55	166.43	NA	NA	0.073003472222221	NA
56	166.2	NA	NA	0.0831076388888927	NA
57	166.21	NA	NA	0.21154513888889	NA
58	168.02	NA	NA	0.435086805555559	NA
59	168.68	NA	NA	0.00394097222222693	NA
60	168.65	NA	NA	-0.108454861111097	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