Repository of Reproducible Computations

Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author

*The author of this computation has been verified*

R Software Module

rwasp_decompose.wasp

Title produced by software

Classical Decomposition

Date of computation

Fri, 30 Nov 2012 09:55:34 -0500

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/Nov/30/t13542873946d9sbhi5a6tv25u.htm/, Retrieved Fri, 03 May 2024 21:57:48 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=195077, Retrieved Fri, 03 May 2024 21:57:48 +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

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

-       [Classical Decomposition] [] [2012-11-30 14:55:34] [195a7509fef65339447329cdcf8835cc] [Current]
- R  D    [Classical Decomposition] [] [2012-11-30 17:57:43] [74be16979710d4c4e7c6647856088456] 

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	'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.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 & 'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=195077&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]'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=195077&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=195077&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	'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.wessa.net

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	112.8	NA	NA	-0.924930555555551	NA
2	116.7	NA	NA	-3.21826388888888	NA
3	119.4	NA	NA	-4.31243055555555	NA
4	129.8	NA	NA	-2.36993055555556	NA
5	131.9	NA	NA	-1.63993055555556	NA
6	129.8	NA	NA	0.81006944444444	NA
7	131.6	132.703402777778	129.525	3.17840277777779	-1.10340277777777
8	134.3	131.080902777778	130.075	1.00590277777778	3.21909722222225
9	136.7	130.229236111111	129.808333333333	0.420902777777772	6.47076388888891
10	134.7	129.717569444444	128.520833333333	1.19673611111111	4.98243055555557
11	138.1	129.741736111111	126.233333333333	3.50840277777777	8.3582638888889
12	132.4	125.845069444444	123.5	2.34506944444445	6.55493055555559
13	125	119.395902777778	120.320833333333	-0.924930555555551	5.60409722222224
14	117.7	113.406736111111	116.625	-3.21826388888888	4.2932638888889
15	112	108.350069444444	112.6625	-4.31243055555555	3.64993055555557
16	106.3	106.355069444444	108.725	-2.36993055555556	-0.0550694444444417
17	100.5	103.222569444444	104.8625	-1.63993055555556	-2.72256944444445
18	95.6	102.197569444444	101.3875	0.81006944444444	-6.59756944444445
19	89.5	101.861736111111	98.6833333333333	3.17840277777779	-12.3617361111111
20	87.7	97.5184027777778	96.5125	1.00590277777778	-9.81840277777778
21	88.2	95.0625694444444	94.6416666666667	0.420902777777772	-6.86256944444443
22	88.7	94.1509027777778	92.9541666666667	1.19673611111111	-5.45090277777776
23	91.4	95.2750694444444	91.7666666666667	3.50840277777777	-3.87506944444443
24	95.7	93.4742361111111	91.1291666666667	2.34506944444445	2.22576388888889
25	96.8	90.2917361111111	91.2166666666667	-0.924930555555551	6.50826388888889
26	93.8	88.6817361111111	91.9	-3.21826388888888	5.1182638888889
27	91	87.8667361111111	92.1791666666666	-4.31243055555555	3.13326388888891
28	86.8	89.4759027777778	91.8458333333333	-2.36993055555556	-2.67590277777778
29	91.5	89.5850694444444	91.225	-1.63993055555556	1.91493055555557
30	89.3	91.2767361111111	90.4666666666667	0.81006944444444	-1.97673611111109
31	97.9	92.4367361111111	89.2583333333333	3.17840277777779	5.4632638888889
32	95.7	88.8725694444444	87.8666666666666	1.00590277777778	6.82743055555558
33	86.9	87.3709027777778	86.95	0.420902777777772	-0.470902777777766
34	82	88.4967361111111	87.3	1.19673611111111	-6.4967361111111
35	83.2	92.1917361111111	88.6833333333333	3.50840277777777	-8.99173611111109
36	85.7	93.0367361111111	90.6916666666666	2.34506944444445	-7.33673611111109
37	77.8	92.0584027777778	92.9833333333333	-0.924930555555551	-14.2584027777778
38	79.4	91.4734027777778	94.6916666666667	-3.21826388888888	-12.0734027777778
39	83.4	92.1792361111111	96.4916666666667	-4.31243055555555	-8.7792361111111
40	102.8	96.6175694444444	98.9875	-2.36993055555556	6.18243055555556
41	108.7	100.014236111111	101.654166666667	-1.63993055555556	8.68576388888891
42	120.3	104.451736111111	103.641666666667	0.81006944444444	15.8482638888889
43	121.9	108.299236111111	105.120833333333	3.17840277777779	13.6007638888889
44	112.7	107.260069444444	106.254166666667	1.00590277777778	5.43993055555555
45	113.1	107.170902777778	106.75	0.420902777777772	5.92909722222223
46	115.7	107.271736111111	106.075	1.19673611111111	8.42826388888889
47	113.5	107.445902777778	103.9375	3.50840277777777	6.05409722222223
48	103.1	103.090902777778	100.745833333333	2.34506944444445	0.00909722222220921
49	95.9	96.0500694444444	96.975	-0.924930555555551	-0.150069444444441
50	88.5	90.1150694444444	93.3333333333333	-3.21826388888888	-1.61506944444444
51	86.2	85.4959027777778	89.8083333333333	-4.31243055555555	0.704097222222231
52	83.8	83.8134027777778	86.1833333333333	-2.36993055555556	-0.0134027777777703
53	76.4	81.0225694444444	82.6625	-1.63993055555556	-4.62256944444442
54	76	80.3975694444444	79.5875	0.81006944444444	-4.39756944444443
55	75.7	80.2909027777778	77.1125	3.17840277777779	-4.59090277777779
56	71.5	76.1600694444444	75.1541666666667	1.00590277777778	-4.66006944444445
57	69.7	73.7584027777778	73.3375	0.420902777777772	-4.05840277777777
58	72.1	72.5550694444444	71.3583333333333	1.19673611111111	-0.455069444444433
59	72.6	73.1375694444444	69.6291666666667	3.50840277777777	-0.537569444444443
60	70.2	70.6450694444444	68.3	2.34506944444445	-0.445069444444442
61	69.4	66.0959027777778	67.0208333333333	-0.924930555555551	3.30409722222223
62	68	62.7150694444444	65.9333333333333	-3.21826388888888	5.28493055555556
63	63.1	60.8000694444444	65.1125	-4.31243055555555	2.29993055555555
64	59.4	61.8300694444444	64.2	-2.36993055555556	-2.43006944444443
65	59.3	61.5475694444444	63.1875	-1.63993055555556	-2.24756944444444
66	61.2	63.0684027777778	62.2583333333333	0.81006944444444	-1.86840277777776
67	59.8	NA	NA	3.17840277777779	NA
68	61.3	NA	NA	1.00590277777778	NA
69	60.2	NA	NA	0.420902777777772	NA
70	59.7	NA	NA	1.19673611111111	NA
71	60.7	NA	NA	3.50840277777777	NA
72	59.8	NA	NA	2.34506944444445	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 112.8 & NA & NA & -0.924930555555551 & NA \tabularnewline
2 & 116.7 & NA & NA & -3.21826388888888 & NA \tabularnewline
3 & 119.4 & NA & NA & -4.31243055555555 & NA \tabularnewline
4 & 129.8 & NA & NA & -2.36993055555556 & NA \tabularnewline
5 & 131.9 & NA & NA & -1.63993055555556 & NA \tabularnewline
6 & 129.8 & NA & NA & 0.81006944444444 & NA \tabularnewline
7 & 131.6 & 132.703402777778 & 129.525 & 3.17840277777779 & -1.10340277777777 \tabularnewline
8 & 134.3 & 131.080902777778 & 130.075 & 1.00590277777778 & 3.21909722222225 \tabularnewline
9 & 136.7 & 130.229236111111 & 129.808333333333 & 0.420902777777772 & 6.47076388888891 \tabularnewline
10 & 134.7 & 129.717569444444 & 128.520833333333 & 1.19673611111111 & 4.98243055555557 \tabularnewline
11 & 138.1 & 129.741736111111 & 126.233333333333 & 3.50840277777777 & 8.3582638888889 \tabularnewline
12 & 132.4 & 125.845069444444 & 123.5 & 2.34506944444445 & 6.55493055555559 \tabularnewline
13 & 125 & 119.395902777778 & 120.320833333333 & -0.924930555555551 & 5.60409722222224 \tabularnewline
14 & 117.7 & 113.406736111111 & 116.625 & -3.21826388888888 & 4.2932638888889 \tabularnewline
15 & 112 & 108.350069444444 & 112.6625 & -4.31243055555555 & 3.64993055555557 \tabularnewline
16 & 106.3 & 106.355069444444 & 108.725 & -2.36993055555556 & -0.0550694444444417 \tabularnewline
17 & 100.5 & 103.222569444444 & 104.8625 & -1.63993055555556 & -2.72256944444445 \tabularnewline
18 & 95.6 & 102.197569444444 & 101.3875 & 0.81006944444444 & -6.59756944444445 \tabularnewline
19 & 89.5 & 101.861736111111 & 98.6833333333333 & 3.17840277777779 & -12.3617361111111 \tabularnewline
20 & 87.7 & 97.5184027777778 & 96.5125 & 1.00590277777778 & -9.81840277777778 \tabularnewline
21 & 88.2 & 95.0625694444444 & 94.6416666666667 & 0.420902777777772 & -6.86256944444443 \tabularnewline
22 & 88.7 & 94.1509027777778 & 92.9541666666667 & 1.19673611111111 & -5.45090277777776 \tabularnewline
23 & 91.4 & 95.2750694444444 & 91.7666666666667 & 3.50840277777777 & -3.87506944444443 \tabularnewline
24 & 95.7 & 93.4742361111111 & 91.1291666666667 & 2.34506944444445 & 2.22576388888889 \tabularnewline
25 & 96.8 & 90.2917361111111 & 91.2166666666667 & -0.924930555555551 & 6.50826388888889 \tabularnewline
26 & 93.8 & 88.6817361111111 & 91.9 & -3.21826388888888 & 5.1182638888889 \tabularnewline
27 & 91 & 87.8667361111111 & 92.1791666666666 & -4.31243055555555 & 3.13326388888891 \tabularnewline
28 & 86.8 & 89.4759027777778 & 91.8458333333333 & -2.36993055555556 & -2.67590277777778 \tabularnewline
29 & 91.5 & 89.5850694444444 & 91.225 & -1.63993055555556 & 1.91493055555557 \tabularnewline
30 & 89.3 & 91.2767361111111 & 90.4666666666667 & 0.81006944444444 & -1.97673611111109 \tabularnewline
31 & 97.9 & 92.4367361111111 & 89.2583333333333 & 3.17840277777779 & 5.4632638888889 \tabularnewline
32 & 95.7 & 88.8725694444444 & 87.8666666666666 & 1.00590277777778 & 6.82743055555558 \tabularnewline
33 & 86.9 & 87.3709027777778 & 86.95 & 0.420902777777772 & -0.470902777777766 \tabularnewline
34 & 82 & 88.4967361111111 & 87.3 & 1.19673611111111 & -6.4967361111111 \tabularnewline
35 & 83.2 & 92.1917361111111 & 88.6833333333333 & 3.50840277777777 & -8.99173611111109 \tabularnewline
36 & 85.7 & 93.0367361111111 & 90.6916666666666 & 2.34506944444445 & -7.33673611111109 \tabularnewline
37 & 77.8 & 92.0584027777778 & 92.9833333333333 & -0.924930555555551 & -14.2584027777778 \tabularnewline
38 & 79.4 & 91.4734027777778 & 94.6916666666667 & -3.21826388888888 & -12.0734027777778 \tabularnewline
39 & 83.4 & 92.1792361111111 & 96.4916666666667 & -4.31243055555555 & -8.7792361111111 \tabularnewline
40 & 102.8 & 96.6175694444444 & 98.9875 & -2.36993055555556 & 6.18243055555556 \tabularnewline
41 & 108.7 & 100.014236111111 & 101.654166666667 & -1.63993055555556 & 8.68576388888891 \tabularnewline
42 & 120.3 & 104.451736111111 & 103.641666666667 & 0.81006944444444 & 15.8482638888889 \tabularnewline
43 & 121.9 & 108.299236111111 & 105.120833333333 & 3.17840277777779 & 13.6007638888889 \tabularnewline
44 & 112.7 & 107.260069444444 & 106.254166666667 & 1.00590277777778 & 5.43993055555555 \tabularnewline
45 & 113.1 & 107.170902777778 & 106.75 & 0.420902777777772 & 5.92909722222223 \tabularnewline
46 & 115.7 & 107.271736111111 & 106.075 & 1.19673611111111 & 8.42826388888889 \tabularnewline
47 & 113.5 & 107.445902777778 & 103.9375 & 3.50840277777777 & 6.05409722222223 \tabularnewline
48 & 103.1 & 103.090902777778 & 100.745833333333 & 2.34506944444445 & 0.00909722222220921 \tabularnewline
49 & 95.9 & 96.0500694444444 & 96.975 & -0.924930555555551 & -0.150069444444441 \tabularnewline
50 & 88.5 & 90.1150694444444 & 93.3333333333333 & -3.21826388888888 & -1.61506944444444 \tabularnewline
51 & 86.2 & 85.4959027777778 & 89.8083333333333 & -4.31243055555555 & 0.704097222222231 \tabularnewline
52 & 83.8 & 83.8134027777778 & 86.1833333333333 & -2.36993055555556 & -0.0134027777777703 \tabularnewline
53 & 76.4 & 81.0225694444444 & 82.6625 & -1.63993055555556 & -4.62256944444442 \tabularnewline
54 & 76 & 80.3975694444444 & 79.5875 & 0.81006944444444 & -4.39756944444443 \tabularnewline
55 & 75.7 & 80.2909027777778 & 77.1125 & 3.17840277777779 & -4.59090277777779 \tabularnewline
56 & 71.5 & 76.1600694444444 & 75.1541666666667 & 1.00590277777778 & -4.66006944444445 \tabularnewline
57 & 69.7 & 73.7584027777778 & 73.3375 & 0.420902777777772 & -4.05840277777777 \tabularnewline
58 & 72.1 & 72.5550694444444 & 71.3583333333333 & 1.19673611111111 & -0.455069444444433 \tabularnewline
59 & 72.6 & 73.1375694444444 & 69.6291666666667 & 3.50840277777777 & -0.537569444444443 \tabularnewline
60 & 70.2 & 70.6450694444444 & 68.3 & 2.34506944444445 & -0.445069444444442 \tabularnewline
61 & 69.4 & 66.0959027777778 & 67.0208333333333 & -0.924930555555551 & 3.30409722222223 \tabularnewline
62 & 68 & 62.7150694444444 & 65.9333333333333 & -3.21826388888888 & 5.28493055555556 \tabularnewline
63 & 63.1 & 60.8000694444444 & 65.1125 & -4.31243055555555 & 2.29993055555555 \tabularnewline
64 & 59.4 & 61.8300694444444 & 64.2 & -2.36993055555556 & -2.43006944444443 \tabularnewline
65 & 59.3 & 61.5475694444444 & 63.1875 & -1.63993055555556 & -2.24756944444444 \tabularnewline
66 & 61.2 & 63.0684027777778 & 62.2583333333333 & 0.81006944444444 & -1.86840277777776 \tabularnewline
67 & 59.8 & NA & NA & 3.17840277777779 & NA \tabularnewline
68 & 61.3 & NA & NA & 1.00590277777778 & NA \tabularnewline
69 & 60.2 & NA & NA & 0.420902777777772 & NA \tabularnewline
70 & 59.7 & NA & NA & 1.19673611111111 & NA \tabularnewline
71 & 60.7 & NA & NA & 3.50840277777777 & NA \tabularnewline
72 & 59.8 & NA & NA & 2.34506944444445 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=195077&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]112.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.924930555555551[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]116.7[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-3.21826388888888[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]119.4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-4.31243055555555[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]129.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-2.36993055555556[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]131.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1.63993055555556[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]129.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.81006944444444[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]131.6[/C][C]132.703402777778[/C][C]129.525[/C][C]3.17840277777779[/C][C]-1.10340277777777[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]134.3[/C][C]131.080902777778[/C][C]130.075[/C][C]1.00590277777778[/C][C]3.21909722222225[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]136.7[/C][C]130.229236111111[/C][C]129.808333333333[/C][C]0.420902777777772[/C][C]6.47076388888891[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]134.7[/C][C]129.717569444444[/C][C]128.520833333333[/C][C]1.19673611111111[/C][C]4.98243055555557[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]138.1[/C][C]129.741736111111[/C][C]126.233333333333[/C][C]3.50840277777777[/C][C]8.3582638888889[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]132.4[/C][C]125.845069444444[/C][C]123.5[/C][C]2.34506944444445[/C][C]6.55493055555559[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]125[/C][C]119.395902777778[/C][C]120.320833333333[/C][C]-0.924930555555551[/C][C]5.60409722222224[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]117.7[/C][C]113.406736111111[/C][C]116.625[/C][C]-3.21826388888888[/C][C]4.2932638888889[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]112[/C][C]108.350069444444[/C][C]112.6625[/C][C]-4.31243055555555[/C][C]3.64993055555557[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]106.3[/C][C]106.355069444444[/C][C]108.725[/C][C]-2.36993055555556[/C][C]-0.0550694444444417[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]100.5[/C][C]103.222569444444[/C][C]104.8625[/C][C]-1.63993055555556[/C][C]-2.72256944444445[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]95.6[/C][C]102.197569444444[/C][C]101.3875[/C][C]0.81006944444444[/C][C]-6.59756944444445[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]89.5[/C][C]101.861736111111[/C][C]98.6833333333333[/C][C]3.17840277777779[/C][C]-12.3617361111111[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]87.7[/C][C]97.5184027777778[/C][C]96.5125[/C][C]1.00590277777778[/C][C]-9.81840277777778[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]88.2[/C][C]95.0625694444444[/C][C]94.6416666666667[/C][C]0.420902777777772[/C][C]-6.86256944444443[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]88.7[/C][C]94.1509027777778[/C][C]92.9541666666667[/C][C]1.19673611111111[/C][C]-5.45090277777776[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]91.4[/C][C]95.2750694444444[/C][C]91.7666666666667[/C][C]3.50840277777777[/C][C]-3.87506944444443[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]95.7[/C][C]93.4742361111111[/C][C]91.1291666666667[/C][C]2.34506944444445[/C][C]2.22576388888889[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]96.8[/C][C]90.2917361111111[/C][C]91.2166666666667[/C][C]-0.924930555555551[/C][C]6.50826388888889[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]93.8[/C][C]88.6817361111111[/C][C]91.9[/C][C]-3.21826388888888[/C][C]5.1182638888889[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]91[/C][C]87.8667361111111[/C][C]92.1791666666666[/C][C]-4.31243055555555[/C][C]3.13326388888891[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]86.8[/C][C]89.4759027777778[/C][C]91.8458333333333[/C][C]-2.36993055555556[/C][C]-2.67590277777778[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]91.5[/C][C]89.5850694444444[/C][C]91.225[/C][C]-1.63993055555556[/C][C]1.91493055555557[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]89.3[/C][C]91.2767361111111[/C][C]90.4666666666667[/C][C]0.81006944444444[/C][C]-1.97673611111109[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]97.9[/C][C]92.4367361111111[/C][C]89.2583333333333[/C][C]3.17840277777779[/C][C]5.4632638888889[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]95.7[/C][C]88.8725694444444[/C][C]87.8666666666666[/C][C]1.00590277777778[/C][C]6.82743055555558[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]86.9[/C][C]87.3709027777778[/C][C]86.95[/C][C]0.420902777777772[/C][C]-0.470902777777766[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]82[/C][C]88.4967361111111[/C][C]87.3[/C][C]1.19673611111111[/C][C]-6.4967361111111[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]83.2[/C][C]92.1917361111111[/C][C]88.6833333333333[/C][C]3.50840277777777[/C][C]-8.99173611111109[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]85.7[/C][C]93.0367361111111[/C][C]90.6916666666666[/C][C]2.34506944444445[/C][C]-7.33673611111109[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]77.8[/C][C]92.0584027777778[/C][C]92.9833333333333[/C][C]-0.924930555555551[/C][C]-14.2584027777778[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]79.4[/C][C]91.4734027777778[/C][C]94.6916666666667[/C][C]-3.21826388888888[/C][C]-12.0734027777778[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]83.4[/C][C]92.1792361111111[/C][C]96.4916666666667[/C][C]-4.31243055555555[/C][C]-8.7792361111111[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]102.8[/C][C]96.6175694444444[/C][C]98.9875[/C][C]-2.36993055555556[/C][C]6.18243055555556[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]108.7[/C][C]100.014236111111[/C][C]101.654166666667[/C][C]-1.63993055555556[/C][C]8.68576388888891[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]120.3[/C][C]104.451736111111[/C][C]103.641666666667[/C][C]0.81006944444444[/C][C]15.8482638888889[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]121.9[/C][C]108.299236111111[/C][C]105.120833333333[/C][C]3.17840277777779[/C][C]13.6007638888889[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]112.7[/C][C]107.260069444444[/C][C]106.254166666667[/C][C]1.00590277777778[/C][C]5.43993055555555[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]113.1[/C][C]107.170902777778[/C][C]106.75[/C][C]0.420902777777772[/C][C]5.92909722222223[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]115.7[/C][C]107.271736111111[/C][C]106.075[/C][C]1.19673611111111[/C][C]8.42826388888889[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]113.5[/C][C]107.445902777778[/C][C]103.9375[/C][C]3.50840277777777[/C][C]6.05409722222223[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]103.1[/C][C]103.090902777778[/C][C]100.745833333333[/C][C]2.34506944444445[/C][C]0.00909722222220921[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]95.9[/C][C]96.0500694444444[/C][C]96.975[/C][C]-0.924930555555551[/C][C]-0.150069444444441[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]88.5[/C][C]90.1150694444444[/C][C]93.3333333333333[/C][C]-3.21826388888888[/C][C]-1.61506944444444[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]86.2[/C][C]85.4959027777778[/C][C]89.8083333333333[/C][C]-4.31243055555555[/C][C]0.704097222222231[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]83.8[/C][C]83.8134027777778[/C][C]86.1833333333333[/C][C]-2.36993055555556[/C][C]-0.0134027777777703[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]76.4[/C][C]81.0225694444444[/C][C]82.6625[/C][C]-1.63993055555556[/C][C]-4.62256944444442[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]76[/C][C]80.3975694444444[/C][C]79.5875[/C][C]0.81006944444444[/C][C]-4.39756944444443[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]75.7[/C][C]80.2909027777778[/C][C]77.1125[/C][C]3.17840277777779[/C][C]-4.59090277777779[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]71.5[/C][C]76.1600694444444[/C][C]75.1541666666667[/C][C]1.00590277777778[/C][C]-4.66006944444445[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]69.7[/C][C]73.7584027777778[/C][C]73.3375[/C][C]0.420902777777772[/C][C]-4.05840277777777[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]72.1[/C][C]72.5550694444444[/C][C]71.3583333333333[/C][C]1.19673611111111[/C][C]-0.455069444444433[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]72.6[/C][C]73.1375694444444[/C][C]69.6291666666667[/C][C]3.50840277777777[/C][C]-0.537569444444443[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]70.2[/C][C]70.6450694444444[/C][C]68.3[/C][C]2.34506944444445[/C][C]-0.445069444444442[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]69.4[/C][C]66.0959027777778[/C][C]67.0208333333333[/C][C]-0.924930555555551[/C][C]3.30409722222223[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]68[/C][C]62.7150694444444[/C][C]65.9333333333333[/C][C]-3.21826388888888[/C][C]5.28493055555556[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]63.1[/C][C]60.8000694444444[/C][C]65.1125[/C][C]-4.31243055555555[/C][C]2.29993055555555[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]59.4[/C][C]61.8300694444444[/C][C]64.2[/C][C]-2.36993055555556[/C][C]-2.43006944444443[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]59.3[/C][C]61.5475694444444[/C][C]63.1875[/C][C]-1.63993055555556[/C][C]-2.24756944444444[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]61.2[/C][C]63.0684027777778[/C][C]62.2583333333333[/C][C]0.81006944444444[/C][C]-1.86840277777776[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]59.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]3.17840277777779[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]61.3[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00590277777778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]60.2[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.420902777777772[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]59.7[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.19673611111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]60.7[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]3.50840277777777[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]59.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]2.34506944444445[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=195077&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=195077&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	112.8	NA	NA	-0.924930555555551	NA
2	116.7	NA	NA	-3.21826388888888	NA
3	119.4	NA	NA	-4.31243055555555	NA
4	129.8	NA	NA	-2.36993055555556	NA
5	131.9	NA	NA	-1.63993055555556	NA
6	129.8	NA	NA	0.81006944444444	NA
7	131.6	132.703402777778	129.525	3.17840277777779	-1.10340277777777
8	134.3	131.080902777778	130.075	1.00590277777778	3.21909722222225
9	136.7	130.229236111111	129.808333333333	0.420902777777772	6.47076388888891
10	134.7	129.717569444444	128.520833333333	1.19673611111111	4.98243055555557
11	138.1	129.741736111111	126.233333333333	3.50840277777777	8.3582638888889
12	132.4	125.845069444444	123.5	2.34506944444445	6.55493055555559
13	125	119.395902777778	120.320833333333	-0.924930555555551	5.60409722222224
14	117.7	113.406736111111	116.625	-3.21826388888888	4.2932638888889
15	112	108.350069444444	112.6625	-4.31243055555555	3.64993055555557
16	106.3	106.355069444444	108.725	-2.36993055555556	-0.0550694444444417
17	100.5	103.222569444444	104.8625	-1.63993055555556	-2.72256944444445
18	95.6	102.197569444444	101.3875	0.81006944444444	-6.59756944444445
19	89.5	101.861736111111	98.6833333333333	3.17840277777779	-12.3617361111111
20	87.7	97.5184027777778	96.5125	1.00590277777778	-9.81840277777778
21	88.2	95.0625694444444	94.6416666666667	0.420902777777772	-6.86256944444443
22	88.7	94.1509027777778	92.9541666666667	1.19673611111111	-5.45090277777776
23	91.4	95.2750694444444	91.7666666666667	3.50840277777777	-3.87506944444443
24	95.7	93.4742361111111	91.1291666666667	2.34506944444445	2.22576388888889
25	96.8	90.2917361111111	91.2166666666667	-0.924930555555551	6.50826388888889
26	93.8	88.6817361111111	91.9	-3.21826388888888	5.1182638888889
27	91	87.8667361111111	92.1791666666666	-4.31243055555555	3.13326388888891
28	86.8	89.4759027777778	91.8458333333333	-2.36993055555556	-2.67590277777778
29	91.5	89.5850694444444	91.225	-1.63993055555556	1.91493055555557
30	89.3	91.2767361111111	90.4666666666667	0.81006944444444	-1.97673611111109
31	97.9	92.4367361111111	89.2583333333333	3.17840277777779	5.4632638888889
32	95.7	88.8725694444444	87.8666666666666	1.00590277777778	6.82743055555558
33	86.9	87.3709027777778	86.95	0.420902777777772	-0.470902777777766
34	82	88.4967361111111	87.3	1.19673611111111	-6.4967361111111
35	83.2	92.1917361111111	88.6833333333333	3.50840277777777	-8.99173611111109
36	85.7	93.0367361111111	90.6916666666666	2.34506944444445	-7.33673611111109
37	77.8	92.0584027777778	92.9833333333333	-0.924930555555551	-14.2584027777778
38	79.4	91.4734027777778	94.6916666666667	-3.21826388888888	-12.0734027777778
39	83.4	92.1792361111111	96.4916666666667	-4.31243055555555	-8.7792361111111
40	102.8	96.6175694444444	98.9875	-2.36993055555556	6.18243055555556
41	108.7	100.014236111111	101.654166666667	-1.63993055555556	8.68576388888891
42	120.3	104.451736111111	103.641666666667	0.81006944444444	15.8482638888889
43	121.9	108.299236111111	105.120833333333	3.17840277777779	13.6007638888889
44	112.7	107.260069444444	106.254166666667	1.00590277777778	5.43993055555555
45	113.1	107.170902777778	106.75	0.420902777777772	5.92909722222223
46	115.7	107.271736111111	106.075	1.19673611111111	8.42826388888889
47	113.5	107.445902777778	103.9375	3.50840277777777	6.05409722222223
48	103.1	103.090902777778	100.745833333333	2.34506944444445	0.00909722222220921
49	95.9	96.0500694444444	96.975	-0.924930555555551	-0.150069444444441
50	88.5	90.1150694444444	93.3333333333333	-3.21826388888888	-1.61506944444444
51	86.2	85.4959027777778	89.8083333333333	-4.31243055555555	0.704097222222231
52	83.8	83.8134027777778	86.1833333333333	-2.36993055555556	-0.0134027777777703
53	76.4	81.0225694444444	82.6625	-1.63993055555556	-4.62256944444442
54	76	80.3975694444444	79.5875	0.81006944444444	-4.39756944444443
55	75.7	80.2909027777778	77.1125	3.17840277777779	-4.59090277777779
56	71.5	76.1600694444444	75.1541666666667	1.00590277777778	-4.66006944444445
57	69.7	73.7584027777778	73.3375	0.420902777777772	-4.05840277777777
58	72.1	72.5550694444444	71.3583333333333	1.19673611111111	-0.455069444444433
59	72.6	73.1375694444444	69.6291666666667	3.50840277777777	-0.537569444444443
60	70.2	70.6450694444444	68.3	2.34506944444445	-0.445069444444442
61	69.4	66.0959027777778	67.0208333333333	-0.924930555555551	3.30409722222223
62	68	62.7150694444444	65.9333333333333	-3.21826388888888	5.28493055555556
63	63.1	60.8000694444444	65.1125	-4.31243055555555	2.29993055555555
64	59.4	61.8300694444444	64.2	-2.36993055555556	-2.43006944444443
65	59.3	61.5475694444444	63.1875	-1.63993055555556	-2.24756944444444
66	61.2	63.0684027777778	62.2583333333333	0.81006944444444	-1.86840277777776
67	59.8	NA	NA	3.17840277777779	NA
68	61.3	NA	NA	1.00590277777778	NA
69	60.2	NA	NA	0.420902777777772	NA
70	59.7	NA	NA	1.19673611111111	NA
71	60.7	NA	NA	3.50840277777777	NA
72	59.8	NA	NA	2.34506944444445	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