Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author*The author of this computation has been verified*
R Software Modulerwasp_decompose.wasp
Title produced by softwareClassical Decomposition
Date of computationTue, 18 Dec 2012 09:38:56 -0500
Cite this page as followsStatistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2012/Dec/18/t13558415745cla9w5rapqdzdo.htm/, Retrieved Thu, 31 Oct 2024 23:35:23 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=201440, Retrieved Thu, 31 Oct 2024 23:35:23 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact130
Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-       [Classical Decomposition] [paper: classical ...] [2012-12-18 14:38:56] [292b44c97cfd231f70174a072f53fc18] [Current]
Feedback Forum

Post a new message
Dataseries X:
37
30
47
35
30
43
82
40
47
19
52
136
80
42
54
66
81
63
137
72
107
58
36
52
79
77
54
84
48
96
83
66
61
53
30
74
69
59
42
65
70
100
63
105
82
81
75
102
121
98
76
77
63
37
35
23
40
29
37
51
20
28
13
22
25
13
16
13
16
17
9
17
25
14
8
7
10
7
10
3




Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time3 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=201440&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=201440&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=201440&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 Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time3 seconds
R Server'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net







Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
137NANA11.4652777777778NA
230NANA-0.444444444444443NA
347NANA-13.3013888888889NA
435NANA1.97361111111112NA
530NANA-3.05138888888889NA
643NANA2.69861111111111NA
78264.243055555555551.62512.618055555555617.7569444444444
84050.562553.9166666666667-3.35416666666667-10.5625
94757.402777777777854.70833333333332.69444444444445-10.4027777777778
101943.451388888888956.2916666666667-12.8402777777778-24.4513888888889
115244.201388888888959.7083333333333-15.50694444444447.7986111111111
1213679.715277777777862.666666666666717.048611111111156.2847222222222
138077.256944444444465.791666666666711.46527777777782.74305555555556
144268.972222222222269.4166666666667-0.444444444444443-26.9722222222222
155459.948611111111173.25-13.3013888888889-5.94861111111109
166679.348611111111177.3751.97361111111112-13.3486111111111
178175.281944444444478.3333333333333-3.051388888888895.71805555555557
186376.865277777777874.16666666666672.69861111111111-13.8652777777778
1913783.243055555555570.62512.618055555555653.7569444444445
207268.687572.0416666666667-3.354166666666673.31250000000001
2110776.194444444444473.52.6944444444444530.8055555555556
225861.409722222222274.25-12.8402777777778-3.40972222222221
233658.118055555555673.625-15.5069444444444-22.1180555555556
245290.673611111111173.62517.0486111111111-38.6736111111111
257984.215277777777872.7511.4652777777778-5.21527777777777
267769.805555555555670.25-0.4444444444444437.19444444444444
275454.781944444444468.0833333333333-13.3013888888889-0.781944444444449
288467.931944444444465.95833333333331.9736111111111216.0680555555556
294862.448611111111165.5-3.05138888888889-14.4486111111111
309668.865277777777866.16666666666672.6986111111111127.1347222222222
318379.284722222222266.666666666666712.61805555555563.71527777777779
326662.145833333333365.5-3.354166666666673.85416666666667
336166.944444444444464.252.69444444444445-5.94444444444444
345350.118055555555662.9583333333333-12.84027777777782.88194444444444
353047.576388888888963.0833333333333-15.5069444444444-17.5763888888889
367481.215277777777864.166666666666717.0486111111111-7.21527777777776
376974.965277777777863.511.4652777777778-5.96527777777777
385963.847222222222264.2916666666667-0.444444444444443-4.84722222222221
394253.490277777777866.7916666666667-13.3013888888889-11.4902777777778
406570.806944444444468.83333333333331.97361111111112-5.80694444444445
417068.823611111111171.875-3.051388888888891.17638888888889
4210077.615277777777874.91666666666672.6986111111111122.3847222222222
436390.868055555555678.2512.6180555555556-27.8680555555556
4410578.687582.0416666666667-3.3541666666666726.3125
458287.777777777777885.08333333333332.69444444444445-5.77777777777777
468174.159722222222287-12.84027777777786.84027777777779
477571.701388888888987.2083333333333-15.50694444444443.29861111111111
48102101.34027777777884.291666666666717.04861111111110.659722222222214
4912191.965277777777880.511.465277777777829.0347222222222
509875.472222222222275.9166666666667-0.44444444444444322.5277777777778
517657.448611111111170.75-13.301388888888918.5513888888889
527768.806944444444466.83333333333331.973611111111128.19305555555556
536360.031944444444463.0833333333333-3.051388888888892.96805555555556
543762.073611111111159.3752.69861111111111-25.0736111111111
553565.659722222222253.041666666666712.6180555555556-30.6597222222222
562342.562545.9166666666667-3.35416666666667-19.5625
574043.069444444444440.3752.69444444444445-3.06944444444445
582922.618055555555635.4583333333333-12.84027777777786.38194444444444
593716.076388888888931.5833333333333-15.506944444444420.9236111111111
605146.04861111111112917.04861111111114.95138888888889
612038.673611111111127.208333333333311.4652777777778-18.6736111111111
622825.555555555555626-0.4444444444444432.44444444444445
631311.281944444444424.5833333333333-13.30138888888891.71805555555555
642225.056944444444423.08333333333331.97361111111112-3.05694444444444
652518.365277777777821.4166666666667-3.051388888888896.63472222222222
661321.531944444444418.83333333333332.69861111111111-8.53194444444444
671630.243055555555617.62512.6180555555556-14.2430555555556
681313.895833333333317.25-3.35416666666667-0.895833333333336
691619.152777777777816.45833333333332.69444444444445-3.15277777777778
70172.7847222222222215.625-12.840277777777814.2152777777778
719-1.1319444444444514.375-15.506944444444410.1319444444444
721730.548611111111113.517.0486111111111-13.5486111111111
732524.46527777777781311.46527777777780.534722222222225
741411.888888888888912.3333333333333-0.4444444444444432.11111111111111
758NANA-13.3013888888889NA
767NANA1.97361111111112NA
7710NANA-3.05138888888889NA
787NANA2.69861111111111NA
7910NANA12.6180555555556NA
803NANA-3.35416666666667NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 37 & NA & NA & 11.4652777777778 & NA \tabularnewline
2 & 30 & NA & NA & -0.444444444444443 & NA \tabularnewline
3 & 47 & NA & NA & -13.3013888888889 & NA \tabularnewline
4 & 35 & NA & NA & 1.97361111111112 & NA \tabularnewline
5 & 30 & NA & NA & -3.05138888888889 & NA \tabularnewline
6 & 43 & NA & NA & 2.69861111111111 & NA \tabularnewline
7 & 82 & 64.2430555555555 & 51.625 & 12.6180555555556 & 17.7569444444444 \tabularnewline
8 & 40 & 50.5625 & 53.9166666666667 & -3.35416666666667 & -10.5625 \tabularnewline
9 & 47 & 57.4027777777778 & 54.7083333333333 & 2.69444444444445 & -10.4027777777778 \tabularnewline
10 & 19 & 43.4513888888889 & 56.2916666666667 & -12.8402777777778 & -24.4513888888889 \tabularnewline
11 & 52 & 44.2013888888889 & 59.7083333333333 & -15.5069444444444 & 7.7986111111111 \tabularnewline
12 & 136 & 79.7152777777778 & 62.6666666666667 & 17.0486111111111 & 56.2847222222222 \tabularnewline
13 & 80 & 77.2569444444444 & 65.7916666666667 & 11.4652777777778 & 2.74305555555556 \tabularnewline
14 & 42 & 68.9722222222222 & 69.4166666666667 & -0.444444444444443 & -26.9722222222222 \tabularnewline
15 & 54 & 59.9486111111111 & 73.25 & -13.3013888888889 & -5.94861111111109 \tabularnewline
16 & 66 & 79.3486111111111 & 77.375 & 1.97361111111112 & -13.3486111111111 \tabularnewline
17 & 81 & 75.2819444444444 & 78.3333333333333 & -3.05138888888889 & 5.71805555555557 \tabularnewline
18 & 63 & 76.8652777777778 & 74.1666666666667 & 2.69861111111111 & -13.8652777777778 \tabularnewline
19 & 137 & 83.2430555555555 & 70.625 & 12.6180555555556 & 53.7569444444445 \tabularnewline
20 & 72 & 68.6875 & 72.0416666666667 & -3.35416666666667 & 3.31250000000001 \tabularnewline
21 & 107 & 76.1944444444444 & 73.5 & 2.69444444444445 & 30.8055555555556 \tabularnewline
22 & 58 & 61.4097222222222 & 74.25 & -12.8402777777778 & -3.40972222222221 \tabularnewline
23 & 36 & 58.1180555555556 & 73.625 & -15.5069444444444 & -22.1180555555556 \tabularnewline
24 & 52 & 90.6736111111111 & 73.625 & 17.0486111111111 & -38.6736111111111 \tabularnewline
25 & 79 & 84.2152777777778 & 72.75 & 11.4652777777778 & -5.21527777777777 \tabularnewline
26 & 77 & 69.8055555555556 & 70.25 & -0.444444444444443 & 7.19444444444444 \tabularnewline
27 & 54 & 54.7819444444444 & 68.0833333333333 & -13.3013888888889 & -0.781944444444449 \tabularnewline
28 & 84 & 67.9319444444444 & 65.9583333333333 & 1.97361111111112 & 16.0680555555556 \tabularnewline
29 & 48 & 62.4486111111111 & 65.5 & -3.05138888888889 & -14.4486111111111 \tabularnewline
30 & 96 & 68.8652777777778 & 66.1666666666667 & 2.69861111111111 & 27.1347222222222 \tabularnewline
31 & 83 & 79.2847222222222 & 66.6666666666667 & 12.6180555555556 & 3.71527777777779 \tabularnewline
32 & 66 & 62.1458333333333 & 65.5 & -3.35416666666667 & 3.85416666666667 \tabularnewline
33 & 61 & 66.9444444444444 & 64.25 & 2.69444444444445 & -5.94444444444444 \tabularnewline
34 & 53 & 50.1180555555556 & 62.9583333333333 & -12.8402777777778 & 2.88194444444444 \tabularnewline
35 & 30 & 47.5763888888889 & 63.0833333333333 & -15.5069444444444 & -17.5763888888889 \tabularnewline
36 & 74 & 81.2152777777778 & 64.1666666666667 & 17.0486111111111 & -7.21527777777776 \tabularnewline
37 & 69 & 74.9652777777778 & 63.5 & 11.4652777777778 & -5.96527777777777 \tabularnewline
38 & 59 & 63.8472222222222 & 64.2916666666667 & -0.444444444444443 & -4.84722222222221 \tabularnewline
39 & 42 & 53.4902777777778 & 66.7916666666667 & -13.3013888888889 & -11.4902777777778 \tabularnewline
40 & 65 & 70.8069444444444 & 68.8333333333333 & 1.97361111111112 & -5.80694444444445 \tabularnewline
41 & 70 & 68.8236111111111 & 71.875 & -3.05138888888889 & 1.17638888888889 \tabularnewline
42 & 100 & 77.6152777777778 & 74.9166666666667 & 2.69861111111111 & 22.3847222222222 \tabularnewline
43 & 63 & 90.8680555555556 & 78.25 & 12.6180555555556 & -27.8680555555556 \tabularnewline
44 & 105 & 78.6875 & 82.0416666666667 & -3.35416666666667 & 26.3125 \tabularnewline
45 & 82 & 87.7777777777778 & 85.0833333333333 & 2.69444444444445 & -5.77777777777777 \tabularnewline
46 & 81 & 74.1597222222222 & 87 & -12.8402777777778 & 6.84027777777779 \tabularnewline
47 & 75 & 71.7013888888889 & 87.2083333333333 & -15.5069444444444 & 3.29861111111111 \tabularnewline
48 & 102 & 101.340277777778 & 84.2916666666667 & 17.0486111111111 & 0.659722222222214 \tabularnewline
49 & 121 & 91.9652777777778 & 80.5 & 11.4652777777778 & 29.0347222222222 \tabularnewline
50 & 98 & 75.4722222222222 & 75.9166666666667 & -0.444444444444443 & 22.5277777777778 \tabularnewline
51 & 76 & 57.4486111111111 & 70.75 & -13.3013888888889 & 18.5513888888889 \tabularnewline
52 & 77 & 68.8069444444444 & 66.8333333333333 & 1.97361111111112 & 8.19305555555556 \tabularnewline
53 & 63 & 60.0319444444444 & 63.0833333333333 & -3.05138888888889 & 2.96805555555556 \tabularnewline
54 & 37 & 62.0736111111111 & 59.375 & 2.69861111111111 & -25.0736111111111 \tabularnewline
55 & 35 & 65.6597222222222 & 53.0416666666667 & 12.6180555555556 & -30.6597222222222 \tabularnewline
56 & 23 & 42.5625 & 45.9166666666667 & -3.35416666666667 & -19.5625 \tabularnewline
57 & 40 & 43.0694444444444 & 40.375 & 2.69444444444445 & -3.06944444444445 \tabularnewline
58 & 29 & 22.6180555555556 & 35.4583333333333 & -12.8402777777778 & 6.38194444444444 \tabularnewline
59 & 37 & 16.0763888888889 & 31.5833333333333 & -15.5069444444444 & 20.9236111111111 \tabularnewline
60 & 51 & 46.0486111111111 & 29 & 17.0486111111111 & 4.95138888888889 \tabularnewline
61 & 20 & 38.6736111111111 & 27.2083333333333 & 11.4652777777778 & -18.6736111111111 \tabularnewline
62 & 28 & 25.5555555555556 & 26 & -0.444444444444443 & 2.44444444444445 \tabularnewline
63 & 13 & 11.2819444444444 & 24.5833333333333 & -13.3013888888889 & 1.71805555555555 \tabularnewline
64 & 22 & 25.0569444444444 & 23.0833333333333 & 1.97361111111112 & -3.05694444444444 \tabularnewline
65 & 25 & 18.3652777777778 & 21.4166666666667 & -3.05138888888889 & 6.63472222222222 \tabularnewline
66 & 13 & 21.5319444444444 & 18.8333333333333 & 2.69861111111111 & -8.53194444444444 \tabularnewline
67 & 16 & 30.2430555555556 & 17.625 & 12.6180555555556 & -14.2430555555556 \tabularnewline
68 & 13 & 13.8958333333333 & 17.25 & -3.35416666666667 & -0.895833333333336 \tabularnewline
69 & 16 & 19.1527777777778 & 16.4583333333333 & 2.69444444444445 & -3.15277777777778 \tabularnewline
70 & 17 & 2.78472222222222 & 15.625 & -12.8402777777778 & 14.2152777777778 \tabularnewline
71 & 9 & -1.13194444444445 & 14.375 & -15.5069444444444 & 10.1319444444444 \tabularnewline
72 & 17 & 30.5486111111111 & 13.5 & 17.0486111111111 & -13.5486111111111 \tabularnewline
73 & 25 & 24.4652777777778 & 13 & 11.4652777777778 & 0.534722222222225 \tabularnewline
74 & 14 & 11.8888888888889 & 12.3333333333333 & -0.444444444444443 & 2.11111111111111 \tabularnewline
75 & 8 & NA & NA & -13.3013888888889 & NA \tabularnewline
76 & 7 & NA & NA & 1.97361111111112 & NA \tabularnewline
77 & 10 & NA & NA & -3.05138888888889 & NA \tabularnewline
78 & 7 & NA & NA & 2.69861111111111 & NA \tabularnewline
79 & 10 & NA & NA & 12.6180555555556 & NA \tabularnewline
80 & 3 & NA & NA & -3.35416666666667 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=201440&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]37[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]11.4652777777778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]30[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.444444444444443[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]47[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-13.3013888888889[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]35[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.97361111111112[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]30[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-3.05138888888889[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]43[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]2.69861111111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]82[/C][C]64.2430555555555[/C][C]51.625[/C][C]12.6180555555556[/C][C]17.7569444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]40[/C][C]50.5625[/C][C]53.9166666666667[/C][C]-3.35416666666667[/C][C]-10.5625[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]47[/C][C]57.4027777777778[/C][C]54.7083333333333[/C][C]2.69444444444445[/C][C]-10.4027777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]19[/C][C]43.4513888888889[/C][C]56.2916666666667[/C][C]-12.8402777777778[/C][C]-24.4513888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]52[/C][C]44.2013888888889[/C][C]59.7083333333333[/C][C]-15.5069444444444[/C][C]7.7986111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]136[/C][C]79.7152777777778[/C][C]62.6666666666667[/C][C]17.0486111111111[/C][C]56.2847222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]80[/C][C]77.2569444444444[/C][C]65.7916666666667[/C][C]11.4652777777778[/C][C]2.74305555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]42[/C][C]68.9722222222222[/C][C]69.4166666666667[/C][C]-0.444444444444443[/C][C]-26.9722222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]54[/C][C]59.9486111111111[/C][C]73.25[/C][C]-13.3013888888889[/C][C]-5.94861111111109[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]66[/C][C]79.3486111111111[/C][C]77.375[/C][C]1.97361111111112[/C][C]-13.3486111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]81[/C][C]75.2819444444444[/C][C]78.3333333333333[/C][C]-3.05138888888889[/C][C]5.71805555555557[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]63[/C][C]76.8652777777778[/C][C]74.1666666666667[/C][C]2.69861111111111[/C][C]-13.8652777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]137[/C][C]83.2430555555555[/C][C]70.625[/C][C]12.6180555555556[/C][C]53.7569444444445[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]72[/C][C]68.6875[/C][C]72.0416666666667[/C][C]-3.35416666666667[/C][C]3.31250000000001[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]107[/C][C]76.1944444444444[/C][C]73.5[/C][C]2.69444444444445[/C][C]30.8055555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]58[/C][C]61.4097222222222[/C][C]74.25[/C][C]-12.8402777777778[/C][C]-3.40972222222221[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]36[/C][C]58.1180555555556[/C][C]73.625[/C][C]-15.5069444444444[/C][C]-22.1180555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]52[/C][C]90.6736111111111[/C][C]73.625[/C][C]17.0486111111111[/C][C]-38.6736111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]79[/C][C]84.2152777777778[/C][C]72.75[/C][C]11.4652777777778[/C][C]-5.21527777777777[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]77[/C][C]69.8055555555556[/C][C]70.25[/C][C]-0.444444444444443[/C][C]7.19444444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]54[/C][C]54.7819444444444[/C][C]68.0833333333333[/C][C]-13.3013888888889[/C][C]-0.781944444444449[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]84[/C][C]67.9319444444444[/C][C]65.9583333333333[/C][C]1.97361111111112[/C][C]16.0680555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]48[/C][C]62.4486111111111[/C][C]65.5[/C][C]-3.05138888888889[/C][C]-14.4486111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]96[/C][C]68.8652777777778[/C][C]66.1666666666667[/C][C]2.69861111111111[/C][C]27.1347222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]83[/C][C]79.2847222222222[/C][C]66.6666666666667[/C][C]12.6180555555556[/C][C]3.71527777777779[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]66[/C][C]62.1458333333333[/C][C]65.5[/C][C]-3.35416666666667[/C][C]3.85416666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]61[/C][C]66.9444444444444[/C][C]64.25[/C][C]2.69444444444445[/C][C]-5.94444444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]53[/C][C]50.1180555555556[/C][C]62.9583333333333[/C][C]-12.8402777777778[/C][C]2.88194444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]30[/C][C]47.5763888888889[/C][C]63.0833333333333[/C][C]-15.5069444444444[/C][C]-17.5763888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]74[/C][C]81.2152777777778[/C][C]64.1666666666667[/C][C]17.0486111111111[/C][C]-7.21527777777776[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]69[/C][C]74.9652777777778[/C][C]63.5[/C][C]11.4652777777778[/C][C]-5.96527777777777[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]59[/C][C]63.8472222222222[/C][C]64.2916666666667[/C][C]-0.444444444444443[/C][C]-4.84722222222221[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]42[/C][C]53.4902777777778[/C][C]66.7916666666667[/C][C]-13.3013888888889[/C][C]-11.4902777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]65[/C][C]70.8069444444444[/C][C]68.8333333333333[/C][C]1.97361111111112[/C][C]-5.80694444444445[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]70[/C][C]68.8236111111111[/C][C]71.875[/C][C]-3.05138888888889[/C][C]1.17638888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]100[/C][C]77.6152777777778[/C][C]74.9166666666667[/C][C]2.69861111111111[/C][C]22.3847222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]63[/C][C]90.8680555555556[/C][C]78.25[/C][C]12.6180555555556[/C][C]-27.8680555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]105[/C][C]78.6875[/C][C]82.0416666666667[/C][C]-3.35416666666667[/C][C]26.3125[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]82[/C][C]87.7777777777778[/C][C]85.0833333333333[/C][C]2.69444444444445[/C][C]-5.77777777777777[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]81[/C][C]74.1597222222222[/C][C]87[/C][C]-12.8402777777778[/C][C]6.84027777777779[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]75[/C][C]71.7013888888889[/C][C]87.2083333333333[/C][C]-15.5069444444444[/C][C]3.29861111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]102[/C][C]101.340277777778[/C][C]84.2916666666667[/C][C]17.0486111111111[/C][C]0.659722222222214[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]121[/C][C]91.9652777777778[/C][C]80.5[/C][C]11.4652777777778[/C][C]29.0347222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]98[/C][C]75.4722222222222[/C][C]75.9166666666667[/C][C]-0.444444444444443[/C][C]22.5277777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]76[/C][C]57.4486111111111[/C][C]70.75[/C][C]-13.3013888888889[/C][C]18.5513888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]77[/C][C]68.8069444444444[/C][C]66.8333333333333[/C][C]1.97361111111112[/C][C]8.19305555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]63[/C][C]60.0319444444444[/C][C]63.0833333333333[/C][C]-3.05138888888889[/C][C]2.96805555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]37[/C][C]62.0736111111111[/C][C]59.375[/C][C]2.69861111111111[/C][C]-25.0736111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]35[/C][C]65.6597222222222[/C][C]53.0416666666667[/C][C]12.6180555555556[/C][C]-30.6597222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]23[/C][C]42.5625[/C][C]45.9166666666667[/C][C]-3.35416666666667[/C][C]-19.5625[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]40[/C][C]43.0694444444444[/C][C]40.375[/C][C]2.69444444444445[/C][C]-3.06944444444445[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]29[/C][C]22.6180555555556[/C][C]35.4583333333333[/C][C]-12.8402777777778[/C][C]6.38194444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]37[/C][C]16.0763888888889[/C][C]31.5833333333333[/C][C]-15.5069444444444[/C][C]20.9236111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]51[/C][C]46.0486111111111[/C][C]29[/C][C]17.0486111111111[/C][C]4.95138888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]20[/C][C]38.6736111111111[/C][C]27.2083333333333[/C][C]11.4652777777778[/C][C]-18.6736111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]28[/C][C]25.5555555555556[/C][C]26[/C][C]-0.444444444444443[/C][C]2.44444444444445[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]13[/C][C]11.2819444444444[/C][C]24.5833333333333[/C][C]-13.3013888888889[/C][C]1.71805555555555[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]22[/C][C]25.0569444444444[/C][C]23.0833333333333[/C][C]1.97361111111112[/C][C]-3.05694444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]25[/C][C]18.3652777777778[/C][C]21.4166666666667[/C][C]-3.05138888888889[/C][C]6.63472222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]13[/C][C]21.5319444444444[/C][C]18.8333333333333[/C][C]2.69861111111111[/C][C]-8.53194444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]16[/C][C]30.2430555555556[/C][C]17.625[/C][C]12.6180555555556[/C][C]-14.2430555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]13[/C][C]13.8958333333333[/C][C]17.25[/C][C]-3.35416666666667[/C][C]-0.895833333333336[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]16[/C][C]19.1527777777778[/C][C]16.4583333333333[/C][C]2.69444444444445[/C][C]-3.15277777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]17[/C][C]2.78472222222222[/C][C]15.625[/C][C]-12.8402777777778[/C][C]14.2152777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]9[/C][C]-1.13194444444445[/C][C]14.375[/C][C]-15.5069444444444[/C][C]10.1319444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]17[/C][C]30.5486111111111[/C][C]13.5[/C][C]17.0486111111111[/C][C]-13.5486111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]73[/C][C]25[/C][C]24.4652777777778[/C][C]13[/C][C]11.4652777777778[/C][C]0.534722222222225[/C][/ROW]
[ROW][C]74[/C][C]14[/C][C]11.8888888888889[/C][C]12.3333333333333[/C][C]-0.444444444444443[/C][C]2.11111111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]75[/C][C]8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-13.3013888888889[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]76[/C][C]7[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.97361111111112[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]77[/C][C]10[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-3.05138888888889[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]78[/C][C]7[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]2.69861111111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]79[/C][C]10[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]12.6180555555556[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]80[/C][C]3[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-3.35416666666667[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=201440&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=201440&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
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
137NANA11.4652777777778NA
230NANA-0.444444444444443NA
347NANA-13.3013888888889NA
435NANA1.97361111111112NA
530NANA-3.05138888888889NA
643NANA2.69861111111111NA
78264.243055555555551.62512.618055555555617.7569444444444
84050.562553.9166666666667-3.35416666666667-10.5625
94757.402777777777854.70833333333332.69444444444445-10.4027777777778
101943.451388888888956.2916666666667-12.8402777777778-24.4513888888889
115244.201388888888959.7083333333333-15.50694444444447.7986111111111
1213679.715277777777862.666666666666717.048611111111156.2847222222222
138077.256944444444465.791666666666711.46527777777782.74305555555556
144268.972222222222269.4166666666667-0.444444444444443-26.9722222222222
155459.948611111111173.25-13.3013888888889-5.94861111111109
166679.348611111111177.3751.97361111111112-13.3486111111111
178175.281944444444478.3333333333333-3.051388888888895.71805555555557
186376.865277777777874.16666666666672.69861111111111-13.8652777777778
1913783.243055555555570.62512.618055555555653.7569444444445
207268.687572.0416666666667-3.354166666666673.31250000000001
2110776.194444444444473.52.6944444444444530.8055555555556
225861.409722222222274.25-12.8402777777778-3.40972222222221
233658.118055555555673.625-15.5069444444444-22.1180555555556
245290.673611111111173.62517.0486111111111-38.6736111111111
257984.215277777777872.7511.4652777777778-5.21527777777777
267769.805555555555670.25-0.4444444444444437.19444444444444
275454.781944444444468.0833333333333-13.3013888888889-0.781944444444449
288467.931944444444465.95833333333331.9736111111111216.0680555555556
294862.448611111111165.5-3.05138888888889-14.4486111111111
309668.865277777777866.16666666666672.6986111111111127.1347222222222
318379.284722222222266.666666666666712.61805555555563.71527777777779
326662.145833333333365.5-3.354166666666673.85416666666667
336166.944444444444464.252.69444444444445-5.94444444444444
345350.118055555555662.9583333333333-12.84027777777782.88194444444444
353047.576388888888963.0833333333333-15.5069444444444-17.5763888888889
367481.215277777777864.166666666666717.0486111111111-7.21527777777776
376974.965277777777863.511.4652777777778-5.96527777777777
385963.847222222222264.2916666666667-0.444444444444443-4.84722222222221
394253.490277777777866.7916666666667-13.3013888888889-11.4902777777778
406570.806944444444468.83333333333331.97361111111112-5.80694444444445
417068.823611111111171.875-3.051388888888891.17638888888889
4210077.615277777777874.91666666666672.6986111111111122.3847222222222
436390.868055555555678.2512.6180555555556-27.8680555555556
4410578.687582.0416666666667-3.3541666666666726.3125
458287.777777777777885.08333333333332.69444444444445-5.77777777777777
468174.159722222222287-12.84027777777786.84027777777779
477571.701388888888987.2083333333333-15.50694444444443.29861111111111
48102101.34027777777884.291666666666717.04861111111110.659722222222214
4912191.965277777777880.511.465277777777829.0347222222222
509875.472222222222275.9166666666667-0.44444444444444322.5277777777778
517657.448611111111170.75-13.301388888888918.5513888888889
527768.806944444444466.83333333333331.973611111111128.19305555555556
536360.031944444444463.0833333333333-3.051388888888892.96805555555556
543762.073611111111159.3752.69861111111111-25.0736111111111
553565.659722222222253.041666666666712.6180555555556-30.6597222222222
562342.562545.9166666666667-3.35416666666667-19.5625
574043.069444444444440.3752.69444444444445-3.06944444444445
582922.618055555555635.4583333333333-12.84027777777786.38194444444444
593716.076388888888931.5833333333333-15.506944444444420.9236111111111
605146.04861111111112917.04861111111114.95138888888889
612038.673611111111127.208333333333311.4652777777778-18.6736111111111
622825.555555555555626-0.4444444444444432.44444444444445
631311.281944444444424.5833333333333-13.30138888888891.71805555555555
642225.056944444444423.08333333333331.97361111111112-3.05694444444444
652518.365277777777821.4166666666667-3.051388888888896.63472222222222
661321.531944444444418.83333333333332.69861111111111-8.53194444444444
671630.243055555555617.62512.6180555555556-14.2430555555556
681313.895833333333317.25-3.35416666666667-0.895833333333336
691619.152777777777816.45833333333332.69444444444445-3.15277777777778
70172.7847222222222215.625-12.840277777777814.2152777777778
719-1.1319444444444514.375-15.506944444444410.1319444444444
721730.548611111111113.517.0486111111111-13.5486111111111
732524.46527777777781311.46527777777780.534722222222225
741411.888888888888912.3333333333333-0.4444444444444432.11111111111111
758NANA-13.3013888888889NA
767NANA1.97361111111112NA
7710NANA-3.05138888888889NA
787NANA2.69861111111111NA
7910NANA12.6180555555556NA
803NANA-3.35416666666667NA



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')