Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author*Unverified author*
R Software Modulerwasp_decompose.wasp
Title produced by softwareClassical Decomposition
Date of computationFri, 16 Dec 2011 09:22:56 -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/2011/Dec/16/t1324045427n1swzryt9kxuagp.htm/, Retrieved Mon, 29 Apr 2024 00:49:27 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=155968, Retrieved Mon, 29 Apr 2024 00:49:27 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact88
Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-     [Univariate Data Series] [data set] [2008-12-01 19:54:57] [b98453cac15ba1066b407e146608df68]
- RMPD  [Univariate Data Series] [] [2011-11-24 13:29:35] [22f8bc702946f784836540059d0d9516]
- RMP     [Classical Decomposition] [] [2011-11-24 14:18:49] [22f8bc702946f784836540059d0d9516]
- R  D        [Classical Decomposition] [] [2011-12-16 14:22:56] [d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e] [Current]
Feedback Forum

Post a new message
Dataseries X:
117541,78
116587
116809
122819,55
116955
117186
117265
117536
117781
117928
120437,52
121753,21
119369,88
118622
118885
124998,3
119369
119647
119879
120075
120295
120538
123250,68
124631,03
122443,31
121532
121844
128241,75
122391
122644
122927
122909
123417
123756
126540,18
128088,74
125874,28
124817
124961
131499,9
125639
125851
125970
126322
126540
126733
129557,34
131179,77
128754,8
127890
127996
134790,6
128585
128851
129142
129334
129536
129944
132842,76
134447,96
132088,81
130902
131374
138243
131885
131839
132002
132005
132127
132116
134993,94
136459,55




Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time2 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=155968&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=155968&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=155968&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 time2 seconds
R Server'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net







Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
1117541.78NANA35.4880416666776NA
2116587NANA-1161.51129166666NA
3116809NANA-1142.23629166667NA
4122819.55NANA5162.690375NA
5116955NANA-1057.75645833333NA
6117186NANA-1109.01279166668NA
7117265117300.772291667118459.425833333-1158.65354166667-35.7722916666535
8117536117419.817875118620.388333333-1200.57045833334116.182125000007
9117781117629.042875118791.68-1162.637125151.957125000015
10117928117822.420375118968.96125-1146.54087500001105.579625000013
11120437.52120506.735541667119160.3258333331346.40970833334-69.2155416666501
12121753.21121957.781541667119363.4508333332594.33070833333-204.57154166665
13119369.88119610.397208333119574.90916666735.4880416666776-240.517208333331
14118622118628.106208333119789.6175-1161.51129166666-6.10620833333815
15118885118857.922875120000.159166667-1142.2362916666727.0771249999816
16124998.3125376.349541667120213.6591666675162.690375-378.049541666682
17119369119381.867708333120439.624166667-1057.75645833333-12.8677083333314
18119647119567.735541667120676.748333333-1109.0127916666879.2644583333458
19119879119766.063541667120924.717083333-1158.65354166667112.936458333352
20120075119973.456208333121174.026666667-1200.57045833334101.543791666685
21120295120255.931208333121418.568333333-1162.63712539.0687916666793
22120538120530.462875121677.00375-1146.540875000017.53712500001711
23123250.68123284.473875121938.0641666671346.40970833334-33.7938749999885
24124631.03124783.186541667122188.8558333332594.33070833333-152.156541666656
25122443.31122476.218875122440.73083333335.4880416666776-32.9088749999792
26121532121524.302875122685.814166667-1161.511291666667.69712500002061
27121844121791.744541667122933.980833333-1142.2362916666752.2554583333404
28128241.75128360.837875123198.14755162.690375-119.087875000012
29122391122411.536875123469.293333333-1057.75645833333-20.5368749999907
30122644122641.414291667123750.427083333-1109.012791666682.58570833335398
31122927122878.801875124037.455416667-1158.6535416666748.1981250000099
32122909123116.717041667124317.2875-1200.57045833334-207.717041666663
33123417123421.400375124584.0375-1162.637125-4.40037499998289
34123756123703.127875124849.66875-1146.5408750000152.872125000009
35126540.18126467.168041667125120.7583333331346.4097083333473.0119583333289
36128088.74127984.047375125389.7166666672594.33070833333104.692624999996
37125874.28125685.621375125650.13333333335.4880416666776188.658625000011
38124817124757.622041667125919.133333333-1161.5112916666659.377958333338
39124961125049.230375126191.466666667-1142.23629166667-88.2303749999992
40131499.9131608.323708333126445.6333333335162.690375-108.423708333343
41125639125637.633541667126695.39-1057.756458333331.36645833333023
42125851125840.885125126949.897916667-1109.0127916666810.1148749999993
43125970126040.058958333127198.7125-1158.65354166667-70.0589583333349
44126322126246.205375127446.775833333-1200.5704583333475.7946250000095
45126540126538.638708333127701.275833333-1162.6371251.36129166668979
46126733126818.305791667127964.846666667-1146.54087500001-85.3057916666585
47129557.34129571.118875128224.7091666671346.40970833334-13.7788749999745
48131179.77131066.789875128472.4591666672594.33070833333112.980125000002
49128754.8128765.113875128729.62583333335.4880416666776-10.313874999978
50127890127825.781208333128987.2925-1161.5112916666664.2187916666735
51127996128095.389541667129237.625833333-1142.23629166667-99.3895416666492
52134790.6134658.941208333129496.2508333335162.690375131.65879166669
53128585128709.178541667129766.935-1057.75645833333-124.178541666668
54128851128930.989291667130040.002083333-1109.01279166668-79.9892916666577
55129142129156.440208333130315.09375-1158.65354166667-14.4402083333262
56129334129378.940375130579.510833333-1200.57045833334-44.9403749999765
57129536129683.123708333130845.760833333-1162.637125-147.123708333325
58129944129983.819958333131130.360833333-1146.54087500001-39.8199583333335
59132842.76132758.120541667131411.7108333331346.4097083333484.6394583333458
60134447.96134268.041541667131673.7108333332594.33070833333179.918458333355
61132088.81131952.865541667131917.377535.4880416666776135.944458333339
62130902130986.324541667132147.835833333-1161.51129166666-84.3245416666614
63131374131224.849541667132367.085833333-1142.23629166667149.150458333344
64138243137728.234541667132565.5441666675162.690375514.765458333364
65131885131687.920208333132745.676666667-1057.75645833333197.079791666707
66131839131810.112625132919.125416667-1109.0127916666828.8873750000203
67132002NANA-1158.65354166667NA
68132005NANA-1200.57045833334NA
69132127NANA-1162.637125NA
70132116NANA-1146.54087500001NA
71134993.94NANA1346.40970833334NA
72136459.55NANA2594.33070833333NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 117541.78 & NA & NA & 35.4880416666776 & NA \tabularnewline
2 & 116587 & NA & NA & -1161.51129166666 & NA \tabularnewline
3 & 116809 & NA & NA & -1142.23629166667 & NA \tabularnewline
4 & 122819.55 & NA & NA & 5162.690375 & NA \tabularnewline
5 & 116955 & NA & NA & -1057.75645833333 & NA \tabularnewline
6 & 117186 & NA & NA & -1109.01279166668 & NA \tabularnewline
7 & 117265 & 117300.772291667 & 118459.425833333 & -1158.65354166667 & -35.7722916666535 \tabularnewline
8 & 117536 & 117419.817875 & 118620.388333333 & -1200.57045833334 & 116.182125000007 \tabularnewline
9 & 117781 & 117629.042875 & 118791.68 & -1162.637125 & 151.957125000015 \tabularnewline
10 & 117928 & 117822.420375 & 118968.96125 & -1146.54087500001 & 105.579625000013 \tabularnewline
11 & 120437.52 & 120506.735541667 & 119160.325833333 & 1346.40970833334 & -69.2155416666501 \tabularnewline
12 & 121753.21 & 121957.781541667 & 119363.450833333 & 2594.33070833333 & -204.57154166665 \tabularnewline
13 & 119369.88 & 119610.397208333 & 119574.909166667 & 35.4880416666776 & -240.517208333331 \tabularnewline
14 & 118622 & 118628.106208333 & 119789.6175 & -1161.51129166666 & -6.10620833333815 \tabularnewline
15 & 118885 & 118857.922875 & 120000.159166667 & -1142.23629166667 & 27.0771249999816 \tabularnewline
16 & 124998.3 & 125376.349541667 & 120213.659166667 & 5162.690375 & -378.049541666682 \tabularnewline
17 & 119369 & 119381.867708333 & 120439.624166667 & -1057.75645833333 & -12.8677083333314 \tabularnewline
18 & 119647 & 119567.735541667 & 120676.748333333 & -1109.01279166668 & 79.2644583333458 \tabularnewline
19 & 119879 & 119766.063541667 & 120924.717083333 & -1158.65354166667 & 112.936458333352 \tabularnewline
20 & 120075 & 119973.456208333 & 121174.026666667 & -1200.57045833334 & 101.543791666685 \tabularnewline
21 & 120295 & 120255.931208333 & 121418.568333333 & -1162.637125 & 39.0687916666793 \tabularnewline
22 & 120538 & 120530.462875 & 121677.00375 & -1146.54087500001 & 7.53712500001711 \tabularnewline
23 & 123250.68 & 123284.473875 & 121938.064166667 & 1346.40970833334 & -33.7938749999885 \tabularnewline
24 & 124631.03 & 124783.186541667 & 122188.855833333 & 2594.33070833333 & -152.156541666656 \tabularnewline
25 & 122443.31 & 122476.218875 & 122440.730833333 & 35.4880416666776 & -32.9088749999792 \tabularnewline
26 & 121532 & 121524.302875 & 122685.814166667 & -1161.51129166666 & 7.69712500002061 \tabularnewline
27 & 121844 & 121791.744541667 & 122933.980833333 & -1142.23629166667 & 52.2554583333404 \tabularnewline
28 & 128241.75 & 128360.837875 & 123198.1475 & 5162.690375 & -119.087875000012 \tabularnewline
29 & 122391 & 122411.536875 & 123469.293333333 & -1057.75645833333 & -20.5368749999907 \tabularnewline
30 & 122644 & 122641.414291667 & 123750.427083333 & -1109.01279166668 & 2.58570833335398 \tabularnewline
31 & 122927 & 122878.801875 & 124037.455416667 & -1158.65354166667 & 48.1981250000099 \tabularnewline
32 & 122909 & 123116.717041667 & 124317.2875 & -1200.57045833334 & -207.717041666663 \tabularnewline
33 & 123417 & 123421.400375 & 124584.0375 & -1162.637125 & -4.40037499998289 \tabularnewline
34 & 123756 & 123703.127875 & 124849.66875 & -1146.54087500001 & 52.872125000009 \tabularnewline
35 & 126540.18 & 126467.168041667 & 125120.758333333 & 1346.40970833334 & 73.0119583333289 \tabularnewline
36 & 128088.74 & 127984.047375 & 125389.716666667 & 2594.33070833333 & 104.692624999996 \tabularnewline
37 & 125874.28 & 125685.621375 & 125650.133333333 & 35.4880416666776 & 188.658625000011 \tabularnewline
38 & 124817 & 124757.622041667 & 125919.133333333 & -1161.51129166666 & 59.377958333338 \tabularnewline
39 & 124961 & 125049.230375 & 126191.466666667 & -1142.23629166667 & -88.2303749999992 \tabularnewline
40 & 131499.9 & 131608.323708333 & 126445.633333333 & 5162.690375 & -108.423708333343 \tabularnewline
41 & 125639 & 125637.633541667 & 126695.39 & -1057.75645833333 & 1.36645833333023 \tabularnewline
42 & 125851 & 125840.885125 & 126949.897916667 & -1109.01279166668 & 10.1148749999993 \tabularnewline
43 & 125970 & 126040.058958333 & 127198.7125 & -1158.65354166667 & -70.0589583333349 \tabularnewline
44 & 126322 & 126246.205375 & 127446.775833333 & -1200.57045833334 & 75.7946250000095 \tabularnewline
45 & 126540 & 126538.638708333 & 127701.275833333 & -1162.637125 & 1.36129166668979 \tabularnewline
46 & 126733 & 126818.305791667 & 127964.846666667 & -1146.54087500001 & -85.3057916666585 \tabularnewline
47 & 129557.34 & 129571.118875 & 128224.709166667 & 1346.40970833334 & -13.7788749999745 \tabularnewline
48 & 131179.77 & 131066.789875 & 128472.459166667 & 2594.33070833333 & 112.980125000002 \tabularnewline
49 & 128754.8 & 128765.113875 & 128729.625833333 & 35.4880416666776 & -10.313874999978 \tabularnewline
50 & 127890 & 127825.781208333 & 128987.2925 & -1161.51129166666 & 64.2187916666735 \tabularnewline
51 & 127996 & 128095.389541667 & 129237.625833333 & -1142.23629166667 & -99.3895416666492 \tabularnewline
52 & 134790.6 & 134658.941208333 & 129496.250833333 & 5162.690375 & 131.65879166669 \tabularnewline
53 & 128585 & 128709.178541667 & 129766.935 & -1057.75645833333 & -124.178541666668 \tabularnewline
54 & 128851 & 128930.989291667 & 130040.002083333 & -1109.01279166668 & -79.9892916666577 \tabularnewline
55 & 129142 & 129156.440208333 & 130315.09375 & -1158.65354166667 & -14.4402083333262 \tabularnewline
56 & 129334 & 129378.940375 & 130579.510833333 & -1200.57045833334 & -44.9403749999765 \tabularnewline
57 & 129536 & 129683.123708333 & 130845.760833333 & -1162.637125 & -147.123708333325 \tabularnewline
58 & 129944 & 129983.819958333 & 131130.360833333 & -1146.54087500001 & -39.8199583333335 \tabularnewline
59 & 132842.76 & 132758.120541667 & 131411.710833333 & 1346.40970833334 & 84.6394583333458 \tabularnewline
60 & 134447.96 & 134268.041541667 & 131673.710833333 & 2594.33070833333 & 179.918458333355 \tabularnewline
61 & 132088.81 & 131952.865541667 & 131917.3775 & 35.4880416666776 & 135.944458333339 \tabularnewline
62 & 130902 & 130986.324541667 & 132147.835833333 & -1161.51129166666 & -84.3245416666614 \tabularnewline
63 & 131374 & 131224.849541667 & 132367.085833333 & -1142.23629166667 & 149.150458333344 \tabularnewline
64 & 138243 & 137728.234541667 & 132565.544166667 & 5162.690375 & 514.765458333364 \tabularnewline
65 & 131885 & 131687.920208333 & 132745.676666667 & -1057.75645833333 & 197.079791666707 \tabularnewline
66 & 131839 & 131810.112625 & 132919.125416667 & -1109.01279166668 & 28.8873750000203 \tabularnewline
67 & 132002 & NA & NA & -1158.65354166667 & NA \tabularnewline
68 & 132005 & NA & NA & -1200.57045833334 & NA \tabularnewline
69 & 132127 & NA & NA & -1162.637125 & NA \tabularnewline
70 & 132116 & NA & NA & -1146.54087500001 & NA \tabularnewline
71 & 134993.94 & NA & NA & 1346.40970833334 & NA \tabularnewline
72 & 136459.55 & NA & NA & 2594.33070833333 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=155968&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]117541.78[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]35.4880416666776[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]116587[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1161.51129166666[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]116809[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1142.23629166667[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]122819.55[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]5162.690375[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]116955[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1057.75645833333[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]117186[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1109.01279166668[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]117265[/C][C]117300.772291667[/C][C]118459.425833333[/C][C]-1158.65354166667[/C][C]-35.7722916666535[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]117536[/C][C]117419.817875[/C][C]118620.388333333[/C][C]-1200.57045833334[/C][C]116.182125000007[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]117781[/C][C]117629.042875[/C][C]118791.68[/C][C]-1162.637125[/C][C]151.957125000015[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]117928[/C][C]117822.420375[/C][C]118968.96125[/C][C]-1146.54087500001[/C][C]105.579625000013[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]120437.52[/C][C]120506.735541667[/C][C]119160.325833333[/C][C]1346.40970833334[/C][C]-69.2155416666501[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]121753.21[/C][C]121957.781541667[/C][C]119363.450833333[/C][C]2594.33070833333[/C][C]-204.57154166665[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]119369.88[/C][C]119610.397208333[/C][C]119574.909166667[/C][C]35.4880416666776[/C][C]-240.517208333331[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]118622[/C][C]118628.106208333[/C][C]119789.6175[/C][C]-1161.51129166666[/C][C]-6.10620833333815[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]118885[/C][C]118857.922875[/C][C]120000.159166667[/C][C]-1142.23629166667[/C][C]27.0771249999816[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]124998.3[/C][C]125376.349541667[/C][C]120213.659166667[/C][C]5162.690375[/C][C]-378.049541666682[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]119369[/C][C]119381.867708333[/C][C]120439.624166667[/C][C]-1057.75645833333[/C][C]-12.8677083333314[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]119647[/C][C]119567.735541667[/C][C]120676.748333333[/C][C]-1109.01279166668[/C][C]79.2644583333458[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]119879[/C][C]119766.063541667[/C][C]120924.717083333[/C][C]-1158.65354166667[/C][C]112.936458333352[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]120075[/C][C]119973.456208333[/C][C]121174.026666667[/C][C]-1200.57045833334[/C][C]101.543791666685[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]120295[/C][C]120255.931208333[/C][C]121418.568333333[/C][C]-1162.637125[/C][C]39.0687916666793[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]120538[/C][C]120530.462875[/C][C]121677.00375[/C][C]-1146.54087500001[/C][C]7.53712500001711[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]123250.68[/C][C]123284.473875[/C][C]121938.064166667[/C][C]1346.40970833334[/C][C]-33.7938749999885[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]124631.03[/C][C]124783.186541667[/C][C]122188.855833333[/C][C]2594.33070833333[/C][C]-152.156541666656[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]122443.31[/C][C]122476.218875[/C][C]122440.730833333[/C][C]35.4880416666776[/C][C]-32.9088749999792[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]121532[/C][C]121524.302875[/C][C]122685.814166667[/C][C]-1161.51129166666[/C][C]7.69712500002061[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]121844[/C][C]121791.744541667[/C][C]122933.980833333[/C][C]-1142.23629166667[/C][C]52.2554583333404[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]128241.75[/C][C]128360.837875[/C][C]123198.1475[/C][C]5162.690375[/C][C]-119.087875000012[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]122391[/C][C]122411.536875[/C][C]123469.293333333[/C][C]-1057.75645833333[/C][C]-20.5368749999907[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]122644[/C][C]122641.414291667[/C][C]123750.427083333[/C][C]-1109.01279166668[/C][C]2.58570833335398[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]122927[/C][C]122878.801875[/C][C]124037.455416667[/C][C]-1158.65354166667[/C][C]48.1981250000099[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]122909[/C][C]123116.717041667[/C][C]124317.2875[/C][C]-1200.57045833334[/C][C]-207.717041666663[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]123417[/C][C]123421.400375[/C][C]124584.0375[/C][C]-1162.637125[/C][C]-4.40037499998289[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]123756[/C][C]123703.127875[/C][C]124849.66875[/C][C]-1146.54087500001[/C][C]52.872125000009[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]126540.18[/C][C]126467.168041667[/C][C]125120.758333333[/C][C]1346.40970833334[/C][C]73.0119583333289[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]128088.74[/C][C]127984.047375[/C][C]125389.716666667[/C][C]2594.33070833333[/C][C]104.692624999996[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]125874.28[/C][C]125685.621375[/C][C]125650.133333333[/C][C]35.4880416666776[/C][C]188.658625000011[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]124817[/C][C]124757.622041667[/C][C]125919.133333333[/C][C]-1161.51129166666[/C][C]59.377958333338[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]124961[/C][C]125049.230375[/C][C]126191.466666667[/C][C]-1142.23629166667[/C][C]-88.2303749999992[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]131499.9[/C][C]131608.323708333[/C][C]126445.633333333[/C][C]5162.690375[/C][C]-108.423708333343[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]125639[/C][C]125637.633541667[/C][C]126695.39[/C][C]-1057.75645833333[/C][C]1.36645833333023[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]125851[/C][C]125840.885125[/C][C]126949.897916667[/C][C]-1109.01279166668[/C][C]10.1148749999993[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]125970[/C][C]126040.058958333[/C][C]127198.7125[/C][C]-1158.65354166667[/C][C]-70.0589583333349[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]126322[/C][C]126246.205375[/C][C]127446.775833333[/C][C]-1200.57045833334[/C][C]75.7946250000095[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]126540[/C][C]126538.638708333[/C][C]127701.275833333[/C][C]-1162.637125[/C][C]1.36129166668979[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]126733[/C][C]126818.305791667[/C][C]127964.846666667[/C][C]-1146.54087500001[/C][C]-85.3057916666585[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]129557.34[/C][C]129571.118875[/C][C]128224.709166667[/C][C]1346.40970833334[/C][C]-13.7788749999745[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]131179.77[/C][C]131066.789875[/C][C]128472.459166667[/C][C]2594.33070833333[/C][C]112.980125000002[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]128754.8[/C][C]128765.113875[/C][C]128729.625833333[/C][C]35.4880416666776[/C][C]-10.313874999978[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]127890[/C][C]127825.781208333[/C][C]128987.2925[/C][C]-1161.51129166666[/C][C]64.2187916666735[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]127996[/C][C]128095.389541667[/C][C]129237.625833333[/C][C]-1142.23629166667[/C][C]-99.3895416666492[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]134790.6[/C][C]134658.941208333[/C][C]129496.250833333[/C][C]5162.690375[/C][C]131.65879166669[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]128585[/C][C]128709.178541667[/C][C]129766.935[/C][C]-1057.75645833333[/C][C]-124.178541666668[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]128851[/C][C]128930.989291667[/C][C]130040.002083333[/C][C]-1109.01279166668[/C][C]-79.9892916666577[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]129142[/C][C]129156.440208333[/C][C]130315.09375[/C][C]-1158.65354166667[/C][C]-14.4402083333262[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]129334[/C][C]129378.940375[/C][C]130579.510833333[/C][C]-1200.57045833334[/C][C]-44.9403749999765[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]129536[/C][C]129683.123708333[/C][C]130845.760833333[/C][C]-1162.637125[/C][C]-147.123708333325[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]129944[/C][C]129983.819958333[/C][C]131130.360833333[/C][C]-1146.54087500001[/C][C]-39.8199583333335[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]132842.76[/C][C]132758.120541667[/C][C]131411.710833333[/C][C]1346.40970833334[/C][C]84.6394583333458[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]134447.96[/C][C]134268.041541667[/C][C]131673.710833333[/C][C]2594.33070833333[/C][C]179.918458333355[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]132088.81[/C][C]131952.865541667[/C][C]131917.3775[/C][C]35.4880416666776[/C][C]135.944458333339[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]130902[/C][C]130986.324541667[/C][C]132147.835833333[/C][C]-1161.51129166666[/C][C]-84.3245416666614[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]131374[/C][C]131224.849541667[/C][C]132367.085833333[/C][C]-1142.23629166667[/C][C]149.150458333344[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]138243[/C][C]137728.234541667[/C][C]132565.544166667[/C][C]5162.690375[/C][C]514.765458333364[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]131885[/C][C]131687.920208333[/C][C]132745.676666667[/C][C]-1057.75645833333[/C][C]197.079791666707[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]131839[/C][C]131810.112625[/C][C]132919.125416667[/C][C]-1109.01279166668[/C][C]28.8873750000203[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]132002[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1158.65354166667[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]132005[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1200.57045833334[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]132127[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1162.637125[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]132116[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1146.54087500001[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]134993.94[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1346.40970833334[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]136459.55[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]2594.33070833333[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=155968&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=155968&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
1117541.78NANA35.4880416666776NA
2116587NANA-1161.51129166666NA
3116809NANA-1142.23629166667NA
4122819.55NANA5162.690375NA
5116955NANA-1057.75645833333NA
6117186NANA-1109.01279166668NA
7117265117300.772291667118459.425833333-1158.65354166667-35.7722916666535
8117536117419.817875118620.388333333-1200.57045833334116.182125000007
9117781117629.042875118791.68-1162.637125151.957125000015
10117928117822.420375118968.96125-1146.54087500001105.579625000013
11120437.52120506.735541667119160.3258333331346.40970833334-69.2155416666501
12121753.21121957.781541667119363.4508333332594.33070833333-204.57154166665
13119369.88119610.397208333119574.90916666735.4880416666776-240.517208333331
14118622118628.106208333119789.6175-1161.51129166666-6.10620833333815
15118885118857.922875120000.159166667-1142.2362916666727.0771249999816
16124998.3125376.349541667120213.6591666675162.690375-378.049541666682
17119369119381.867708333120439.624166667-1057.75645833333-12.8677083333314
18119647119567.735541667120676.748333333-1109.0127916666879.2644583333458
19119879119766.063541667120924.717083333-1158.65354166667112.936458333352
20120075119973.456208333121174.026666667-1200.57045833334101.543791666685
21120295120255.931208333121418.568333333-1162.63712539.0687916666793
22120538120530.462875121677.00375-1146.540875000017.53712500001711
23123250.68123284.473875121938.0641666671346.40970833334-33.7938749999885
24124631.03124783.186541667122188.8558333332594.33070833333-152.156541666656
25122443.31122476.218875122440.73083333335.4880416666776-32.9088749999792
26121532121524.302875122685.814166667-1161.511291666667.69712500002061
27121844121791.744541667122933.980833333-1142.2362916666752.2554583333404
28128241.75128360.837875123198.14755162.690375-119.087875000012
29122391122411.536875123469.293333333-1057.75645833333-20.5368749999907
30122644122641.414291667123750.427083333-1109.012791666682.58570833335398
31122927122878.801875124037.455416667-1158.6535416666748.1981250000099
32122909123116.717041667124317.2875-1200.57045833334-207.717041666663
33123417123421.400375124584.0375-1162.637125-4.40037499998289
34123756123703.127875124849.66875-1146.5408750000152.872125000009
35126540.18126467.168041667125120.7583333331346.4097083333473.0119583333289
36128088.74127984.047375125389.7166666672594.33070833333104.692624999996
37125874.28125685.621375125650.13333333335.4880416666776188.658625000011
38124817124757.622041667125919.133333333-1161.5112916666659.377958333338
39124961125049.230375126191.466666667-1142.23629166667-88.2303749999992
40131499.9131608.323708333126445.6333333335162.690375-108.423708333343
41125639125637.633541667126695.39-1057.756458333331.36645833333023
42125851125840.885125126949.897916667-1109.0127916666810.1148749999993
43125970126040.058958333127198.7125-1158.65354166667-70.0589583333349
44126322126246.205375127446.775833333-1200.5704583333475.7946250000095
45126540126538.638708333127701.275833333-1162.6371251.36129166668979
46126733126818.305791667127964.846666667-1146.54087500001-85.3057916666585
47129557.34129571.118875128224.7091666671346.40970833334-13.7788749999745
48131179.77131066.789875128472.4591666672594.33070833333112.980125000002
49128754.8128765.113875128729.62583333335.4880416666776-10.313874999978
50127890127825.781208333128987.2925-1161.5112916666664.2187916666735
51127996128095.389541667129237.625833333-1142.23629166667-99.3895416666492
52134790.6134658.941208333129496.2508333335162.690375131.65879166669
53128585128709.178541667129766.935-1057.75645833333-124.178541666668
54128851128930.989291667130040.002083333-1109.01279166668-79.9892916666577
55129142129156.440208333130315.09375-1158.65354166667-14.4402083333262
56129334129378.940375130579.510833333-1200.57045833334-44.9403749999765
57129536129683.123708333130845.760833333-1162.637125-147.123708333325
58129944129983.819958333131130.360833333-1146.54087500001-39.8199583333335
59132842.76132758.120541667131411.7108333331346.4097083333484.6394583333458
60134447.96134268.041541667131673.7108333332594.33070833333179.918458333355
61132088.81131952.865541667131917.377535.4880416666776135.944458333339
62130902130986.324541667132147.835833333-1161.51129166666-84.3245416666614
63131374131224.849541667132367.085833333-1142.23629166667149.150458333344
64138243137728.234541667132565.5441666675162.690375514.765458333364
65131885131687.920208333132745.676666667-1057.75645833333197.079791666707
66131839131810.112625132919.125416667-1109.0127916666828.8873750000203
67132002NANA-1158.65354166667NA
68132005NANA-1200.57045833334NA
69132127NANA-1162.637125NA
70132116NANA-1146.54087500001NA
71134993.94NANA1346.40970833334NA
72136459.55NANA2594.33070833333NA



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')