FreeStatistics.org

Free Statistics

of Irreproducible Research!

Description of Statistical Computation

Author's title

Author*Unverified author*
R Software Modulerwasp_decompose.wasp
Title produced by softwareClassical Decomposition
Date of computationSun, 16 Aug 2009 10:53:59 -0600
Cite this page as followsStatistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2009/Aug/16/t1250441665p7h3uzdxu3q4h9h.htm/, Retrieved Sun, 05 May 2024 15:47:49 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=42663, Retrieved Sun, 05 May 2024 15:47:49 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact148

Tree of Dependent Computations

Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-     [Classical Decomposition] [opdracht 9 - deco...] [2009-05-30 08:07:57] [74be16979710d4c4e7c6647856088456]
-   PD    [Classical Decomposition] [] [2009-08-16 16:53:59] [e921d89db97faa9283224ee60d8fb091] [Current]
Feedback Forum

Post a new message

Dataset

Dataseries X:
Download CSV
Histogram
Boxplots 
72,84
73,96
73,26
73,86
73,04
212,8
157,92
111,55
99,01
89,5
100,95
116,06
131,5
137,43
138,53
137,26
136,81
182,98
149,45
109,34
93,37
84,09
83,83
82,94
82,88
81,41
79,87
79,66
76,07
182,69
165,78
142,5
120,6
105,73
98,72
98,41
96,08
97,3
97,5
97,02
98,75
232,81
240,83
193,4
148,28
138,34
135,34
134,02
133,86
131,67
132,43
130,21
129,98
206,16
195,17
159,16
136,33
125,18
121,21
119,38
119,26
119,75
118,78
116,97
121,69
223,51
228,58
205,22
189,4
180,14
177,59
176,39
171,16
173,11
171,74
175,97
179,64
254,62
240,5
212,01
176,36
153,24
146,69
141,52
142,6
143,19
142,32
142,03
144,92
177,31
194,4
189,19
180,44
175,84
178,54
176,55

Tables (Output of Computation)





Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time2 seconds
R Server'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135

\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' @ 72.249.127.135 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=42663&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' @ 72.249.127.135[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=42663&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=42663&T=0

As an alternative you can also use a QR Code:  
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' @ 72.249.127.135






Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
172.84NANA-16.6708035714286NA
273.96NANA-16.4186607142857NA
373.26NANA-17.7497916666667NA
473.86NANA-19.0412797619048NA
573.04NANA-18.7684821428571NA
6212.8NANA62.1553273809524NA
7157.92165.415029761905107.00666666666758.4083630952381-7.49502976190477
8111.55134.669315476190112.09541666666722.5738988095238-23.1193154761905
999.01114.948898809524117.459583333333-2.51068452380952-15.9388988095238
1089.5107.046160714286122.820833333333-15.7746726190476-17.5461607142857
11100.95109.812708333333128.119583333333-18.306875-8.8627083333333
12116.06111.637827380952129.534166666667-17.89633928571434.42217261904764
13131.5111.267946428571127.93875-16.670803571428620.2320535714286
14137.43111.075089285714127.49375-16.418660714285726.3549107142857
15138.53109.416875127.166666666667-17.749791666666729.1131250000000
16137.26107.664970238095126.70625-19.041279761904829.5950297619047
17136.81106.999017857143125.7675-18.768482142857129.8109821428572
18182.98185.829494047619123.67416666666762.1553273809524-2.84949404761906
19149.45178.676696428571120.26833333333358.4083630952381-29.2266964285715
20109.34138.482232142857115.90833333333322.5738988095238-29.1422321428571
2193.37108.619315476190111.13-2.51068452380952-15.2493154761905
2284.0990.5111607142857106.285833333333-15.7746726190476-6.4211607142857
2383.8383.048125101.355-18.3068750.781875
2482.9480.91574404761998.8120833333333-17.89633928571432.02425595238095
2582.8882.809613095238199.4804166666667-16.67080357142860.0703869047618753
2681.4185.1238392857143101.5425-16.4186607142857-3.71383928571429
2779.8786.3089583333333104.05875-17.7497916666667-6.43895833333332
2879.6687.0537202380952106.095-19.0412797619048-7.39372023809521
2976.0788.8486011904762107.617083333333-18.7684821428571-12.7786011904762
30182.69171.037410714286108.88208333333362.155327380952411.6525892857143
31165.78168.485029761905110.07666666666758.4083630952381-2.70502976190477
32142.5133.862648809524111.2887522.57389880952388.63735119047621
33120.6110.174732142857112.685416666667-2.5106845238095210.4252678571428
34105.7398.3686607142857114.143333333333-15.77467261904767.3613392857143
3598.7297.5047916666667115.811666666667-18.3068751.21520833333334
3698.41100.948660714286118.845-17.8963392857143-2.53866071428571
3796.08107.389613095238124.060416666667-16.6708035714286-11.3096130952381
3897.3112.889672619048129.308333333333-16.4186607142857-15.5896726190476
3997.5114.832708333333132.5825-17.7497916666667-17.3327083333333
4097.02116.053303571429135.094583333333-19.0412797619048-19.0333035714286
4198.75119.210684523810137.979166666667-18.7684821428571-20.4606845238095
42232.81203.144077380952140.9887562.155327380952429.6659226190476
43240.83202.455029761905144.04666666666758.408363095238138.3749702380952
44193.4169.626815476190147.05291666666722.573898809523823.7731845238095
45148.28147.429732142857149.940416666667-2.510684523809520.850267857142853
46138.34137.004077380952152.77875-15.77467261904761.33592261904764
47135.34137.156041666667155.462916666667-18.306875-1.81604166666665
48134.02137.757410714286155.65375-17.8963392857143-3.73741071428572
49133.86135.970029761905152.640833333333-16.6708035714286-2.11002976190477
50131.67132.893005952381149.311666666667-16.4186607142857-1.22300595238093
51132.43129.637291666667147.387083333333-17.74979166666672.79270833333337
52130.21127.299553571429146.340833333333-19.04127976190482.91044642857145
53129.98126.435267857143145.20375-18.76848214285713.54473214285716
54206.16206.160327380952144.00562.1553273809524-0.000327380952370504
55195.17201.195029761905142.78666666666758.4083630952381-6.02502976190476
56159.16164.255565476190141.68166666666722.5738988095238-5.09556547619047
57136.33138.105565476190140.61625-2.51068452380952-1.77556547619048
58125.18123.721160714286139.495833333333-15.77467261904761.45883928571428
59121.21120.291875138.59875-18.3068750.918125000000003
60119.38121.079910714286138.97625-17.8963392857143-1.69991071428572
61119.26124.420446428571141.09125-16.6708035714286-5.16044642857139
62119.75127.983839285714144.4025-16.4186607142857-8.23383928571431
63118.78130.783125148.532916666667-17.7497916666667-12.003125
64116.97133.992886904762153.034166666667-19.0412797619048-17.0228869047619
65121.69138.904851190476157.673333333333-18.7684821428571-17.2148511904762
66223.51224.553244047619162.39791666666762.1553273809524-1.04324404761903
67228.58225.344196428571166.93583333333358.40836309523813.23580357142856
68205.22193.895565476190171.32166666666722.573898809523811.3244345238095
69189.4173.240982142857175.751666666667-2.5106845238095216.1590178571429
70180.14164.641994047619180.416666666667-15.774672619047615.4980059523810
71177.59166.982708333333185.289583333333-18.30687510.6072916666667
72176.39171.104077380952189.000416666667-17.89633928571435.2859226190476
73171.16174.122529761905190.793333333333-16.6708035714286-2.96252976190476
74173.11175.154255952381191.572916666667-16.4186607142857-2.04425595238095
75171.74173.562708333333191.3125-17.7497916666667-1.82270833333331
76175.97170.607053571429189.648333333333-19.04127976190485.36294642857143
77179.64168.471517857143187.24-18.768482142857111.1684821428572
78254.62246.654910714286184.49958333333362.15532738095247.96508928571433
79240.5240.265029761905181.85666666666758.40836309523810.234970238095258
80212.01201.993898809524179.4222.573898809523810.0161011904762
81176.36174.436815476190176.9475-2.510684523809521.92318452380957
82153.24158.532827380952174.3075-15.7746726190476-5.29282738095236
83146.69153.139791666667171.446666666667-18.306875-6.44979166666667
84141.52148.882410714286166.77875-17.8963392857143-7.36241071428572
85142.6144.965863095238161.636666666667-16.6708035714286-2.3658630952381
86143.19142.346339285714158.765-16.41866071428570.843660714285704
87142.32140.234375157.984166666667-17.74979166666672.08562499999999
88142.03140.054553571429159.095833333333-19.04127976190481.97544642857142
89144.92142.596101190476161.364583333333-18.76848214285712.32389880952383
90177.31226.306577380952164.1512562.1553273809524-48.9965773809524
91194.4NANA58.4083630952381NA
92189.19NANA22.5738988095238NA
93180.44NANA-2.51068452380952NA
94175.84NANA-15.7746726190476NA
95178.54NANA-18.306875NA
96176.55NANA-17.8963392857143NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 72.84 & NA & NA & -16.6708035714286 & NA \tabularnewline
2 & 73.96 & NA & NA & -16.4186607142857 & NA \tabularnewline
3 & 73.26 & NA & NA & -17.7497916666667 & NA \tabularnewline
4 & 73.86 & NA & NA & -19.0412797619048 & NA \tabularnewline
5 & 73.04 & NA & NA & -18.7684821428571 & NA \tabularnewline
6 & 212.8 & NA & NA & 62.1553273809524 & NA \tabularnewline
7 & 157.92 & 165.415029761905 & 107.006666666667 & 58.4083630952381 & -7.49502976190477 \tabularnewline
8 & 111.55 & 134.669315476190 & 112.095416666667 & 22.5738988095238 & -23.1193154761905 \tabularnewline
9 & 99.01 & 114.948898809524 & 117.459583333333 & -2.51068452380952 & -15.9388988095238 \tabularnewline
10 & 89.5 & 107.046160714286 & 122.820833333333 & -15.7746726190476 & -17.5461607142857 \tabularnewline
11 & 100.95 & 109.812708333333 & 128.119583333333 & -18.306875 & -8.8627083333333 \tabularnewline
12 & 116.06 & 111.637827380952 & 129.534166666667 & -17.8963392857143 & 4.42217261904764 \tabularnewline
13 & 131.5 & 111.267946428571 & 127.93875 & -16.6708035714286 & 20.2320535714286 \tabularnewline
14 & 137.43 & 111.075089285714 & 127.49375 & -16.4186607142857 & 26.3549107142857 \tabularnewline
15 & 138.53 & 109.416875 & 127.166666666667 & -17.7497916666667 & 29.1131250000000 \tabularnewline
16 & 137.26 & 107.664970238095 & 126.70625 & -19.0412797619048 & 29.5950297619047 \tabularnewline
17 & 136.81 & 106.999017857143 & 125.7675 & -18.7684821428571 & 29.8109821428572 \tabularnewline
18 & 182.98 & 185.829494047619 & 123.674166666667 & 62.1553273809524 & -2.84949404761906 \tabularnewline
19 & 149.45 & 178.676696428571 & 120.268333333333 & 58.4083630952381 & -29.2266964285715 \tabularnewline
20 & 109.34 & 138.482232142857 & 115.908333333333 & 22.5738988095238 & -29.1422321428571 \tabularnewline
21 & 93.37 & 108.619315476190 & 111.13 & -2.51068452380952 & -15.2493154761905 \tabularnewline
22 & 84.09 & 90.5111607142857 & 106.285833333333 & -15.7746726190476 & -6.4211607142857 \tabularnewline
23 & 83.83 & 83.048125 & 101.355 & -18.306875 & 0.781875 \tabularnewline
24 & 82.94 & 80.915744047619 & 98.8120833333333 & -17.8963392857143 & 2.02425595238095 \tabularnewline
25 & 82.88 & 82.8096130952381 & 99.4804166666667 & -16.6708035714286 & 0.0703869047618753 \tabularnewline
26 & 81.41 & 85.1238392857143 & 101.5425 & -16.4186607142857 & -3.71383928571429 \tabularnewline
27 & 79.87 & 86.3089583333333 & 104.05875 & -17.7497916666667 & -6.43895833333332 \tabularnewline
28 & 79.66 & 87.0537202380952 & 106.095 & -19.0412797619048 & -7.39372023809521 \tabularnewline
29 & 76.07 & 88.8486011904762 & 107.617083333333 & -18.7684821428571 & -12.7786011904762 \tabularnewline
30 & 182.69 & 171.037410714286 & 108.882083333333 & 62.1553273809524 & 11.6525892857143 \tabularnewline
31 & 165.78 & 168.485029761905 & 110.076666666667 & 58.4083630952381 & -2.70502976190477 \tabularnewline
32 & 142.5 & 133.862648809524 & 111.28875 & 22.5738988095238 & 8.63735119047621 \tabularnewline
33 & 120.6 & 110.174732142857 & 112.685416666667 & -2.51068452380952 & 10.4252678571428 \tabularnewline
34 & 105.73 & 98.3686607142857 & 114.143333333333 & -15.7746726190476 & 7.3613392857143 \tabularnewline
35 & 98.72 & 97.5047916666667 & 115.811666666667 & -18.306875 & 1.21520833333334 \tabularnewline
36 & 98.41 & 100.948660714286 & 118.845 & -17.8963392857143 & -2.53866071428571 \tabularnewline
37 & 96.08 & 107.389613095238 & 124.060416666667 & -16.6708035714286 & -11.3096130952381 \tabularnewline
38 & 97.3 & 112.889672619048 & 129.308333333333 & -16.4186607142857 & -15.5896726190476 \tabularnewline
39 & 97.5 & 114.832708333333 & 132.5825 & -17.7497916666667 & -17.3327083333333 \tabularnewline
40 & 97.02 & 116.053303571429 & 135.094583333333 & -19.0412797619048 & -19.0333035714286 \tabularnewline
41 & 98.75 & 119.210684523810 & 137.979166666667 & -18.7684821428571 & -20.4606845238095 \tabularnewline
42 & 232.81 & 203.144077380952 & 140.98875 & 62.1553273809524 & 29.6659226190476 \tabularnewline
43 & 240.83 & 202.455029761905 & 144.046666666667 & 58.4083630952381 & 38.3749702380952 \tabularnewline
44 & 193.4 & 169.626815476190 & 147.052916666667 & 22.5738988095238 & 23.7731845238095 \tabularnewline
45 & 148.28 & 147.429732142857 & 149.940416666667 & -2.51068452380952 & 0.850267857142853 \tabularnewline
46 & 138.34 & 137.004077380952 & 152.77875 & -15.7746726190476 & 1.33592261904764 \tabularnewline
47 & 135.34 & 137.156041666667 & 155.462916666667 & -18.306875 & -1.81604166666665 \tabularnewline
48 & 134.02 & 137.757410714286 & 155.65375 & -17.8963392857143 & -3.73741071428572 \tabularnewline
49 & 133.86 & 135.970029761905 & 152.640833333333 & -16.6708035714286 & -2.11002976190477 \tabularnewline
50 & 131.67 & 132.893005952381 & 149.311666666667 & -16.4186607142857 & -1.22300595238093 \tabularnewline
51 & 132.43 & 129.637291666667 & 147.387083333333 & -17.7497916666667 & 2.79270833333337 \tabularnewline
52 & 130.21 & 127.299553571429 & 146.340833333333 & -19.0412797619048 & 2.91044642857145 \tabularnewline
53 & 129.98 & 126.435267857143 & 145.20375 & -18.7684821428571 & 3.54473214285716 \tabularnewline
54 & 206.16 & 206.160327380952 & 144.005 & 62.1553273809524 & -0.000327380952370504 \tabularnewline
55 & 195.17 & 201.195029761905 & 142.786666666667 & 58.4083630952381 & -6.02502976190476 \tabularnewline
56 & 159.16 & 164.255565476190 & 141.681666666667 & 22.5738988095238 & -5.09556547619047 \tabularnewline
57 & 136.33 & 138.105565476190 & 140.61625 & -2.51068452380952 & -1.77556547619048 \tabularnewline
58 & 125.18 & 123.721160714286 & 139.495833333333 & -15.7746726190476 & 1.45883928571428 \tabularnewline
59 & 121.21 & 120.291875 & 138.59875 & -18.306875 & 0.918125000000003 \tabularnewline
60 & 119.38 & 121.079910714286 & 138.97625 & -17.8963392857143 & -1.69991071428572 \tabularnewline
61 & 119.26 & 124.420446428571 & 141.09125 & -16.6708035714286 & -5.16044642857139 \tabularnewline
62 & 119.75 & 127.983839285714 & 144.4025 & -16.4186607142857 & -8.23383928571431 \tabularnewline
63 & 118.78 & 130.783125 & 148.532916666667 & -17.7497916666667 & -12.003125 \tabularnewline
64 & 116.97 & 133.992886904762 & 153.034166666667 & -19.0412797619048 & -17.0228869047619 \tabularnewline
65 & 121.69 & 138.904851190476 & 157.673333333333 & -18.7684821428571 & -17.2148511904762 \tabularnewline
66 & 223.51 & 224.553244047619 & 162.397916666667 & 62.1553273809524 & -1.04324404761903 \tabularnewline
67 & 228.58 & 225.344196428571 & 166.935833333333 & 58.4083630952381 & 3.23580357142856 \tabularnewline
68 & 205.22 & 193.895565476190 & 171.321666666667 & 22.5738988095238 & 11.3244345238095 \tabularnewline
69 & 189.4 & 173.240982142857 & 175.751666666667 & -2.51068452380952 & 16.1590178571429 \tabularnewline
70 & 180.14 & 164.641994047619 & 180.416666666667 & -15.7746726190476 & 15.4980059523810 \tabularnewline
71 & 177.59 & 166.982708333333 & 185.289583333333 & -18.306875 & 10.6072916666667 \tabularnewline
72 & 176.39 & 171.104077380952 & 189.000416666667 & -17.8963392857143 & 5.2859226190476 \tabularnewline
73 & 171.16 & 174.122529761905 & 190.793333333333 & -16.6708035714286 & -2.96252976190476 \tabularnewline
74 & 173.11 & 175.154255952381 & 191.572916666667 & -16.4186607142857 & -2.04425595238095 \tabularnewline
75 & 171.74 & 173.562708333333 & 191.3125 & -17.7497916666667 & -1.82270833333331 \tabularnewline
76 & 175.97 & 170.607053571429 & 189.648333333333 & -19.0412797619048 & 5.36294642857143 \tabularnewline
77 & 179.64 & 168.471517857143 & 187.24 & -18.7684821428571 & 11.1684821428572 \tabularnewline
78 & 254.62 & 246.654910714286 & 184.499583333333 & 62.1553273809524 & 7.96508928571433 \tabularnewline
79 & 240.5 & 240.265029761905 & 181.856666666667 & 58.4083630952381 & 0.234970238095258 \tabularnewline
80 & 212.01 & 201.993898809524 & 179.42 & 22.5738988095238 & 10.0161011904762 \tabularnewline
81 & 176.36 & 174.436815476190 & 176.9475 & -2.51068452380952 & 1.92318452380957 \tabularnewline
82 & 153.24 & 158.532827380952 & 174.3075 & -15.7746726190476 & -5.29282738095236 \tabularnewline
83 & 146.69 & 153.139791666667 & 171.446666666667 & -18.306875 & -6.44979166666667 \tabularnewline
84 & 141.52 & 148.882410714286 & 166.77875 & -17.8963392857143 & -7.36241071428572 \tabularnewline
85 & 142.6 & 144.965863095238 & 161.636666666667 & -16.6708035714286 & -2.3658630952381 \tabularnewline
86 & 143.19 & 142.346339285714 & 158.765 & -16.4186607142857 & 0.843660714285704 \tabularnewline
87 & 142.32 & 140.234375 & 157.984166666667 & -17.7497916666667 & 2.08562499999999 \tabularnewline
88 & 142.03 & 140.054553571429 & 159.095833333333 & -19.0412797619048 & 1.97544642857142 \tabularnewline
89 & 144.92 & 142.596101190476 & 161.364583333333 & -18.7684821428571 & 2.32389880952383 \tabularnewline
90 & 177.31 & 226.306577380952 & 164.15125 & 62.1553273809524 & -48.9965773809524 \tabularnewline
91 & 194.4 & NA & NA & 58.4083630952381 & NA \tabularnewline
92 & 189.19 & NA & NA & 22.5738988095238 & NA \tabularnewline
93 & 180.44 & NA & NA & -2.51068452380952 & NA \tabularnewline
94 & 175.84 & NA & NA & -15.7746726190476 & NA \tabularnewline
95 & 178.54 & NA & NA & -18.306875 & NA \tabularnewline
96 & 176.55 & NA & NA & -17.8963392857143 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=42663&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]72.84[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-16.6708035714286[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]73.96[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-16.4186607142857[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]73.26[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-17.7497916666667[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]73.86[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-19.0412797619048[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]73.04[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-18.7684821428571[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]212.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]62.1553273809524[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]157.92[/C][C]165.415029761905[/C][C]107.006666666667[/C][C]58.4083630952381[/C][C]-7.49502976190477[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]111.55[/C][C]134.669315476190[/C][C]112.095416666667[/C][C]22.5738988095238[/C][C]-23.1193154761905[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]99.01[/C][C]114.948898809524[/C][C]117.459583333333[/C][C]-2.51068452380952[/C][C]-15.9388988095238[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]89.5[/C][C]107.046160714286[/C][C]122.820833333333[/C][C]-15.7746726190476[/C][C]-17.5461607142857[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]100.95[/C][C]109.812708333333[/C][C]128.119583333333[/C][C]-18.306875[/C][C]-8.8627083333333[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]116.06[/C][C]111.637827380952[/C][C]129.534166666667[/C][C]-17.8963392857143[/C][C]4.42217261904764[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]131.5[/C][C]111.267946428571[/C][C]127.93875[/C][C]-16.6708035714286[/C][C]20.2320535714286[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]137.43[/C][C]111.075089285714[/C][C]127.49375[/C][C]-16.4186607142857[/C][C]26.3549107142857[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]138.53[/C][C]109.416875[/C][C]127.166666666667[/C][C]-17.7497916666667[/C][C]29.1131250000000[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]137.26[/C][C]107.664970238095[/C][C]126.70625[/C][C]-19.0412797619048[/C][C]29.5950297619047[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]136.81[/C][C]106.999017857143[/C][C]125.7675[/C][C]-18.7684821428571[/C][C]29.8109821428572[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]182.98[/C][C]185.829494047619[/C][C]123.674166666667[/C][C]62.1553273809524[/C][C]-2.84949404761906[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]149.45[/C][C]178.676696428571[/C][C]120.268333333333[/C][C]58.4083630952381[/C][C]-29.2266964285715[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]109.34[/C][C]138.482232142857[/C][C]115.908333333333[/C][C]22.5738988095238[/C][C]-29.1422321428571[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]93.37[/C][C]108.619315476190[/C][C]111.13[/C][C]-2.51068452380952[/C][C]-15.2493154761905[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]84.09[/C][C]90.5111607142857[/C][C]106.285833333333[/C][C]-15.7746726190476[/C][C]-6.4211607142857[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]83.83[/C][C]83.048125[/C][C]101.355[/C][C]-18.306875[/C][C]0.781875[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]82.94[/C][C]80.915744047619[/C][C]98.8120833333333[/C][C]-17.8963392857143[/C][C]2.02425595238095[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]82.88[/C][C]82.8096130952381[/C][C]99.4804166666667[/C][C]-16.6708035714286[/C][C]0.0703869047618753[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]81.41[/C][C]85.1238392857143[/C][C]101.5425[/C][C]-16.4186607142857[/C][C]-3.71383928571429[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]79.87[/C][C]86.3089583333333[/C][C]104.05875[/C][C]-17.7497916666667[/C][C]-6.43895833333332[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]79.66[/C][C]87.0537202380952[/C][C]106.095[/C][C]-19.0412797619048[/C][C]-7.39372023809521[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]76.07[/C][C]88.8486011904762[/C][C]107.617083333333[/C][C]-18.7684821428571[/C][C]-12.7786011904762[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]182.69[/C][C]171.037410714286[/C][C]108.882083333333[/C][C]62.1553273809524[/C][C]11.6525892857143[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]165.78[/C][C]168.485029761905[/C][C]110.076666666667[/C][C]58.4083630952381[/C][C]-2.70502976190477[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]142.5[/C][C]133.862648809524[/C][C]111.28875[/C][C]22.5738988095238[/C][C]8.63735119047621[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]120.6[/C][C]110.174732142857[/C][C]112.685416666667[/C][C]-2.51068452380952[/C][C]10.4252678571428[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]105.73[/C][C]98.3686607142857[/C][C]114.143333333333[/C][C]-15.7746726190476[/C][C]7.3613392857143[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]98.72[/C][C]97.5047916666667[/C][C]115.811666666667[/C][C]-18.306875[/C][C]1.21520833333334[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]98.41[/C][C]100.948660714286[/C][C]118.845[/C][C]-17.8963392857143[/C][C]-2.53866071428571[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]96.08[/C][C]107.389613095238[/C][C]124.060416666667[/C][C]-16.6708035714286[/C][C]-11.3096130952381[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]97.3[/C][C]112.889672619048[/C][C]129.308333333333[/C][C]-16.4186607142857[/C][C]-15.5896726190476[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]97.5[/C][C]114.832708333333[/C][C]132.5825[/C][C]-17.7497916666667[/C][C]-17.3327083333333[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]97.02[/C][C]116.053303571429[/C][C]135.094583333333[/C][C]-19.0412797619048[/C][C]-19.0333035714286[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]98.75[/C][C]119.210684523810[/C][C]137.979166666667[/C][C]-18.7684821428571[/C][C]-20.4606845238095[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]232.81[/C][C]203.144077380952[/C][C]140.98875[/C][C]62.1553273809524[/C][C]29.6659226190476[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]240.83[/C][C]202.455029761905[/C][C]144.046666666667[/C][C]58.4083630952381[/C][C]38.3749702380952[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]193.4[/C][C]169.626815476190[/C][C]147.052916666667[/C][C]22.5738988095238[/C][C]23.7731845238095[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]148.28[/C][C]147.429732142857[/C][C]149.940416666667[/C][C]-2.51068452380952[/C][C]0.850267857142853[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]138.34[/C][C]137.004077380952[/C][C]152.77875[/C][C]-15.7746726190476[/C][C]1.33592261904764[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]135.34[/C][C]137.156041666667[/C][C]155.462916666667[/C][C]-18.306875[/C][C]-1.81604166666665[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]134.02[/C][C]137.757410714286[/C][C]155.65375[/C][C]-17.8963392857143[/C][C]-3.73741071428572[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]133.86[/C][C]135.970029761905[/C][C]152.640833333333[/C][C]-16.6708035714286[/C][C]-2.11002976190477[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]131.67[/C][C]132.893005952381[/C][C]149.311666666667[/C][C]-16.4186607142857[/C][C]-1.22300595238093[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]132.43[/C][C]129.637291666667[/C][C]147.387083333333[/C][C]-17.7497916666667[/C][C]2.79270833333337[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]130.21[/C][C]127.299553571429[/C][C]146.340833333333[/C][C]-19.0412797619048[/C][C]2.91044642857145[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]129.98[/C][C]126.435267857143[/C][C]145.20375[/C][C]-18.7684821428571[/C][C]3.54473214285716[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]206.16[/C][C]206.160327380952[/C][C]144.005[/C][C]62.1553273809524[/C][C]-0.000327380952370504[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]195.17[/C][C]201.195029761905[/C][C]142.786666666667[/C][C]58.4083630952381[/C][C]-6.02502976190476[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]159.16[/C][C]164.255565476190[/C][C]141.681666666667[/C][C]22.5738988095238[/C][C]-5.09556547619047[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]136.33[/C][C]138.105565476190[/C][C]140.61625[/C][C]-2.51068452380952[/C][C]-1.77556547619048[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]125.18[/C][C]123.721160714286[/C][C]139.495833333333[/C][C]-15.7746726190476[/C][C]1.45883928571428[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]121.21[/C][C]120.291875[/C][C]138.59875[/C][C]-18.306875[/C][C]0.918125000000003[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]119.38[/C][C]121.079910714286[/C][C]138.97625[/C][C]-17.8963392857143[/C][C]-1.69991071428572[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]119.26[/C][C]124.420446428571[/C][C]141.09125[/C][C]-16.6708035714286[/C][C]-5.16044642857139[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]119.75[/C][C]127.983839285714[/C][C]144.4025[/C][C]-16.4186607142857[/C][C]-8.23383928571431[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]118.78[/C][C]130.783125[/C][C]148.532916666667[/C][C]-17.7497916666667[/C][C]-12.003125[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]116.97[/C][C]133.992886904762[/C][C]153.034166666667[/C][C]-19.0412797619048[/C][C]-17.0228869047619[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]121.69[/C][C]138.904851190476[/C][C]157.673333333333[/C][C]-18.7684821428571[/C][C]-17.2148511904762[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]223.51[/C][C]224.553244047619[/C][C]162.397916666667[/C][C]62.1553273809524[/C][C]-1.04324404761903[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]228.58[/C][C]225.344196428571[/C][C]166.935833333333[/C][C]58.4083630952381[/C][C]3.23580357142856[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]205.22[/C][C]193.895565476190[/C][C]171.321666666667[/C][C]22.5738988095238[/C][C]11.3244345238095[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]189.4[/C][C]173.240982142857[/C][C]175.751666666667[/C][C]-2.51068452380952[/C][C]16.1590178571429[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]180.14[/C][C]164.641994047619[/C][C]180.416666666667[/C][C]-15.7746726190476[/C][C]15.4980059523810[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]177.59[/C][C]166.982708333333[/C][C]185.289583333333[/C][C]-18.306875[/C][C]10.6072916666667[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]176.39[/C][C]171.104077380952[/C][C]189.000416666667[/C][C]-17.8963392857143[/C][C]5.2859226190476[/C][/ROW]
[ROW][C]73[/C][C]171.16[/C][C]174.122529761905[/C][C]190.793333333333[/C][C]-16.6708035714286[/C][C]-2.96252976190476[/C][/ROW]
[ROW][C]74[/C][C]173.11[/C][C]175.154255952381[/C][C]191.572916666667[/C][C]-16.4186607142857[/C][C]-2.04425595238095[/C][/ROW]
[ROW][C]75[/C][C]171.74[/C][C]173.562708333333[/C][C]191.3125[/C][C]-17.7497916666667[/C][C]-1.82270833333331[/C][/ROW]
[ROW][C]76[/C][C]175.97[/C][C]170.607053571429[/C][C]189.648333333333[/C][C]-19.0412797619048[/C][C]5.36294642857143[/C][/ROW]
[ROW][C]77[/C][C]179.64[/C][C]168.471517857143[/C][C]187.24[/C][C]-18.7684821428571[/C][C]11.1684821428572[/C][/ROW]
[ROW][C]78[/C][C]254.62[/C][C]246.654910714286[/C][C]184.499583333333[/C][C]62.1553273809524[/C][C]7.96508928571433[/C][/ROW]
[ROW][C]79[/C][C]240.5[/C][C]240.265029761905[/C][C]181.856666666667[/C][C]58.4083630952381[/C][C]0.234970238095258[/C][/ROW]
[ROW][C]80[/C][C]212.01[/C][C]201.993898809524[/C][C]179.42[/C][C]22.5738988095238[/C][C]10.0161011904762[/C][/ROW]
[ROW][C]81[/C][C]176.36[/C][C]174.436815476190[/C][C]176.9475[/C][C]-2.51068452380952[/C][C]1.92318452380957[/C][/ROW]
[ROW][C]82[/C][C]153.24[/C][C]158.532827380952[/C][C]174.3075[/C][C]-15.7746726190476[/C][C]-5.29282738095236[/C][/ROW]
[ROW][C]83[/C][C]146.69[/C][C]153.139791666667[/C][C]171.446666666667[/C][C]-18.306875[/C][C]-6.44979166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]84[/C][C]141.52[/C][C]148.882410714286[/C][C]166.77875[/C][C]-17.8963392857143[/C][C]-7.36241071428572[/C][/ROW]
[ROW][C]85[/C][C]142.6[/C][C]144.965863095238[/C][C]161.636666666667[/C][C]-16.6708035714286[/C][C]-2.3658630952381[/C][/ROW]
[ROW][C]86[/C][C]143.19[/C][C]142.346339285714[/C][C]158.765[/C][C]-16.4186607142857[/C][C]0.843660714285704[/C][/ROW]
[ROW][C]87[/C][C]142.32[/C][C]140.234375[/C][C]157.984166666667[/C][C]-17.7497916666667[/C][C]2.08562499999999[/C][/ROW]
[ROW][C]88[/C][C]142.03[/C][C]140.054553571429[/C][C]159.095833333333[/C][C]-19.0412797619048[/C][C]1.97544642857142[/C][/ROW]
[ROW][C]89[/C][C]144.92[/C][C]142.596101190476[/C][C]161.364583333333[/C][C]-18.7684821428571[/C][C]2.32389880952383[/C][/ROW]
[ROW][C]90[/C][C]177.31[/C][C]226.306577380952[/C][C]164.15125[/C][C]62.1553273809524[/C][C]-48.9965773809524[/C][/ROW]
[ROW][C]91[/C][C]194.4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]58.4083630952381[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]92[/C][C]189.19[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]22.5738988095238[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]93[/C][C]180.44[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-2.51068452380952[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]94[/C][C]175.84[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-15.7746726190476[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]95[/C][C]178.54[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-18.306875[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]96[/C][C]176.55[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-17.8963392857143[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=42663&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=42663&T=1

As an alternative you can also use a QR Code:  
QR Code


The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
172.84NANA-16.6708035714286NA
273.96NANA-16.4186607142857NA
373.26NANA-17.7497916666667NA
473.86NANA-19.0412797619048NA
573.04NANA-18.7684821428571NA
6212.8NANA62.1553273809524NA
7157.92165.415029761905107.00666666666758.4083630952381-7.49502976190477
8111.55134.669315476190112.09541666666722.5738988095238-23.1193154761905
999.01114.948898809524117.459583333333-2.51068452380952-15.9388988095238
1089.5107.046160714286122.820833333333-15.7746726190476-17.5461607142857
11100.95109.812708333333128.119583333333-18.306875-8.8627083333333
12116.06111.637827380952129.534166666667-17.89633928571434.42217261904764
13131.5111.267946428571127.93875-16.670803571428620.2320535714286
14137.43111.075089285714127.49375-16.418660714285726.3549107142857
15138.53109.416875127.166666666667-17.749791666666729.1131250000000
16137.26107.664970238095126.70625-19.041279761904829.5950297619047
17136.81106.999017857143125.7675-18.768482142857129.8109821428572
18182.98185.829494047619123.67416666666762.1553273809524-2.84949404761906
19149.45178.676696428571120.26833333333358.4083630952381-29.2266964285715
20109.34138.482232142857115.90833333333322.5738988095238-29.1422321428571
2193.37108.619315476190111.13-2.51068452380952-15.2493154761905
2284.0990.5111607142857106.285833333333-15.7746726190476-6.4211607142857
2383.8383.048125101.355-18.3068750.781875
2482.9480.91574404761998.8120833333333-17.89633928571432.02425595238095
2582.8882.809613095238199.4804166666667-16.67080357142860.0703869047618753
2681.4185.1238392857143101.5425-16.4186607142857-3.71383928571429
2779.8786.3089583333333104.05875-17.7497916666667-6.43895833333332
2879.6687.0537202380952106.095-19.0412797619048-7.39372023809521
2976.0788.8486011904762107.617083333333-18.7684821428571-12.7786011904762
30182.69171.037410714286108.88208333333362.155327380952411.6525892857143
31165.78168.485029761905110.07666666666758.4083630952381-2.70502976190477
32142.5133.862648809524111.2887522.57389880952388.63735119047621
33120.6110.174732142857112.685416666667-2.5106845238095210.4252678571428
34105.7398.3686607142857114.143333333333-15.77467261904767.3613392857143
3598.7297.5047916666667115.811666666667-18.3068751.21520833333334
3698.41100.948660714286118.845-17.8963392857143-2.53866071428571
3796.08107.389613095238124.060416666667-16.6708035714286-11.3096130952381
3897.3112.889672619048129.308333333333-16.4186607142857-15.5896726190476
3997.5114.832708333333132.5825-17.7497916666667-17.3327083333333
4097.02116.053303571429135.094583333333-19.0412797619048-19.0333035714286
4198.75119.210684523810137.979166666667-18.7684821428571-20.4606845238095
42232.81203.144077380952140.9887562.155327380952429.6659226190476
43240.83202.455029761905144.04666666666758.408363095238138.3749702380952
44193.4169.626815476190147.05291666666722.573898809523823.7731845238095
45148.28147.429732142857149.940416666667-2.510684523809520.850267857142853
46138.34137.004077380952152.77875-15.77467261904761.33592261904764
47135.34137.156041666667155.462916666667-18.306875-1.81604166666665
48134.02137.757410714286155.65375-17.8963392857143-3.73741071428572
49133.86135.970029761905152.640833333333-16.6708035714286-2.11002976190477
50131.67132.893005952381149.311666666667-16.4186607142857-1.22300595238093
51132.43129.637291666667147.387083333333-17.74979166666672.79270833333337
52130.21127.299553571429146.340833333333-19.04127976190482.91044642857145
53129.98126.435267857143145.20375-18.76848214285713.54473214285716
54206.16206.160327380952144.00562.1553273809524-0.000327380952370504
55195.17201.195029761905142.78666666666758.4083630952381-6.02502976190476
56159.16164.255565476190141.68166666666722.5738988095238-5.09556547619047
57136.33138.105565476190140.61625-2.51068452380952-1.77556547619048
58125.18123.721160714286139.495833333333-15.77467261904761.45883928571428
59121.21120.291875138.59875-18.3068750.918125000000003
60119.38121.079910714286138.97625-17.8963392857143-1.69991071428572
61119.26124.420446428571141.09125-16.6708035714286-5.16044642857139
62119.75127.983839285714144.4025-16.4186607142857-8.23383928571431
63118.78130.783125148.532916666667-17.7497916666667-12.003125
64116.97133.992886904762153.034166666667-19.0412797619048-17.0228869047619
65121.69138.904851190476157.673333333333-18.7684821428571-17.2148511904762
66223.51224.553244047619162.39791666666762.1553273809524-1.04324404761903
67228.58225.344196428571166.93583333333358.40836309523813.23580357142856
68205.22193.895565476190171.32166666666722.573898809523811.3244345238095
69189.4173.240982142857175.751666666667-2.5106845238095216.1590178571429
70180.14164.641994047619180.416666666667-15.774672619047615.4980059523810
71177.59166.982708333333185.289583333333-18.30687510.6072916666667
72176.39171.104077380952189.000416666667-17.89633928571435.2859226190476
73171.16174.122529761905190.793333333333-16.6708035714286-2.96252976190476
74173.11175.154255952381191.572916666667-16.4186607142857-2.04425595238095
75171.74173.562708333333191.3125-17.7497916666667-1.82270833333331
76175.97170.607053571429189.648333333333-19.04127976190485.36294642857143
77179.64168.471517857143187.24-18.768482142857111.1684821428572
78254.62246.654910714286184.49958333333362.15532738095247.96508928571433
79240.5240.265029761905181.85666666666758.40836309523810.234970238095258
80212.01201.993898809524179.4222.573898809523810.0161011904762
81176.36174.436815476190176.9475-2.510684523809521.92318452380957
82153.24158.532827380952174.3075-15.7746726190476-5.29282738095236
83146.69153.139791666667171.446666666667-18.306875-6.44979166666667
84141.52148.882410714286166.77875-17.8963392857143-7.36241071428572
85142.6144.965863095238161.636666666667-16.6708035714286-2.3658630952381
86143.19142.346339285714158.765-16.41866071428570.843660714285704
87142.32140.234375157.984166666667-17.74979166666672.08562499999999
88142.03140.054553571429159.095833333333-19.04127976190481.97544642857142
89144.92142.596101190476161.364583333333-18.76848214285712.32389880952383
90177.31226.306577380952164.1512562.1553273809524-48.9965773809524
91194.4NANA58.4083630952381NA
92189.19NANA22.5738988095238NA
93180.44NANA-2.51068452380952NA
94175.84NANA-15.7746726190476NA
95178.54NANA-18.306875NA
96176.55NANA-17.8963392857143NA


Figures (Output of Computation)

Input Parameters & R Code

Parameters (Session):
par2 = grey ; par3 = FALSE ; par4 = Unknown ;
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')