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, 01 Dec 2009 11:34:35 -0700
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/Dec/01/t1259692821ki27cveub63au9c.htm/, Retrieved Thu, 28 Mar 2024 14:26:35 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=62171, Retrieved Thu, 28 Mar 2024 14:26:35 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact140
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]
- RMP   [Classical Decomposition] [] [2009-11-27 14:58:37] [b98453cac15ba1066b407e146608df68]
- R PD      [Classical Decomposition] [] [2009-12-01 18:34:35] [791a4a78a0a7ca497fb8791b982a539e] [Current]
- R PD        [Classical Decomposition] [] [2009-12-04 16:19:22] [fa71ec4c741ffec745cb91dcbd756720]
Feedback Forum

Post a new message
Dataseries X:
785.8
819.3
849.4
880.4
900.1
937.2
948.9
952.6
947.3
974.2
1000.8
1032.8
1050.7
1057.3
1075.4
1118.4
1179.8
1227
1257.8
1251.5
1236.3
1170.6
1213.1
1265.5
1300.8
1348.4
1371.9
1403.3
1451.8
1474.2
1438.2
1513.6
1562.2
1546.2
1527.5
1418.7
1448.5
1492.1
1395.4
1403.7
1316.6
1274.5
1264.4
1323.9
1332.1
1250.2
1096.7
1080.8
1039.2
792
746.6
688.8
715.8
672.9
629.5
681.2
755.4
760.6
765.9
836.8
904.9




Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time3 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 & 3 seconds \tabularnewline
R Server & 'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=62171&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' @ 72.249.127.135[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=62171&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=62171&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' @ 72.249.127.135







Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
1785.8NANA11.9390625NA
2819.3NANA-19.2567708333333NA
3849.4NANA-39.5557291666666NA
4880.4NANA-29.1067708333335NA
5900.1NANA-11.9848958333333NA
6937.2NANA-11.3463541666667NA
7948.9907.643229166667930.104166666667-22.460937500000041.2567708333333
8952.6998.8203125951.05833333333347.7619791666667-46.2203125
9947.31030.42864583333970.39166666666760.0369791666667-83.1286458333333
10974.21010.60364583333989.72520.8786458333334-36.4036458333331
111000.81010.949479166671011.29583333333-0.346354166666579-10.1494791666668
121032.81028.466145833331035.025-6.558854166666764.33385416666692
131050.71071.909895833331059.9708333333311.9390625-21.2098958333331
141057.31066.03906251085.29583333333-19.2567708333333-8.73906249999982
151075.41070.23593751109.79166666667-39.55572916666665.16406250000023
161118.41100.909895833331130.01666666667-29.106770833333517.4901041666669
171179.81135.06093751147.04583333333-11.984895833333344.7390625000003
1812271154.241145833331165.5875-11.346354166666772.7588541666669
191257.81163.243229166671185.70416666667-22.460937500000094.5567708333333
201251.51256.016145833331208.2541666666747.7619791666667-4.51614583333298
211236.31292.774479166671232.737560.0369791666667-56.4744791666667
221170.61277.841145833331256.962520.8786458333334-107.241145833333
231213.11279.82031251280.16666666667-0.346354166666579-66.7203125000001
241265.51295.241145833331301.8-6.55885416666676-29.7411458333331
251300.81331.555729166671319.6166666666711.9390625-30.7557291666669
261348.41318.797395833331338.05416666667-19.256770833333329.6026041666669
271371.91322.99843751362.55416666667-39.555729166666648.9015625000002
281403.31362.67656251391.78333333333-29.106770833333540.6234374999999
291451.81408.54843751420.53333333333-11.984895833333343.2515625000001
301474.21428.67031251440.01666666667-11.346354166666745.5296875000001
311438.21430.093229166671452.55416666667-22.46093750000008.10677083333348
321513.61512.45781251464.6958333333347.76197916666671.14218750000009
331562.21531.699479166671471.662560.036979166666730.5005208333337
341546.21493.536979166671472.6583333333320.878645833333452.6630208333336
351527.51466.69531251467.04166666667-0.34635416666657960.8046875000002
361418.71446.528645833331453.0875-6.55885416666676-27.828645833333
371448.51449.46406251437.52511.9390625-0.964062499999955
381492.11403.122395833331422.37916666667-19.256770833333388.9776041666667
391395.41365.331770833331404.8875-39.555729166666630.0682291666667
401403.71353.859895833331382.96666666667-29.106770833333549.8401041666668
411316.61340.69843751352.68333333333-11.9848958333333-24.0984374999998
421274.51309.30781251320.65416666667-11.3463541666667-34.8078125000000
431264.41267.059895833331289.52083333333-22.4609375000000-2.65989583333339
441323.91291.05781251243.2958333333347.761979166666732.8421875000001
451332.11247.128645833331187.0916666666760.036979166666784.9713541666665
461250.21151.149479166671130.2708333333320.878645833333499.0505208333334
471096.71075.103645833331075.45-0.34635416666657921.5963541666665
481080.81018.791145833331025.35-6.5588541666667662.0088541666667
491039.2985.768229166667973.82916666666711.939062553.4317708333333
50792901.3390625920.595833333333-19.2567708333333-109.3390625
51746.6830.231770833333869.7875-39.5557291666666-83.6317708333332
52688.8796.2515625825.358333333333-29.1067708333335-107.4515625
53715.8779.190104166667791.175-11.9848958333333-63.3901041666666
54672.9755.878645833333767.225-11.3463541666667-82.9786458333332
55629.5729.0015625751.4625-22.4609375000000-99.5015624999999
56681.2NANA47.7619791666667NA
57755.4NANA60.0369791666667NA
58760.6NANA20.8786458333334NA
59765.9NANA-0.346354166666579NA
60836.8NANA-6.55885416666676NA
61904.9NANANANA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 785.8 & NA & NA & 11.9390625 & NA \tabularnewline
2 & 819.3 & NA & NA & -19.2567708333333 & NA \tabularnewline
3 & 849.4 & NA & NA & -39.5557291666666 & NA \tabularnewline
4 & 880.4 & NA & NA & -29.1067708333335 & NA \tabularnewline
5 & 900.1 & NA & NA & -11.9848958333333 & NA \tabularnewline
6 & 937.2 & NA & NA & -11.3463541666667 & NA \tabularnewline
7 & 948.9 & 907.643229166667 & 930.104166666667 & -22.4609375000000 & 41.2567708333333 \tabularnewline
8 & 952.6 & 998.8203125 & 951.058333333333 & 47.7619791666667 & -46.2203125 \tabularnewline
9 & 947.3 & 1030.42864583333 & 970.391666666667 & 60.0369791666667 & -83.1286458333333 \tabularnewline
10 & 974.2 & 1010.60364583333 & 989.725 & 20.8786458333334 & -36.4036458333331 \tabularnewline
11 & 1000.8 & 1010.94947916667 & 1011.29583333333 & -0.346354166666579 & -10.1494791666668 \tabularnewline
12 & 1032.8 & 1028.46614583333 & 1035.025 & -6.55885416666676 & 4.33385416666692 \tabularnewline
13 & 1050.7 & 1071.90989583333 & 1059.97083333333 & 11.9390625 & -21.2098958333331 \tabularnewline
14 & 1057.3 & 1066.0390625 & 1085.29583333333 & -19.2567708333333 & -8.73906249999982 \tabularnewline
15 & 1075.4 & 1070.2359375 & 1109.79166666667 & -39.5557291666666 & 5.16406250000023 \tabularnewline
16 & 1118.4 & 1100.90989583333 & 1130.01666666667 & -29.1067708333335 & 17.4901041666669 \tabularnewline
17 & 1179.8 & 1135.0609375 & 1147.04583333333 & -11.9848958333333 & 44.7390625000003 \tabularnewline
18 & 1227 & 1154.24114583333 & 1165.5875 & -11.3463541666667 & 72.7588541666669 \tabularnewline
19 & 1257.8 & 1163.24322916667 & 1185.70416666667 & -22.4609375000000 & 94.5567708333333 \tabularnewline
20 & 1251.5 & 1256.01614583333 & 1208.25416666667 & 47.7619791666667 & -4.51614583333298 \tabularnewline
21 & 1236.3 & 1292.77447916667 & 1232.7375 & 60.0369791666667 & -56.4744791666667 \tabularnewline
22 & 1170.6 & 1277.84114583333 & 1256.9625 & 20.8786458333334 & -107.241145833333 \tabularnewline
23 & 1213.1 & 1279.8203125 & 1280.16666666667 & -0.346354166666579 & -66.7203125000001 \tabularnewline
24 & 1265.5 & 1295.24114583333 & 1301.8 & -6.55885416666676 & -29.7411458333331 \tabularnewline
25 & 1300.8 & 1331.55572916667 & 1319.61666666667 & 11.9390625 & -30.7557291666669 \tabularnewline
26 & 1348.4 & 1318.79739583333 & 1338.05416666667 & -19.2567708333333 & 29.6026041666669 \tabularnewline
27 & 1371.9 & 1322.9984375 & 1362.55416666667 & -39.5557291666666 & 48.9015625000002 \tabularnewline
28 & 1403.3 & 1362.6765625 & 1391.78333333333 & -29.1067708333335 & 40.6234374999999 \tabularnewline
29 & 1451.8 & 1408.5484375 & 1420.53333333333 & -11.9848958333333 & 43.2515625000001 \tabularnewline
30 & 1474.2 & 1428.6703125 & 1440.01666666667 & -11.3463541666667 & 45.5296875000001 \tabularnewline
31 & 1438.2 & 1430.09322916667 & 1452.55416666667 & -22.4609375000000 & 8.10677083333348 \tabularnewline
32 & 1513.6 & 1512.4578125 & 1464.69583333333 & 47.7619791666667 & 1.14218750000009 \tabularnewline
33 & 1562.2 & 1531.69947916667 & 1471.6625 & 60.0369791666667 & 30.5005208333337 \tabularnewline
34 & 1546.2 & 1493.53697916667 & 1472.65833333333 & 20.8786458333334 & 52.6630208333336 \tabularnewline
35 & 1527.5 & 1466.6953125 & 1467.04166666667 & -0.346354166666579 & 60.8046875000002 \tabularnewline
36 & 1418.7 & 1446.52864583333 & 1453.0875 & -6.55885416666676 & -27.828645833333 \tabularnewline
37 & 1448.5 & 1449.4640625 & 1437.525 & 11.9390625 & -0.964062499999955 \tabularnewline
38 & 1492.1 & 1403.12239583333 & 1422.37916666667 & -19.2567708333333 & 88.9776041666667 \tabularnewline
39 & 1395.4 & 1365.33177083333 & 1404.8875 & -39.5557291666666 & 30.0682291666667 \tabularnewline
40 & 1403.7 & 1353.85989583333 & 1382.96666666667 & -29.1067708333335 & 49.8401041666668 \tabularnewline
41 & 1316.6 & 1340.6984375 & 1352.68333333333 & -11.9848958333333 & -24.0984374999998 \tabularnewline
42 & 1274.5 & 1309.3078125 & 1320.65416666667 & -11.3463541666667 & -34.8078125000000 \tabularnewline
43 & 1264.4 & 1267.05989583333 & 1289.52083333333 & -22.4609375000000 & -2.65989583333339 \tabularnewline
44 & 1323.9 & 1291.0578125 & 1243.29583333333 & 47.7619791666667 & 32.8421875000001 \tabularnewline
45 & 1332.1 & 1247.12864583333 & 1187.09166666667 & 60.0369791666667 & 84.9713541666665 \tabularnewline
46 & 1250.2 & 1151.14947916667 & 1130.27083333333 & 20.8786458333334 & 99.0505208333334 \tabularnewline
47 & 1096.7 & 1075.10364583333 & 1075.45 & -0.346354166666579 & 21.5963541666665 \tabularnewline
48 & 1080.8 & 1018.79114583333 & 1025.35 & -6.55885416666676 & 62.0088541666667 \tabularnewline
49 & 1039.2 & 985.768229166667 & 973.829166666667 & 11.9390625 & 53.4317708333333 \tabularnewline
50 & 792 & 901.3390625 & 920.595833333333 & -19.2567708333333 & -109.3390625 \tabularnewline
51 & 746.6 & 830.231770833333 & 869.7875 & -39.5557291666666 & -83.6317708333332 \tabularnewline
52 & 688.8 & 796.2515625 & 825.358333333333 & -29.1067708333335 & -107.4515625 \tabularnewline
53 & 715.8 & 779.190104166667 & 791.175 & -11.9848958333333 & -63.3901041666666 \tabularnewline
54 & 672.9 & 755.878645833333 & 767.225 & -11.3463541666667 & -82.9786458333332 \tabularnewline
55 & 629.5 & 729.0015625 & 751.4625 & -22.4609375000000 & -99.5015624999999 \tabularnewline
56 & 681.2 & NA & NA & 47.7619791666667 & NA \tabularnewline
57 & 755.4 & NA & NA & 60.0369791666667 & NA \tabularnewline
58 & 760.6 & NA & NA & 20.8786458333334 & NA \tabularnewline
59 & 765.9 & NA & NA & -0.346354166666579 & NA \tabularnewline
60 & 836.8 & NA & NA & -6.55885416666676 & NA \tabularnewline
61 & 904.9 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=62171&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]785.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]11.9390625[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]819.3[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-19.2567708333333[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]849.4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-39.5557291666666[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]880.4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-29.1067708333335[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]900.1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-11.9848958333333[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]937.2[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-11.3463541666667[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]948.9[/C][C]907.643229166667[/C][C]930.104166666667[/C][C]-22.4609375000000[/C][C]41.2567708333333[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]952.6[/C][C]998.8203125[/C][C]951.058333333333[/C][C]47.7619791666667[/C][C]-46.2203125[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]947.3[/C][C]1030.42864583333[/C][C]970.391666666667[/C][C]60.0369791666667[/C][C]-83.1286458333333[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]974.2[/C][C]1010.60364583333[/C][C]989.725[/C][C]20.8786458333334[/C][C]-36.4036458333331[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]1000.8[/C][C]1010.94947916667[/C][C]1011.29583333333[/C][C]-0.346354166666579[/C][C]-10.1494791666668[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]1032.8[/C][C]1028.46614583333[/C][C]1035.025[/C][C]-6.55885416666676[/C][C]4.33385416666692[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]1050.7[/C][C]1071.90989583333[/C][C]1059.97083333333[/C][C]11.9390625[/C][C]-21.2098958333331[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]1057.3[/C][C]1066.0390625[/C][C]1085.29583333333[/C][C]-19.2567708333333[/C][C]-8.73906249999982[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]1075.4[/C][C]1070.2359375[/C][C]1109.79166666667[/C][C]-39.5557291666666[/C][C]5.16406250000023[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]1118.4[/C][C]1100.90989583333[/C][C]1130.01666666667[/C][C]-29.1067708333335[/C][C]17.4901041666669[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]1179.8[/C][C]1135.0609375[/C][C]1147.04583333333[/C][C]-11.9848958333333[/C][C]44.7390625000003[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]1227[/C][C]1154.24114583333[/C][C]1165.5875[/C][C]-11.3463541666667[/C][C]72.7588541666669[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]1257.8[/C][C]1163.24322916667[/C][C]1185.70416666667[/C][C]-22.4609375000000[/C][C]94.5567708333333[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]1251.5[/C][C]1256.01614583333[/C][C]1208.25416666667[/C][C]47.7619791666667[/C][C]-4.51614583333298[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]1236.3[/C][C]1292.77447916667[/C][C]1232.7375[/C][C]60.0369791666667[/C][C]-56.4744791666667[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]1170.6[/C][C]1277.84114583333[/C][C]1256.9625[/C][C]20.8786458333334[/C][C]-107.241145833333[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]1213.1[/C][C]1279.8203125[/C][C]1280.16666666667[/C][C]-0.346354166666579[/C][C]-66.7203125000001[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]1265.5[/C][C]1295.24114583333[/C][C]1301.8[/C][C]-6.55885416666676[/C][C]-29.7411458333331[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]1300.8[/C][C]1331.55572916667[/C][C]1319.61666666667[/C][C]11.9390625[/C][C]-30.7557291666669[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]1348.4[/C][C]1318.79739583333[/C][C]1338.05416666667[/C][C]-19.2567708333333[/C][C]29.6026041666669[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]1371.9[/C][C]1322.9984375[/C][C]1362.55416666667[/C][C]-39.5557291666666[/C][C]48.9015625000002[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]1403.3[/C][C]1362.6765625[/C][C]1391.78333333333[/C][C]-29.1067708333335[/C][C]40.6234374999999[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]1451.8[/C][C]1408.5484375[/C][C]1420.53333333333[/C][C]-11.9848958333333[/C][C]43.2515625000001[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]1474.2[/C][C]1428.6703125[/C][C]1440.01666666667[/C][C]-11.3463541666667[/C][C]45.5296875000001[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]1438.2[/C][C]1430.09322916667[/C][C]1452.55416666667[/C][C]-22.4609375000000[/C][C]8.10677083333348[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]1513.6[/C][C]1512.4578125[/C][C]1464.69583333333[/C][C]47.7619791666667[/C][C]1.14218750000009[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]1562.2[/C][C]1531.69947916667[/C][C]1471.6625[/C][C]60.0369791666667[/C][C]30.5005208333337[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]1546.2[/C][C]1493.53697916667[/C][C]1472.65833333333[/C][C]20.8786458333334[/C][C]52.6630208333336[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]1527.5[/C][C]1466.6953125[/C][C]1467.04166666667[/C][C]-0.346354166666579[/C][C]60.8046875000002[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]1418.7[/C][C]1446.52864583333[/C][C]1453.0875[/C][C]-6.55885416666676[/C][C]-27.828645833333[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]1448.5[/C][C]1449.4640625[/C][C]1437.525[/C][C]11.9390625[/C][C]-0.964062499999955[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]1492.1[/C][C]1403.12239583333[/C][C]1422.37916666667[/C][C]-19.2567708333333[/C][C]88.9776041666667[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]1395.4[/C][C]1365.33177083333[/C][C]1404.8875[/C][C]-39.5557291666666[/C][C]30.0682291666667[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]1403.7[/C][C]1353.85989583333[/C][C]1382.96666666667[/C][C]-29.1067708333335[/C][C]49.8401041666668[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]1316.6[/C][C]1340.6984375[/C][C]1352.68333333333[/C][C]-11.9848958333333[/C][C]-24.0984374999998[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]1274.5[/C][C]1309.3078125[/C][C]1320.65416666667[/C][C]-11.3463541666667[/C][C]-34.8078125000000[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]1264.4[/C][C]1267.05989583333[/C][C]1289.52083333333[/C][C]-22.4609375000000[/C][C]-2.65989583333339[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]1323.9[/C][C]1291.0578125[/C][C]1243.29583333333[/C][C]47.7619791666667[/C][C]32.8421875000001[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]1332.1[/C][C]1247.12864583333[/C][C]1187.09166666667[/C][C]60.0369791666667[/C][C]84.9713541666665[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]1250.2[/C][C]1151.14947916667[/C][C]1130.27083333333[/C][C]20.8786458333334[/C][C]99.0505208333334[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]1096.7[/C][C]1075.10364583333[/C][C]1075.45[/C][C]-0.346354166666579[/C][C]21.5963541666665[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]1080.8[/C][C]1018.79114583333[/C][C]1025.35[/C][C]-6.55885416666676[/C][C]62.0088541666667[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]1039.2[/C][C]985.768229166667[/C][C]973.829166666667[/C][C]11.9390625[/C][C]53.4317708333333[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]792[/C][C]901.3390625[/C][C]920.595833333333[/C][C]-19.2567708333333[/C][C]-109.3390625[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]746.6[/C][C]830.231770833333[/C][C]869.7875[/C][C]-39.5557291666666[/C][C]-83.6317708333332[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]688.8[/C][C]796.2515625[/C][C]825.358333333333[/C][C]-29.1067708333335[/C][C]-107.4515625[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]715.8[/C][C]779.190104166667[/C][C]791.175[/C][C]-11.9848958333333[/C][C]-63.3901041666666[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]672.9[/C][C]755.878645833333[/C][C]767.225[/C][C]-11.3463541666667[/C][C]-82.9786458333332[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]629.5[/C][C]729.0015625[/C][C]751.4625[/C][C]-22.4609375000000[/C][C]-99.5015624999999[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]681.2[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]47.7619791666667[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]755.4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]60.0369791666667[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]760.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]20.8786458333334[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]765.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.346354166666579[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]836.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-6.55885416666676[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]904.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=62171&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=62171&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
1785.8NANA11.9390625NA
2819.3NANA-19.2567708333333NA
3849.4NANA-39.5557291666666NA
4880.4NANA-29.1067708333335NA
5900.1NANA-11.9848958333333NA
6937.2NANA-11.3463541666667NA
7948.9907.643229166667930.104166666667-22.460937500000041.2567708333333
8952.6998.8203125951.05833333333347.7619791666667-46.2203125
9947.31030.42864583333970.39166666666760.0369791666667-83.1286458333333
10974.21010.60364583333989.72520.8786458333334-36.4036458333331
111000.81010.949479166671011.29583333333-0.346354166666579-10.1494791666668
121032.81028.466145833331035.025-6.558854166666764.33385416666692
131050.71071.909895833331059.9708333333311.9390625-21.2098958333331
141057.31066.03906251085.29583333333-19.2567708333333-8.73906249999982
151075.41070.23593751109.79166666667-39.55572916666665.16406250000023
161118.41100.909895833331130.01666666667-29.106770833333517.4901041666669
171179.81135.06093751147.04583333333-11.984895833333344.7390625000003
1812271154.241145833331165.5875-11.346354166666772.7588541666669
191257.81163.243229166671185.70416666667-22.460937500000094.5567708333333
201251.51256.016145833331208.2541666666747.7619791666667-4.51614583333298
211236.31292.774479166671232.737560.0369791666667-56.4744791666667
221170.61277.841145833331256.962520.8786458333334-107.241145833333
231213.11279.82031251280.16666666667-0.346354166666579-66.7203125000001
241265.51295.241145833331301.8-6.55885416666676-29.7411458333331
251300.81331.555729166671319.6166666666711.9390625-30.7557291666669
261348.41318.797395833331338.05416666667-19.256770833333329.6026041666669
271371.91322.99843751362.55416666667-39.555729166666648.9015625000002
281403.31362.67656251391.78333333333-29.106770833333540.6234374999999
291451.81408.54843751420.53333333333-11.984895833333343.2515625000001
301474.21428.67031251440.01666666667-11.346354166666745.5296875000001
311438.21430.093229166671452.55416666667-22.46093750000008.10677083333348
321513.61512.45781251464.6958333333347.76197916666671.14218750000009
331562.21531.699479166671471.662560.036979166666730.5005208333337
341546.21493.536979166671472.6583333333320.878645833333452.6630208333336
351527.51466.69531251467.04166666667-0.34635416666657960.8046875000002
361418.71446.528645833331453.0875-6.55885416666676-27.828645833333
371448.51449.46406251437.52511.9390625-0.964062499999955
381492.11403.122395833331422.37916666667-19.256770833333388.9776041666667
391395.41365.331770833331404.8875-39.555729166666630.0682291666667
401403.71353.859895833331382.96666666667-29.106770833333549.8401041666668
411316.61340.69843751352.68333333333-11.9848958333333-24.0984374999998
421274.51309.30781251320.65416666667-11.3463541666667-34.8078125000000
431264.41267.059895833331289.52083333333-22.4609375000000-2.65989583333339
441323.91291.05781251243.2958333333347.761979166666732.8421875000001
451332.11247.128645833331187.0916666666760.036979166666784.9713541666665
461250.21151.149479166671130.2708333333320.878645833333499.0505208333334
471096.71075.103645833331075.45-0.34635416666657921.5963541666665
481080.81018.791145833331025.35-6.5588541666667662.0088541666667
491039.2985.768229166667973.82916666666711.939062553.4317708333333
50792901.3390625920.595833333333-19.2567708333333-109.3390625
51746.6830.231770833333869.7875-39.5557291666666-83.6317708333332
52688.8796.2515625825.358333333333-29.1067708333335-107.4515625
53715.8779.190104166667791.175-11.9848958333333-63.3901041666666
54672.9755.878645833333767.225-11.3463541666667-82.9786458333332
55629.5729.0015625751.4625-22.4609375000000-99.5015624999999
56681.2NANA47.7619791666667NA
57755.4NANA60.0369791666667NA
58760.6NANA20.8786458333334NA
59765.9NANA-0.346354166666579NA
60836.8NANA-6.55885416666676NA
61904.9NANANANA



Parameters (Session):
par1 = FALSE ; par2 = 1 ; par3 = 1 ; par4 = 0 ; par5 = 12 ; par6 = 2 ; par7 = 1 ; par8 = 0 ; par9 = 0 ;
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')