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 11:56:03 -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/t1259693860wpsw07gh11e38fq.htm/, Retrieved Thu, 28 Mar 2024 22:42:39 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=62183, Retrieved Thu, 28 Mar 2024 22:42:39 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact167
Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-       [Classical Decomposition] [Classical decompo...] [2009-12-01 18:56:03] [4563e36d4b7005634fe3557528d9fcab] [Current]
Feedback Forum

Post a new message
Dataseries X:
7291
6820
8031
7862
7357
7213
7079
7012
7319
8148
7599
6908
7878
7407
7911
7323
7179
6758
6934
6696
7688
8296
7697
7907
7592
7710
9011
8225
7733
8062
7859
8221
8330
8868
9053
8811
8120
7953
8878
8601
8361
9116
9310
9891
10147
10317
10682
10276
10614
9413
11068
9772
10350
10541
10049
10714
10759
11684
11462
10485
11056
10184
11082
10554
11315
10847
11104
11026
11073
12073
12328
11172




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=62183&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=62183&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=62183&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' @ 72.249.127.135







Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
17291NANA86.2659722222217NA
26820NANA-499.325694444444NA
38031NANA492.540972222223NA
47862NANA-266.450694444445NA
57357NANA-245.967361111112NA
67213NANA-243.709027777778NA
770797034.740972222227411.04166666667-376.30069444444544.259027777779
870127284.849305555557459.95833333333-175.109027777778-272.849305555555
973197592.649305555567479.41666666667113.23263888889-273.649305555556
1081488131.332638888897451.95833333333679.37430555555616.6673611111119
1175997882.040972222227422.08333333333459.957638888889-283.040972222222
1269087371.199305555557395.70833333333-24.5090277777786-463.199305555555
1378787456.974305555557370.7083333333386.2659722222217421.025694444445
1474076852.174305555567351.5-499.325694444444554.825694444444
1579117846.249305555567353.70833333333492.54097222222364.750694444444
1673237108.799305555567375.25-266.450694444445214.200694444445
1771797139.532638888897385.5-245.96736111111239.4673611111130
1867587187.499305555567431.20833333333-243.709027777778-429.499305555555
1969347084.615972222227460.91666666667-376.300694444445-150.615972222222
2066967286.515972222227461.625-175.109027777778-590.515972222222
2176887633.315972222227520.08333333333113.2326388888954.6840277777774
2282968282.874305555567603.5679.37430555555613.1256944444440
2376978124.124305555567664.16666666667459.957638888889-427.124305555555
2479077717.074305555557741.58333333333-24.5090277777786189.925694444446
2575927920.724305555567834.4583333333386.2659722222217-328.724305555555
2677107437.215972222227936.54166666667-499.325694444444272.784027777777
2790118519.374305555568026.83333333333492.540972222223491.625694444444
2882257810.965972222228077.41666666667-266.450694444445414.034027777776
2977337911.782638888898157.75-245.967361111112-178.782638888889
3080628008.207638888898251.91666666667-243.70902777777853.792361111111
3178597935.282638888898311.58333333333-376.300694444445-76.2826388888898
3282218168.599305555568343.70833333333-175.10902777777852.4006944444445
3383308461.524305555568348.29166666667113.23263888889-131.524305555557
3488689037.790972222228358.41666666667679.374305555556-169.790972222222
3590538860.207638888898400.25459.957638888889192.792361111111
3688118445.824305555568470.33333333333-24.5090277777786365.175694444444
3781208660.974305555568574.7083333333386.2659722222217-540.974305555555
3879538205.424305555568704.75-499.325694444444-252.424305555556
3988789342.582638888898850.04166666667492.540972222223-464.582638888889
4086018719.674305555558986.125-266.450694444445-118.674305555554
4183618868.407638888899114.375-245.967361111112-507.40763888889
4291168999.582638888899243.29166666667-243.709027777778116.417361111113
4393109031.949305555569408.25-376.300694444445278.050694444444
4498919397.890972222229573-175.109027777778493.109027777778
45101479838.315972222229725.08333333333113.23263888889308.684027777779
461031710544.49930555569865.125679.374305555556-227.499305555557
471068210456.74930555569996.79166666667459.957638888889225.250694444445
481027610114.532638888910139.0416666667-24.5090277777786161.467361111110
491061410315.474305555610229.208333333386.2659722222217298.525694444446
5094139794.9659722222210294.2916666667-499.325694444444-381.965972222222
511106810846.624305555610354.0833333333492.540972222223221.375694444445
52977210170.090972222210436.5416666667-266.450694444445-398.090972222222
531035010280.032638888910526-245.96736111111269.967361111112
541054110323.499305555610567.2083333333-243.709027777778217.500694444447
551004910218.032638888910594.3333333333-376.300694444445-169.032638888890
561071410469.765972222210644.875-175.109027777778244.234027777777
571075910790.815972222210677.5833333333113.23263888889-31.8159722222226
581168411390.124305555610710.75679.374305555556293.875694444445
591146211243.499305555610783.5416666667459.957638888889218.500694444445
601048510811.990972222210836.5-24.5090277777786-326.990972222224
611105610979.474305555610893.208333333386.265972222221776.5256944444427
621018410450.840972222210950.1666666667-499.325694444444-266.840972222222
631108211468.790972222210976.25492.540972222223-386.790972222221
641055410739.090972222211005.5416666667-266.450694444445-185.090972222224
651131510811.865972222211057.8333333333-245.967361111112503.134027777778
661084710878.832638888911122.5416666667-243.709027777778-31.8326388888891
6711104NANA-376.300694444445NA
6811026NANA-175.109027777778NA
6911073NANA113.23263888889NA
7012073NANA679.374305555556NA
7112328NANA459.957638888889NA
7211172NANA-24.5090277777786NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 7291 & NA & NA & 86.2659722222217 & NA \tabularnewline
2 & 6820 & NA & NA & -499.325694444444 & NA \tabularnewline
3 & 8031 & NA & NA & 492.540972222223 & NA \tabularnewline
4 & 7862 & NA & NA & -266.450694444445 & NA \tabularnewline
5 & 7357 & NA & NA & -245.967361111112 & NA \tabularnewline
6 & 7213 & NA & NA & -243.709027777778 & NA \tabularnewline
7 & 7079 & 7034.74097222222 & 7411.04166666667 & -376.300694444445 & 44.259027777779 \tabularnewline
8 & 7012 & 7284.84930555555 & 7459.95833333333 & -175.109027777778 & -272.849305555555 \tabularnewline
9 & 7319 & 7592.64930555556 & 7479.41666666667 & 113.23263888889 & -273.649305555556 \tabularnewline
10 & 8148 & 8131.33263888889 & 7451.95833333333 & 679.374305555556 & 16.6673611111119 \tabularnewline
11 & 7599 & 7882.04097222222 & 7422.08333333333 & 459.957638888889 & -283.040972222222 \tabularnewline
12 & 6908 & 7371.19930555555 & 7395.70833333333 & -24.5090277777786 & -463.199305555555 \tabularnewline
13 & 7878 & 7456.97430555555 & 7370.70833333333 & 86.2659722222217 & 421.025694444445 \tabularnewline
14 & 7407 & 6852.17430555556 & 7351.5 & -499.325694444444 & 554.825694444444 \tabularnewline
15 & 7911 & 7846.24930555556 & 7353.70833333333 & 492.540972222223 & 64.750694444444 \tabularnewline
16 & 7323 & 7108.79930555556 & 7375.25 & -266.450694444445 & 214.200694444445 \tabularnewline
17 & 7179 & 7139.53263888889 & 7385.5 & -245.967361111112 & 39.4673611111130 \tabularnewline
18 & 6758 & 7187.49930555556 & 7431.20833333333 & -243.709027777778 & -429.499305555555 \tabularnewline
19 & 6934 & 7084.61597222222 & 7460.91666666667 & -376.300694444445 & -150.615972222222 \tabularnewline
20 & 6696 & 7286.51597222222 & 7461.625 & -175.109027777778 & -590.515972222222 \tabularnewline
21 & 7688 & 7633.31597222222 & 7520.08333333333 & 113.23263888889 & 54.6840277777774 \tabularnewline
22 & 8296 & 8282.87430555556 & 7603.5 & 679.374305555556 & 13.1256944444440 \tabularnewline
23 & 7697 & 8124.12430555556 & 7664.16666666667 & 459.957638888889 & -427.124305555555 \tabularnewline
24 & 7907 & 7717.07430555555 & 7741.58333333333 & -24.5090277777786 & 189.925694444446 \tabularnewline
25 & 7592 & 7920.72430555556 & 7834.45833333333 & 86.2659722222217 & -328.724305555555 \tabularnewline
26 & 7710 & 7437.21597222222 & 7936.54166666667 & -499.325694444444 & 272.784027777777 \tabularnewline
27 & 9011 & 8519.37430555556 & 8026.83333333333 & 492.540972222223 & 491.625694444444 \tabularnewline
28 & 8225 & 7810.96597222222 & 8077.41666666667 & -266.450694444445 & 414.034027777776 \tabularnewline
29 & 7733 & 7911.78263888889 & 8157.75 & -245.967361111112 & -178.782638888889 \tabularnewline
30 & 8062 & 8008.20763888889 & 8251.91666666667 & -243.709027777778 & 53.792361111111 \tabularnewline
31 & 7859 & 7935.28263888889 & 8311.58333333333 & -376.300694444445 & -76.2826388888898 \tabularnewline
32 & 8221 & 8168.59930555556 & 8343.70833333333 & -175.109027777778 & 52.4006944444445 \tabularnewline
33 & 8330 & 8461.52430555556 & 8348.29166666667 & 113.23263888889 & -131.524305555557 \tabularnewline
34 & 8868 & 9037.79097222222 & 8358.41666666667 & 679.374305555556 & -169.790972222222 \tabularnewline
35 & 9053 & 8860.20763888889 & 8400.25 & 459.957638888889 & 192.792361111111 \tabularnewline
36 & 8811 & 8445.82430555556 & 8470.33333333333 & -24.5090277777786 & 365.175694444444 \tabularnewline
37 & 8120 & 8660.97430555556 & 8574.70833333333 & 86.2659722222217 & -540.974305555555 \tabularnewline
38 & 7953 & 8205.42430555556 & 8704.75 & -499.325694444444 & -252.424305555556 \tabularnewline
39 & 8878 & 9342.58263888889 & 8850.04166666667 & 492.540972222223 & -464.582638888889 \tabularnewline
40 & 8601 & 8719.67430555555 & 8986.125 & -266.450694444445 & -118.674305555554 \tabularnewline
41 & 8361 & 8868.40763888889 & 9114.375 & -245.967361111112 & -507.40763888889 \tabularnewline
42 & 9116 & 8999.58263888889 & 9243.29166666667 & -243.709027777778 & 116.417361111113 \tabularnewline
43 & 9310 & 9031.94930555556 & 9408.25 & -376.300694444445 & 278.050694444444 \tabularnewline
44 & 9891 & 9397.89097222222 & 9573 & -175.109027777778 & 493.109027777778 \tabularnewline
45 & 10147 & 9838.31597222222 & 9725.08333333333 & 113.23263888889 & 308.684027777779 \tabularnewline
46 & 10317 & 10544.4993055556 & 9865.125 & 679.374305555556 & -227.499305555557 \tabularnewline
47 & 10682 & 10456.7493055556 & 9996.79166666667 & 459.957638888889 & 225.250694444445 \tabularnewline
48 & 10276 & 10114.5326388889 & 10139.0416666667 & -24.5090277777786 & 161.467361111110 \tabularnewline
49 & 10614 & 10315.4743055556 & 10229.2083333333 & 86.2659722222217 & 298.525694444446 \tabularnewline
50 & 9413 & 9794.96597222222 & 10294.2916666667 & -499.325694444444 & -381.965972222222 \tabularnewline
51 & 11068 & 10846.6243055556 & 10354.0833333333 & 492.540972222223 & 221.375694444445 \tabularnewline
52 & 9772 & 10170.0909722222 & 10436.5416666667 & -266.450694444445 & -398.090972222222 \tabularnewline
53 & 10350 & 10280.0326388889 & 10526 & -245.967361111112 & 69.967361111112 \tabularnewline
54 & 10541 & 10323.4993055556 & 10567.2083333333 & -243.709027777778 & 217.500694444447 \tabularnewline
55 & 10049 & 10218.0326388889 & 10594.3333333333 & -376.300694444445 & -169.032638888890 \tabularnewline
56 & 10714 & 10469.7659722222 & 10644.875 & -175.109027777778 & 244.234027777777 \tabularnewline
57 & 10759 & 10790.8159722222 & 10677.5833333333 & 113.23263888889 & -31.8159722222226 \tabularnewline
58 & 11684 & 11390.1243055556 & 10710.75 & 679.374305555556 & 293.875694444445 \tabularnewline
59 & 11462 & 11243.4993055556 & 10783.5416666667 & 459.957638888889 & 218.500694444445 \tabularnewline
60 & 10485 & 10811.9909722222 & 10836.5 & -24.5090277777786 & -326.990972222224 \tabularnewline
61 & 11056 & 10979.4743055556 & 10893.2083333333 & 86.2659722222217 & 76.5256944444427 \tabularnewline
62 & 10184 & 10450.8409722222 & 10950.1666666667 & -499.325694444444 & -266.840972222222 \tabularnewline
63 & 11082 & 11468.7909722222 & 10976.25 & 492.540972222223 & -386.790972222221 \tabularnewline
64 & 10554 & 10739.0909722222 & 11005.5416666667 & -266.450694444445 & -185.090972222224 \tabularnewline
65 & 11315 & 10811.8659722222 & 11057.8333333333 & -245.967361111112 & 503.134027777778 \tabularnewline
66 & 10847 & 10878.8326388889 & 11122.5416666667 & -243.709027777778 & -31.8326388888891 \tabularnewline
67 & 11104 & NA & NA & -376.300694444445 & NA \tabularnewline
68 & 11026 & NA & NA & -175.109027777778 & NA \tabularnewline
69 & 11073 & NA & NA & 113.23263888889 & NA \tabularnewline
70 & 12073 & NA & NA & 679.374305555556 & NA \tabularnewline
71 & 12328 & NA & NA & 459.957638888889 & NA \tabularnewline
72 & 11172 & NA & NA & -24.5090277777786 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=62183&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]7291[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]86.2659722222217[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]6820[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-499.325694444444[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]8031[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]492.540972222223[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]7862[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-266.450694444445[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]7357[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-245.967361111112[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]7213[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-243.709027777778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]7079[/C][C]7034.74097222222[/C][C]7411.04166666667[/C][C]-376.300694444445[/C][C]44.259027777779[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]7012[/C][C]7284.84930555555[/C][C]7459.95833333333[/C][C]-175.109027777778[/C][C]-272.849305555555[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]7319[/C][C]7592.64930555556[/C][C]7479.41666666667[/C][C]113.23263888889[/C][C]-273.649305555556[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]8148[/C][C]8131.33263888889[/C][C]7451.95833333333[/C][C]679.374305555556[/C][C]16.6673611111119[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]7599[/C][C]7882.04097222222[/C][C]7422.08333333333[/C][C]459.957638888889[/C][C]-283.040972222222[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]6908[/C][C]7371.19930555555[/C][C]7395.70833333333[/C][C]-24.5090277777786[/C][C]-463.199305555555[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]7878[/C][C]7456.97430555555[/C][C]7370.70833333333[/C][C]86.2659722222217[/C][C]421.025694444445[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]7407[/C][C]6852.17430555556[/C][C]7351.5[/C][C]-499.325694444444[/C][C]554.825694444444[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]7911[/C][C]7846.24930555556[/C][C]7353.70833333333[/C][C]492.540972222223[/C][C]64.750694444444[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]7323[/C][C]7108.79930555556[/C][C]7375.25[/C][C]-266.450694444445[/C][C]214.200694444445[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]7179[/C][C]7139.53263888889[/C][C]7385.5[/C][C]-245.967361111112[/C][C]39.4673611111130[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]6758[/C][C]7187.49930555556[/C][C]7431.20833333333[/C][C]-243.709027777778[/C][C]-429.499305555555[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]6934[/C][C]7084.61597222222[/C][C]7460.91666666667[/C][C]-376.300694444445[/C][C]-150.615972222222[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]6696[/C][C]7286.51597222222[/C][C]7461.625[/C][C]-175.109027777778[/C][C]-590.515972222222[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]7688[/C][C]7633.31597222222[/C][C]7520.08333333333[/C][C]113.23263888889[/C][C]54.6840277777774[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]8296[/C][C]8282.87430555556[/C][C]7603.5[/C][C]679.374305555556[/C][C]13.1256944444440[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]7697[/C][C]8124.12430555556[/C][C]7664.16666666667[/C][C]459.957638888889[/C][C]-427.124305555555[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]7907[/C][C]7717.07430555555[/C][C]7741.58333333333[/C][C]-24.5090277777786[/C][C]189.925694444446[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]7592[/C][C]7920.72430555556[/C][C]7834.45833333333[/C][C]86.2659722222217[/C][C]-328.724305555555[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]7710[/C][C]7437.21597222222[/C][C]7936.54166666667[/C][C]-499.325694444444[/C][C]272.784027777777[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]9011[/C][C]8519.37430555556[/C][C]8026.83333333333[/C][C]492.540972222223[/C][C]491.625694444444[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]8225[/C][C]7810.96597222222[/C][C]8077.41666666667[/C][C]-266.450694444445[/C][C]414.034027777776[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]7733[/C][C]7911.78263888889[/C][C]8157.75[/C][C]-245.967361111112[/C][C]-178.782638888889[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]8062[/C][C]8008.20763888889[/C][C]8251.91666666667[/C][C]-243.709027777778[/C][C]53.792361111111[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]7859[/C][C]7935.28263888889[/C][C]8311.58333333333[/C][C]-376.300694444445[/C][C]-76.2826388888898[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]8221[/C][C]8168.59930555556[/C][C]8343.70833333333[/C][C]-175.109027777778[/C][C]52.4006944444445[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]8330[/C][C]8461.52430555556[/C][C]8348.29166666667[/C][C]113.23263888889[/C][C]-131.524305555557[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]8868[/C][C]9037.79097222222[/C][C]8358.41666666667[/C][C]679.374305555556[/C][C]-169.790972222222[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]9053[/C][C]8860.20763888889[/C][C]8400.25[/C][C]459.957638888889[/C][C]192.792361111111[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]8811[/C][C]8445.82430555556[/C][C]8470.33333333333[/C][C]-24.5090277777786[/C][C]365.175694444444[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]8120[/C][C]8660.97430555556[/C][C]8574.70833333333[/C][C]86.2659722222217[/C][C]-540.974305555555[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]7953[/C][C]8205.42430555556[/C][C]8704.75[/C][C]-499.325694444444[/C][C]-252.424305555556[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]8878[/C][C]9342.58263888889[/C][C]8850.04166666667[/C][C]492.540972222223[/C][C]-464.582638888889[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]8601[/C][C]8719.67430555555[/C][C]8986.125[/C][C]-266.450694444445[/C][C]-118.674305555554[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]8361[/C][C]8868.40763888889[/C][C]9114.375[/C][C]-245.967361111112[/C][C]-507.40763888889[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]9116[/C][C]8999.58263888889[/C][C]9243.29166666667[/C][C]-243.709027777778[/C][C]116.417361111113[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]9310[/C][C]9031.94930555556[/C][C]9408.25[/C][C]-376.300694444445[/C][C]278.050694444444[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]9891[/C][C]9397.89097222222[/C][C]9573[/C][C]-175.109027777778[/C][C]493.109027777778[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]10147[/C][C]9838.31597222222[/C][C]9725.08333333333[/C][C]113.23263888889[/C][C]308.684027777779[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]10317[/C][C]10544.4993055556[/C][C]9865.125[/C][C]679.374305555556[/C][C]-227.499305555557[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]10682[/C][C]10456.7493055556[/C][C]9996.79166666667[/C][C]459.957638888889[/C][C]225.250694444445[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]10276[/C][C]10114.5326388889[/C][C]10139.0416666667[/C][C]-24.5090277777786[/C][C]161.467361111110[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]10614[/C][C]10315.4743055556[/C][C]10229.2083333333[/C][C]86.2659722222217[/C][C]298.525694444446[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]9413[/C][C]9794.96597222222[/C][C]10294.2916666667[/C][C]-499.325694444444[/C][C]-381.965972222222[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]11068[/C][C]10846.6243055556[/C][C]10354.0833333333[/C][C]492.540972222223[/C][C]221.375694444445[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]9772[/C][C]10170.0909722222[/C][C]10436.5416666667[/C][C]-266.450694444445[/C][C]-398.090972222222[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]10350[/C][C]10280.0326388889[/C][C]10526[/C][C]-245.967361111112[/C][C]69.967361111112[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]10541[/C][C]10323.4993055556[/C][C]10567.2083333333[/C][C]-243.709027777778[/C][C]217.500694444447[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]10049[/C][C]10218.0326388889[/C][C]10594.3333333333[/C][C]-376.300694444445[/C][C]-169.032638888890[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]10714[/C][C]10469.7659722222[/C][C]10644.875[/C][C]-175.109027777778[/C][C]244.234027777777[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]10759[/C][C]10790.8159722222[/C][C]10677.5833333333[/C][C]113.23263888889[/C][C]-31.8159722222226[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]11684[/C][C]11390.1243055556[/C][C]10710.75[/C][C]679.374305555556[/C][C]293.875694444445[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]11462[/C][C]11243.4993055556[/C][C]10783.5416666667[/C][C]459.957638888889[/C][C]218.500694444445[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]10485[/C][C]10811.9909722222[/C][C]10836.5[/C][C]-24.5090277777786[/C][C]-326.990972222224[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]11056[/C][C]10979.4743055556[/C][C]10893.2083333333[/C][C]86.2659722222217[/C][C]76.5256944444427[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]10184[/C][C]10450.8409722222[/C][C]10950.1666666667[/C][C]-499.325694444444[/C][C]-266.840972222222[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]11082[/C][C]11468.7909722222[/C][C]10976.25[/C][C]492.540972222223[/C][C]-386.790972222221[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]10554[/C][C]10739.0909722222[/C][C]11005.5416666667[/C][C]-266.450694444445[/C][C]-185.090972222224[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]11315[/C][C]10811.8659722222[/C][C]11057.8333333333[/C][C]-245.967361111112[/C][C]503.134027777778[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]10847[/C][C]10878.8326388889[/C][C]11122.5416666667[/C][C]-243.709027777778[/C][C]-31.8326388888891[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]11104[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-376.300694444445[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]11026[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-175.109027777778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]11073[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]113.23263888889[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]12073[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]679.374305555556[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]12328[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]459.957638888889[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]11172[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-24.5090277777786[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=62183&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=62183&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
17291NANA86.2659722222217NA
26820NANA-499.325694444444NA
38031NANA492.540972222223NA
47862NANA-266.450694444445NA
57357NANA-245.967361111112NA
67213NANA-243.709027777778NA
770797034.740972222227411.04166666667-376.30069444444544.259027777779
870127284.849305555557459.95833333333-175.109027777778-272.849305555555
973197592.649305555567479.41666666667113.23263888889-273.649305555556
1081488131.332638888897451.95833333333679.37430555555616.6673611111119
1175997882.040972222227422.08333333333459.957638888889-283.040972222222
1269087371.199305555557395.70833333333-24.5090277777786-463.199305555555
1378787456.974305555557370.7083333333386.2659722222217421.025694444445
1474076852.174305555567351.5-499.325694444444554.825694444444
1579117846.249305555567353.70833333333492.54097222222364.750694444444
1673237108.799305555567375.25-266.450694444445214.200694444445
1771797139.532638888897385.5-245.96736111111239.4673611111130
1867587187.499305555567431.20833333333-243.709027777778-429.499305555555
1969347084.615972222227460.91666666667-376.300694444445-150.615972222222
2066967286.515972222227461.625-175.109027777778-590.515972222222
2176887633.315972222227520.08333333333113.2326388888954.6840277777774
2282968282.874305555567603.5679.37430555555613.1256944444440
2376978124.124305555567664.16666666667459.957638888889-427.124305555555
2479077717.074305555557741.58333333333-24.5090277777786189.925694444446
2575927920.724305555567834.4583333333386.2659722222217-328.724305555555
2677107437.215972222227936.54166666667-499.325694444444272.784027777777
2790118519.374305555568026.83333333333492.540972222223491.625694444444
2882257810.965972222228077.41666666667-266.450694444445414.034027777776
2977337911.782638888898157.75-245.967361111112-178.782638888889
3080628008.207638888898251.91666666667-243.70902777777853.792361111111
3178597935.282638888898311.58333333333-376.300694444445-76.2826388888898
3282218168.599305555568343.70833333333-175.10902777777852.4006944444445
3383308461.524305555568348.29166666667113.23263888889-131.524305555557
3488689037.790972222228358.41666666667679.374305555556-169.790972222222
3590538860.207638888898400.25459.957638888889192.792361111111
3688118445.824305555568470.33333333333-24.5090277777786365.175694444444
3781208660.974305555568574.7083333333386.2659722222217-540.974305555555
3879538205.424305555568704.75-499.325694444444-252.424305555556
3988789342.582638888898850.04166666667492.540972222223-464.582638888889
4086018719.674305555558986.125-266.450694444445-118.674305555554
4183618868.407638888899114.375-245.967361111112-507.40763888889
4291168999.582638888899243.29166666667-243.709027777778116.417361111113
4393109031.949305555569408.25-376.300694444445278.050694444444
4498919397.890972222229573-175.109027777778493.109027777778
45101479838.315972222229725.08333333333113.23263888889308.684027777779
461031710544.49930555569865.125679.374305555556-227.499305555557
471068210456.74930555569996.79166666667459.957638888889225.250694444445
481027610114.532638888910139.0416666667-24.5090277777786161.467361111110
491061410315.474305555610229.208333333386.2659722222217298.525694444446
5094139794.9659722222210294.2916666667-499.325694444444-381.965972222222
511106810846.624305555610354.0833333333492.540972222223221.375694444445
52977210170.090972222210436.5416666667-266.450694444445-398.090972222222
531035010280.032638888910526-245.96736111111269.967361111112
541054110323.499305555610567.2083333333-243.709027777778217.500694444447
551004910218.032638888910594.3333333333-376.300694444445-169.032638888890
561071410469.765972222210644.875-175.109027777778244.234027777777
571075910790.815972222210677.5833333333113.23263888889-31.8159722222226
581168411390.124305555610710.75679.374305555556293.875694444445
591146211243.499305555610783.5416666667459.957638888889218.500694444445
601048510811.990972222210836.5-24.5090277777786-326.990972222224
611105610979.474305555610893.208333333386.265972222221776.5256944444427
621018410450.840972222210950.1666666667-499.325694444444-266.840972222222
631108211468.790972222210976.25492.540972222223-386.790972222221
641055410739.090972222211005.5416666667-266.450694444445-185.090972222224
651131510811.865972222211057.8333333333-245.967361111112503.134027777778
661084710878.832638888911122.5416666667-243.709027777778-31.8326388888891
6711104NANA-376.300694444445NA
6811026NANA-175.109027777778NA
6911073NANA113.23263888889NA
7012073NANA679.374305555556NA
7112328NANA459.957638888889NA
7211172NANA-24.5090277777786NA



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')