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 12:48:34 -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/t1259696976mqbenrdsjlojo0e.htm/, Retrieved Fri, 29 Mar 2024 13:45:29 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=62219, Retrieved Fri, 29 Mar 2024 13:45:29 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact155
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]
-    D      [Classical Decomposition] [SHWWS9klasmeth1] [2009-12-01 19:48:34] [db49399df1e4a3dbe31268849cebfd7f] [Current]
-    D        [Classical Decomposition] [SHWWS9review1] [2009-12-05 10:47:34] [a66d3a79ef9e5308cd94a469bc5ca464]
Feedback Forum

Post a new message
Dataseries X:
161
149
139
135
130
127
122
117
112
113
149
157
157
147
137
132
125
123
117
114
111
112
144
150
149
134
123
116
117
111
105
102
95
93
124
130
124
115
106
105
105
101
95
93
84
87
116
120
117
109
105
107
109
109
108
107
99
103
131
137




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=62219&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=62219&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=62219&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
1161NANA1.16522731642156NA
2149NANA1.0781156702622NA
3139NANA1.00812823195083NA
4135NANA0.988278973176862NA
5130NANA0.983837152317663NA
6127NANA0.96081126607071NA
7122122.069847725332134.0833333333330.9104028419539980.999427805255487
8117119.188839900641133.8333333333330.8905766368665610.981635529782268
9112112.767787176819133.6666666666670.843649280624580.993191431737372
10113114.091551811255133.4583333333330.8548851837246730.99043266750319
11149150.551583797784133.1251.130903915851900.989694005478758
12157157.33311371084132.751.185183530778460.997882748882398
13157154.246966011304132.3751.165227316421561.01784822132900
14147142.356189960871132.0416666666671.07811567026221.03262106158085
15137132.946910588516131.8751.008128231950831.03048652573830
16132130.246933006601131.7916666666670.9882789731768621.01345956448211
17125129.415578744453131.5416666666670.9838371523176630.96588062436307
18123125.906309658016131.0416666666670.960811266070710.976916886326745
19117118.731703971501130.4166666666670.9104028419539980.985414982573515
20114115.366781834089129.5416666666670.8905766368665610.988152726353634
21111108.338628453540128.4166666666670.843649280624581.02456530587889
22112108.712899196988127.1666666666670.8548851837246731.03023652967856
23144142.682377383315126.1666666666671.130903915851901.00923465560954
24150148.543002524233125.3333333333331.185183530778461.00980859044861
25149144.876596341747124.3333333333331.165227316421561.02846148903530
26134132.967599332338123.3333333333331.07811567026221.00776430252818
27123123.159665669994122.1666666666671.008128231950830.998703587987796
28116119.293507720557120.7083333333330.9882789731768620.972391559410995
29117117.158607555162119.0833333333330.9838371523176630.99864621508849
30111112.815256157803117.4166666666670.960811266070710.983909479802417
31105105.189461697435115.5416666666670.9104028419539980.99819885286627
32102101.265985083702113.7083333333330.8905766368665611.00724838568145
339594.6644796967498112.2083333333330.843649280624581.00354431043539
349394.9278756094272111.0416666666670.8548851837246730.979691153972946
35124124.493672736697110.0833333333331.130903915851900.996034555605562
36130129.382535443315109.1666666666671.185183530778461.00477239493390
37124126.232959279002108.3333333333331.165227316421560.982310806212926
38115115.942356039448107.5416666666671.07811567026220.991872202086985
39106107.575683417754106.7083333333331.008128231950830.985352791935007
40105104.7575711567471060.9882789731768621.00231418923306
41105103.712833140154105.4166666666670.9838371523176631.01241087357152
42101100.564912515401104.6666666666670.960811266070711.00432643427729
439594.6439621114678103.9583333333330.9104028419539981.00376186584531
449392.1004671959501103.4166666666670.8905766368665611.00976686472324
458487.0013320644099103.1250.843649280624580.965502458488936
468788.1956547875954103.1666666666670.8548851837246730.986443155385886
47116116.954313297684103.4166666666671.130903915851900.991840289846728
48120123.160321906728103.9166666666671.185183530778460.974339772275675
49117122.106112533342104.7916666666671.165227316421560.958182989963355
50109114.190418075271105.9166666666671.07811567026220.954545940344574
51105107.995736847733107.1251.008128231950830.972260600879487
52107107.145912008591108.4166666666670.9882789731768620.998638193414418
53109107.935134252184109.7083333333330.9838371523176631.00986579351751
54109106.690084336602111.0416666666670.960811266070711.02165070613414
55108NANA0.910402841953998NA
56107NANA0.890576636866561NA
5799NANA0.84364928062458NA
58103NANA0.854885183724673NA
59131NANA1.13090391585190NA
60137NANA1.18518353077846NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 161 & NA & NA & 1.16522731642156 & NA \tabularnewline
2 & 149 & NA & NA & 1.0781156702622 & NA \tabularnewline
3 & 139 & NA & NA & 1.00812823195083 & NA \tabularnewline
4 & 135 & NA & NA & 0.988278973176862 & NA \tabularnewline
5 & 130 & NA & NA & 0.983837152317663 & NA \tabularnewline
6 & 127 & NA & NA & 0.96081126607071 & NA \tabularnewline
7 & 122 & 122.069847725332 & 134.083333333333 & 0.910402841953998 & 0.999427805255487 \tabularnewline
8 & 117 & 119.188839900641 & 133.833333333333 & 0.890576636866561 & 0.981635529782268 \tabularnewline
9 & 112 & 112.767787176819 & 133.666666666667 & 0.84364928062458 & 0.993191431737372 \tabularnewline
10 & 113 & 114.091551811255 & 133.458333333333 & 0.854885183724673 & 0.99043266750319 \tabularnewline
11 & 149 & 150.551583797784 & 133.125 & 1.13090391585190 & 0.989694005478758 \tabularnewline
12 & 157 & 157.33311371084 & 132.75 & 1.18518353077846 & 0.997882748882398 \tabularnewline
13 & 157 & 154.246966011304 & 132.375 & 1.16522731642156 & 1.01784822132900 \tabularnewline
14 & 147 & 142.356189960871 & 132.041666666667 & 1.0781156702622 & 1.03262106158085 \tabularnewline
15 & 137 & 132.946910588516 & 131.875 & 1.00812823195083 & 1.03048652573830 \tabularnewline
16 & 132 & 130.246933006601 & 131.791666666667 & 0.988278973176862 & 1.01345956448211 \tabularnewline
17 & 125 & 129.415578744453 & 131.541666666667 & 0.983837152317663 & 0.96588062436307 \tabularnewline
18 & 123 & 125.906309658016 & 131.041666666667 & 0.96081126607071 & 0.976916886326745 \tabularnewline
19 & 117 & 118.731703971501 & 130.416666666667 & 0.910402841953998 & 0.985414982573515 \tabularnewline
20 & 114 & 115.366781834089 & 129.541666666667 & 0.890576636866561 & 0.988152726353634 \tabularnewline
21 & 111 & 108.338628453540 & 128.416666666667 & 0.84364928062458 & 1.02456530587889 \tabularnewline
22 & 112 & 108.712899196988 & 127.166666666667 & 0.854885183724673 & 1.03023652967856 \tabularnewline
23 & 144 & 142.682377383315 & 126.166666666667 & 1.13090391585190 & 1.00923465560954 \tabularnewline
24 & 150 & 148.543002524233 & 125.333333333333 & 1.18518353077846 & 1.00980859044861 \tabularnewline
25 & 149 & 144.876596341747 & 124.333333333333 & 1.16522731642156 & 1.02846148903530 \tabularnewline
26 & 134 & 132.967599332338 & 123.333333333333 & 1.0781156702622 & 1.00776430252818 \tabularnewline
27 & 123 & 123.159665669994 & 122.166666666667 & 1.00812823195083 & 0.998703587987796 \tabularnewline
28 & 116 & 119.293507720557 & 120.708333333333 & 0.988278973176862 & 0.972391559410995 \tabularnewline
29 & 117 & 117.158607555162 & 119.083333333333 & 0.983837152317663 & 0.99864621508849 \tabularnewline
30 & 111 & 112.815256157803 & 117.416666666667 & 0.96081126607071 & 0.983909479802417 \tabularnewline
31 & 105 & 105.189461697435 & 115.541666666667 & 0.910402841953998 & 0.99819885286627 \tabularnewline
32 & 102 & 101.265985083702 & 113.708333333333 & 0.890576636866561 & 1.00724838568145 \tabularnewline
33 & 95 & 94.6644796967498 & 112.208333333333 & 0.84364928062458 & 1.00354431043539 \tabularnewline
34 & 93 & 94.9278756094272 & 111.041666666667 & 0.854885183724673 & 0.979691153972946 \tabularnewline
35 & 124 & 124.493672736697 & 110.083333333333 & 1.13090391585190 & 0.996034555605562 \tabularnewline
36 & 130 & 129.382535443315 & 109.166666666667 & 1.18518353077846 & 1.00477239493390 \tabularnewline
37 & 124 & 126.232959279002 & 108.333333333333 & 1.16522731642156 & 0.982310806212926 \tabularnewline
38 & 115 & 115.942356039448 & 107.541666666667 & 1.0781156702622 & 0.991872202086985 \tabularnewline
39 & 106 & 107.575683417754 & 106.708333333333 & 1.00812823195083 & 0.985352791935007 \tabularnewline
40 & 105 & 104.757571156747 & 106 & 0.988278973176862 & 1.00231418923306 \tabularnewline
41 & 105 & 103.712833140154 & 105.416666666667 & 0.983837152317663 & 1.01241087357152 \tabularnewline
42 & 101 & 100.564912515401 & 104.666666666667 & 0.96081126607071 & 1.00432643427729 \tabularnewline
43 & 95 & 94.6439621114678 & 103.958333333333 & 0.910402841953998 & 1.00376186584531 \tabularnewline
44 & 93 & 92.1004671959501 & 103.416666666667 & 0.890576636866561 & 1.00976686472324 \tabularnewline
45 & 84 & 87.0013320644099 & 103.125 & 0.84364928062458 & 0.965502458488936 \tabularnewline
46 & 87 & 88.1956547875954 & 103.166666666667 & 0.854885183724673 & 0.986443155385886 \tabularnewline
47 & 116 & 116.954313297684 & 103.416666666667 & 1.13090391585190 & 0.991840289846728 \tabularnewline
48 & 120 & 123.160321906728 & 103.916666666667 & 1.18518353077846 & 0.974339772275675 \tabularnewline
49 & 117 & 122.106112533342 & 104.791666666667 & 1.16522731642156 & 0.958182989963355 \tabularnewline
50 & 109 & 114.190418075271 & 105.916666666667 & 1.0781156702622 & 0.954545940344574 \tabularnewline
51 & 105 & 107.995736847733 & 107.125 & 1.00812823195083 & 0.972260600879487 \tabularnewline
52 & 107 & 107.145912008591 & 108.416666666667 & 0.988278973176862 & 0.998638193414418 \tabularnewline
53 & 109 & 107.935134252184 & 109.708333333333 & 0.983837152317663 & 1.00986579351751 \tabularnewline
54 & 109 & 106.690084336602 & 111.041666666667 & 0.96081126607071 & 1.02165070613414 \tabularnewline
55 & 108 & NA & NA & 0.910402841953998 & NA \tabularnewline
56 & 107 & NA & NA & 0.890576636866561 & NA \tabularnewline
57 & 99 & NA & NA & 0.84364928062458 & NA \tabularnewline
58 & 103 & NA & NA & 0.854885183724673 & NA \tabularnewline
59 & 131 & NA & NA & 1.13090391585190 & NA \tabularnewline
60 & 137 & NA & NA & 1.18518353077846 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=62219&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]161[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.16522731642156[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]149[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.0781156702622[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]139[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00812823195083[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]135[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.988278973176862[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]130[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.983837152317663[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]127[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.96081126607071[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]122[/C][C]122.069847725332[/C][C]134.083333333333[/C][C]0.910402841953998[/C][C]0.999427805255487[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]117[/C][C]119.188839900641[/C][C]133.833333333333[/C][C]0.890576636866561[/C][C]0.981635529782268[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]112[/C][C]112.767787176819[/C][C]133.666666666667[/C][C]0.84364928062458[/C][C]0.993191431737372[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]113[/C][C]114.091551811255[/C][C]133.458333333333[/C][C]0.854885183724673[/C][C]0.99043266750319[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]149[/C][C]150.551583797784[/C][C]133.125[/C][C]1.13090391585190[/C][C]0.989694005478758[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]157[/C][C]157.33311371084[/C][C]132.75[/C][C]1.18518353077846[/C][C]0.997882748882398[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]157[/C][C]154.246966011304[/C][C]132.375[/C][C]1.16522731642156[/C][C]1.01784822132900[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]147[/C][C]142.356189960871[/C][C]132.041666666667[/C][C]1.0781156702622[/C][C]1.03262106158085[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]137[/C][C]132.946910588516[/C][C]131.875[/C][C]1.00812823195083[/C][C]1.03048652573830[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]132[/C][C]130.246933006601[/C][C]131.791666666667[/C][C]0.988278973176862[/C][C]1.01345956448211[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]125[/C][C]129.415578744453[/C][C]131.541666666667[/C][C]0.983837152317663[/C][C]0.96588062436307[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]123[/C][C]125.906309658016[/C][C]131.041666666667[/C][C]0.96081126607071[/C][C]0.976916886326745[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]117[/C][C]118.731703971501[/C][C]130.416666666667[/C][C]0.910402841953998[/C][C]0.985414982573515[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]114[/C][C]115.366781834089[/C][C]129.541666666667[/C][C]0.890576636866561[/C][C]0.988152726353634[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]111[/C][C]108.338628453540[/C][C]128.416666666667[/C][C]0.84364928062458[/C][C]1.02456530587889[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]112[/C][C]108.712899196988[/C][C]127.166666666667[/C][C]0.854885183724673[/C][C]1.03023652967856[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]144[/C][C]142.682377383315[/C][C]126.166666666667[/C][C]1.13090391585190[/C][C]1.00923465560954[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]150[/C][C]148.543002524233[/C][C]125.333333333333[/C][C]1.18518353077846[/C][C]1.00980859044861[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]149[/C][C]144.876596341747[/C][C]124.333333333333[/C][C]1.16522731642156[/C][C]1.02846148903530[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]134[/C][C]132.967599332338[/C][C]123.333333333333[/C][C]1.0781156702622[/C][C]1.00776430252818[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]123[/C][C]123.159665669994[/C][C]122.166666666667[/C][C]1.00812823195083[/C][C]0.998703587987796[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]116[/C][C]119.293507720557[/C][C]120.708333333333[/C][C]0.988278973176862[/C][C]0.972391559410995[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]117[/C][C]117.158607555162[/C][C]119.083333333333[/C][C]0.983837152317663[/C][C]0.99864621508849[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]111[/C][C]112.815256157803[/C][C]117.416666666667[/C][C]0.96081126607071[/C][C]0.983909479802417[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]105[/C][C]105.189461697435[/C][C]115.541666666667[/C][C]0.910402841953998[/C][C]0.99819885286627[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]102[/C][C]101.265985083702[/C][C]113.708333333333[/C][C]0.890576636866561[/C][C]1.00724838568145[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]95[/C][C]94.6644796967498[/C][C]112.208333333333[/C][C]0.84364928062458[/C][C]1.00354431043539[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]93[/C][C]94.9278756094272[/C][C]111.041666666667[/C][C]0.854885183724673[/C][C]0.979691153972946[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]124[/C][C]124.493672736697[/C][C]110.083333333333[/C][C]1.13090391585190[/C][C]0.996034555605562[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]130[/C][C]129.382535443315[/C][C]109.166666666667[/C][C]1.18518353077846[/C][C]1.00477239493390[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]124[/C][C]126.232959279002[/C][C]108.333333333333[/C][C]1.16522731642156[/C][C]0.982310806212926[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]115[/C][C]115.942356039448[/C][C]107.541666666667[/C][C]1.0781156702622[/C][C]0.991872202086985[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]106[/C][C]107.575683417754[/C][C]106.708333333333[/C][C]1.00812823195083[/C][C]0.985352791935007[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]105[/C][C]104.757571156747[/C][C]106[/C][C]0.988278973176862[/C][C]1.00231418923306[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]105[/C][C]103.712833140154[/C][C]105.416666666667[/C][C]0.983837152317663[/C][C]1.01241087357152[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]101[/C][C]100.564912515401[/C][C]104.666666666667[/C][C]0.96081126607071[/C][C]1.00432643427729[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]95[/C][C]94.6439621114678[/C][C]103.958333333333[/C][C]0.910402841953998[/C][C]1.00376186584531[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]93[/C][C]92.1004671959501[/C][C]103.416666666667[/C][C]0.890576636866561[/C][C]1.00976686472324[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]84[/C][C]87.0013320644099[/C][C]103.125[/C][C]0.84364928062458[/C][C]0.965502458488936[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]87[/C][C]88.1956547875954[/C][C]103.166666666667[/C][C]0.854885183724673[/C][C]0.986443155385886[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]116[/C][C]116.954313297684[/C][C]103.416666666667[/C][C]1.13090391585190[/C][C]0.991840289846728[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]120[/C][C]123.160321906728[/C][C]103.916666666667[/C][C]1.18518353077846[/C][C]0.974339772275675[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]117[/C][C]122.106112533342[/C][C]104.791666666667[/C][C]1.16522731642156[/C][C]0.958182989963355[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]109[/C][C]114.190418075271[/C][C]105.916666666667[/C][C]1.0781156702622[/C][C]0.954545940344574[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]105[/C][C]107.995736847733[/C][C]107.125[/C][C]1.00812823195083[/C][C]0.972260600879487[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]107[/C][C]107.145912008591[/C][C]108.416666666667[/C][C]0.988278973176862[/C][C]0.998638193414418[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]109[/C][C]107.935134252184[/C][C]109.708333333333[/C][C]0.983837152317663[/C][C]1.00986579351751[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]109[/C][C]106.690084336602[/C][C]111.041666666667[/C][C]0.96081126607071[/C][C]1.02165070613414[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]108[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.910402841953998[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]107[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.890576636866561[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]99[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.84364928062458[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]103[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.854885183724673[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]131[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.13090391585190[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]137[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.18518353077846[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=62219&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=62219&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
1161NANA1.16522731642156NA
2149NANA1.0781156702622NA
3139NANA1.00812823195083NA
4135NANA0.988278973176862NA
5130NANA0.983837152317663NA
6127NANA0.96081126607071NA
7122122.069847725332134.0833333333330.9104028419539980.999427805255487
8117119.188839900641133.8333333333330.8905766368665610.981635529782268
9112112.767787176819133.6666666666670.843649280624580.993191431737372
10113114.091551811255133.4583333333330.8548851837246730.99043266750319
11149150.551583797784133.1251.130903915851900.989694005478758
12157157.33311371084132.751.185183530778460.997882748882398
13157154.246966011304132.3751.165227316421561.01784822132900
14147142.356189960871132.0416666666671.07811567026221.03262106158085
15137132.946910588516131.8751.008128231950831.03048652573830
16132130.246933006601131.7916666666670.9882789731768621.01345956448211
17125129.415578744453131.5416666666670.9838371523176630.96588062436307
18123125.906309658016131.0416666666670.960811266070710.976916886326745
19117118.731703971501130.4166666666670.9104028419539980.985414982573515
20114115.366781834089129.5416666666670.8905766368665610.988152726353634
21111108.338628453540128.4166666666670.843649280624581.02456530587889
22112108.712899196988127.1666666666670.8548851837246731.03023652967856
23144142.682377383315126.1666666666671.130903915851901.00923465560954
24150148.543002524233125.3333333333331.185183530778461.00980859044861
25149144.876596341747124.3333333333331.165227316421561.02846148903530
26134132.967599332338123.3333333333331.07811567026221.00776430252818
27123123.159665669994122.1666666666671.008128231950830.998703587987796
28116119.293507720557120.7083333333330.9882789731768620.972391559410995
29117117.158607555162119.0833333333330.9838371523176630.99864621508849
30111112.815256157803117.4166666666670.960811266070710.983909479802417
31105105.189461697435115.5416666666670.9104028419539980.99819885286627
32102101.265985083702113.7083333333330.8905766368665611.00724838568145
339594.6644796967498112.2083333333330.843649280624581.00354431043539
349394.9278756094272111.0416666666670.8548851837246730.979691153972946
35124124.493672736697110.0833333333331.130903915851900.996034555605562
36130129.382535443315109.1666666666671.185183530778461.00477239493390
37124126.232959279002108.3333333333331.165227316421560.982310806212926
38115115.942356039448107.5416666666671.07811567026220.991872202086985
39106107.575683417754106.7083333333331.008128231950830.985352791935007
40105104.7575711567471060.9882789731768621.00231418923306
41105103.712833140154105.4166666666670.9838371523176631.01241087357152
42101100.564912515401104.6666666666670.960811266070711.00432643427729
439594.6439621114678103.9583333333330.9104028419539981.00376186584531
449392.1004671959501103.4166666666670.8905766368665611.00976686472324
458487.0013320644099103.1250.843649280624580.965502458488936
468788.1956547875954103.1666666666670.8548851837246730.986443155385886
47116116.954313297684103.4166666666671.130903915851900.991840289846728
48120123.160321906728103.9166666666671.185183530778460.974339772275675
49117122.106112533342104.7916666666671.165227316421560.958182989963355
50109114.190418075271105.9166666666671.07811567026220.954545940344574
51105107.995736847733107.1251.008128231950830.972260600879487
52107107.145912008591108.4166666666670.9882789731768620.998638193414418
53109107.935134252184109.7083333333330.9838371523176631.00986579351751
54109106.690084336602111.0416666666670.960811266070711.02165070613414
55108NANA0.910402841953998NA
56107NANA0.890576636866561NA
5799NANA0.84364928062458NA
58103NANA0.854885183724673NA
59131NANA1.13090391585190NA
60137NANA1.18518353077846NA



Parameters (Session):
par1 = multiplicative ; par2 = 12 ;
Parameters (R input):
par1 = multiplicative ; 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')