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 computationThu, 03 Dec 2009 08:08:45 -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/03/t1259853016cmb9irexju2zs0i.htm/, Retrieved Fri, 29 Mar 2024 11:12:27 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=62823, Retrieved Fri, 29 Mar 2024 11:12:27 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywordsWS 9 link 8
Estimated Impact130
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] [WS 9] [2009-12-03 15:08:45] [100339cefec36dfa6f2b82a1c918e250] [Current]
-   PD        [Classical Decomposition] [ws9] [2009-12-04 19:51:43] [786e067c4f7cec17385c4742b96b6dfa]
Feedback Forum

Post a new message
Dataseries X:
162
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=62823&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=62823&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=62823&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
1162NANA1.18952770150201NA
2161NANA1.16949833965368NA
3149NANA1.08206739453927NA
4139NANA1.01182342432999NA
5135NANA0.991901410099487NA
6130NANA0.987443308193821NA
7127129.662611035097134.4583333333330.9643330228826570.979465082386961
8122123.686848427896134.0833333333330.9224625115815710.986361941877119
9117120.827184057670133.8333333333330.9028183117634160.968325140674935
10112114.403180167371133.6666666666670.8558841409030260.978993764300474
11113114.214050154276133.4583333333330.8558030607875850.989370395738208
12149141.969475382265133.1251.066437373763491.04952138196471
13157157.909802374392132.751.189527701502010.99423846803231
14157154.812342711656132.3751.169498339653681.01413102631241
15147142.877982220623132.0416666666671.082067394539271.02884991595845
16137133.434214083517131.8751.011823424329991.02672317546871
17132130.724340006028131.7916666666670.9919014100994871.00975839689772
18125129.889938498662131.5416666666670.9874433081938210.962353215690278
19123126.367806540248131.0416666666670.9643330228826570.973349173080919
20117120.304485885430130.4166666666670.9224625115815710.972532313644756
21114116.952588803019129.5416666666670.9028183117634160.974753967969087
22111109.909788427630128.4166666666670.8558841409030261.00991914904001
23112108.829622563488127.1666666666670.8558030607875851.02913156695607
24144134.548848656494126.1666666666671.066437373763491.07024327177734
25150149.087471921585125.3333333333331.189527701502011.00612075626914
26149145.407626896941124.3333333333331.169498339653681.02470553422624
27134133.454978659843123.3333333333331.082067394539271.00408393411494
28123123.611095005647122.1666666666671.011823424329990.995056309422558
29116119.730766044092120.7083333333330.9919014100994870.96884037271825
30117117.588040617414119.0833333333330.9874433081938210.994999146049831
31111113.228769103472117.4166666666670.9643330228826570.980316229513762
32105106.582856025654115.5416666666670.9224625115815710.985149056005095
33102102.657965533432113.7083333333330.9028183117634160.99359070160788
349596.0373329771604112.2083333333330.8558841409030260.989198648640033
359395.0297982082881111.0416666666670.8558030607875850.97864040283618
36124117.396980895131110.0833333333331.066437373763491.05624522074181
37130129.856774080636109.1666666666671.189527701502011.00110295300633
38124126.695653462482108.3333333333331.169498339653680.97872339430113
39115116.367331054410107.5416666666671.082067394539270.988249871832404
40106107.969991237879106.7083333333331.011823424329990.981754270651568
41105105.1415494705461060.9919014100994870.998653724704854
42105104.092982072099105.4166666666670.9874433081938211.00871353582005
43101100.933523061718104.6666666666670.9643330228826571.00065862100386
449595.8976652665008103.9583333333330.9224625115815710.99063934180247
459393.3664604081999103.4166666666670.9028183117634160.996075031584171
468488.2630520306246103.1250.8558841409030260.951700604810884
478788.290349104586103.1666666666670.8558030607875850.985385162504484
48116110.287398403375103.4166666666671.066437373763491.05179741003348
49120123.611753647750103.9166666666671.189527701502010.970781470684069
50117122.553680176209104.7916666666671.169498339653680.954683693152067
51109114.608971538284105.9166666666671.082067394539270.95105992608606
52105108.391584331350107.1251.011823424329990.968709892449013
53107107.538644544953108.4166666666670.9919014100994870.994991153671018
54109108.330759603097109.7083333333330.9874433081938211.00617775043169
55109107.081146082595111.0416666666670.9643330228826571.01791962439331
56108NANA0.922462511581571NA
57107NANA0.902818311763416NA
5899NANA0.855884140903026NA
59103NANA0.855803060787585NA
60131NANA1.06643737376349NA
61137NANANANA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 162 & NA & NA & 1.18952770150201 & NA \tabularnewline
2 & 161 & NA & NA & 1.16949833965368 & NA \tabularnewline
3 & 149 & NA & NA & 1.08206739453927 & NA \tabularnewline
4 & 139 & NA & NA & 1.01182342432999 & NA \tabularnewline
5 & 135 & NA & NA & 0.991901410099487 & NA \tabularnewline
6 & 130 & NA & NA & 0.987443308193821 & NA \tabularnewline
7 & 127 & 129.662611035097 & 134.458333333333 & 0.964333022882657 & 0.979465082386961 \tabularnewline
8 & 122 & 123.686848427896 & 134.083333333333 & 0.922462511581571 & 0.986361941877119 \tabularnewline
9 & 117 & 120.827184057670 & 133.833333333333 & 0.902818311763416 & 0.968325140674935 \tabularnewline
10 & 112 & 114.403180167371 & 133.666666666667 & 0.855884140903026 & 0.978993764300474 \tabularnewline
11 & 113 & 114.214050154276 & 133.458333333333 & 0.855803060787585 & 0.989370395738208 \tabularnewline
12 & 149 & 141.969475382265 & 133.125 & 1.06643737376349 & 1.04952138196471 \tabularnewline
13 & 157 & 157.909802374392 & 132.75 & 1.18952770150201 & 0.99423846803231 \tabularnewline
14 & 157 & 154.812342711656 & 132.375 & 1.16949833965368 & 1.01413102631241 \tabularnewline
15 & 147 & 142.877982220623 & 132.041666666667 & 1.08206739453927 & 1.02884991595845 \tabularnewline
16 & 137 & 133.434214083517 & 131.875 & 1.01182342432999 & 1.02672317546871 \tabularnewline
17 & 132 & 130.724340006028 & 131.791666666667 & 0.991901410099487 & 1.00975839689772 \tabularnewline
18 & 125 & 129.889938498662 & 131.541666666667 & 0.987443308193821 & 0.962353215690278 \tabularnewline
19 & 123 & 126.367806540248 & 131.041666666667 & 0.964333022882657 & 0.973349173080919 \tabularnewline
20 & 117 & 120.304485885430 & 130.416666666667 & 0.922462511581571 & 0.972532313644756 \tabularnewline
21 & 114 & 116.952588803019 & 129.541666666667 & 0.902818311763416 & 0.974753967969087 \tabularnewline
22 & 111 & 109.909788427630 & 128.416666666667 & 0.855884140903026 & 1.00991914904001 \tabularnewline
23 & 112 & 108.829622563488 & 127.166666666667 & 0.855803060787585 & 1.02913156695607 \tabularnewline
24 & 144 & 134.548848656494 & 126.166666666667 & 1.06643737376349 & 1.07024327177734 \tabularnewline
25 & 150 & 149.087471921585 & 125.333333333333 & 1.18952770150201 & 1.00612075626914 \tabularnewline
26 & 149 & 145.407626896941 & 124.333333333333 & 1.16949833965368 & 1.02470553422624 \tabularnewline
27 & 134 & 133.454978659843 & 123.333333333333 & 1.08206739453927 & 1.00408393411494 \tabularnewline
28 & 123 & 123.611095005647 & 122.166666666667 & 1.01182342432999 & 0.995056309422558 \tabularnewline
29 & 116 & 119.730766044092 & 120.708333333333 & 0.991901410099487 & 0.96884037271825 \tabularnewline
30 & 117 & 117.588040617414 & 119.083333333333 & 0.987443308193821 & 0.994999146049831 \tabularnewline
31 & 111 & 113.228769103472 & 117.416666666667 & 0.964333022882657 & 0.980316229513762 \tabularnewline
32 & 105 & 106.582856025654 & 115.541666666667 & 0.922462511581571 & 0.985149056005095 \tabularnewline
33 & 102 & 102.657965533432 & 113.708333333333 & 0.902818311763416 & 0.99359070160788 \tabularnewline
34 & 95 & 96.0373329771604 & 112.208333333333 & 0.855884140903026 & 0.989198648640033 \tabularnewline
35 & 93 & 95.0297982082881 & 111.041666666667 & 0.855803060787585 & 0.97864040283618 \tabularnewline
36 & 124 & 117.396980895131 & 110.083333333333 & 1.06643737376349 & 1.05624522074181 \tabularnewline
37 & 130 & 129.856774080636 & 109.166666666667 & 1.18952770150201 & 1.00110295300633 \tabularnewline
38 & 124 & 126.695653462482 & 108.333333333333 & 1.16949833965368 & 0.97872339430113 \tabularnewline
39 & 115 & 116.367331054410 & 107.541666666667 & 1.08206739453927 & 0.988249871832404 \tabularnewline
40 & 106 & 107.969991237879 & 106.708333333333 & 1.01182342432999 & 0.981754270651568 \tabularnewline
41 & 105 & 105.141549470546 & 106 & 0.991901410099487 & 0.998653724704854 \tabularnewline
42 & 105 & 104.092982072099 & 105.416666666667 & 0.987443308193821 & 1.00871353582005 \tabularnewline
43 & 101 & 100.933523061718 & 104.666666666667 & 0.964333022882657 & 1.00065862100386 \tabularnewline
44 & 95 & 95.8976652665008 & 103.958333333333 & 0.922462511581571 & 0.99063934180247 \tabularnewline
45 & 93 & 93.3664604081999 & 103.416666666667 & 0.902818311763416 & 0.996075031584171 \tabularnewline
46 & 84 & 88.2630520306246 & 103.125 & 0.855884140903026 & 0.951700604810884 \tabularnewline
47 & 87 & 88.290349104586 & 103.166666666667 & 0.855803060787585 & 0.985385162504484 \tabularnewline
48 & 116 & 110.287398403375 & 103.416666666667 & 1.06643737376349 & 1.05179741003348 \tabularnewline
49 & 120 & 123.611753647750 & 103.916666666667 & 1.18952770150201 & 0.970781470684069 \tabularnewline
50 & 117 & 122.553680176209 & 104.791666666667 & 1.16949833965368 & 0.954683693152067 \tabularnewline
51 & 109 & 114.608971538284 & 105.916666666667 & 1.08206739453927 & 0.95105992608606 \tabularnewline
52 & 105 & 108.391584331350 & 107.125 & 1.01182342432999 & 0.968709892449013 \tabularnewline
53 & 107 & 107.538644544953 & 108.416666666667 & 0.991901410099487 & 0.994991153671018 \tabularnewline
54 & 109 & 108.330759603097 & 109.708333333333 & 0.987443308193821 & 1.00617775043169 \tabularnewline
55 & 109 & 107.081146082595 & 111.041666666667 & 0.964333022882657 & 1.01791962439331 \tabularnewline
56 & 108 & NA & NA & 0.922462511581571 & NA \tabularnewline
57 & 107 & NA & NA & 0.902818311763416 & NA \tabularnewline
58 & 99 & NA & NA & 0.855884140903026 & NA \tabularnewline
59 & 103 & NA & NA & 0.855803060787585 & NA \tabularnewline
60 & 131 & NA & NA & 1.06643737376349 & NA \tabularnewline
61 & 137 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=62823&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]162[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.18952770150201[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]161[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.16949833965368[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]149[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.08206739453927[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]139[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.01182342432999[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]135[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.991901410099487[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]130[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.987443308193821[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]127[/C][C]129.662611035097[/C][C]134.458333333333[/C][C]0.964333022882657[/C][C]0.979465082386961[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]122[/C][C]123.686848427896[/C][C]134.083333333333[/C][C]0.922462511581571[/C][C]0.986361941877119[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]117[/C][C]120.827184057670[/C][C]133.833333333333[/C][C]0.902818311763416[/C][C]0.968325140674935[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]112[/C][C]114.403180167371[/C][C]133.666666666667[/C][C]0.855884140903026[/C][C]0.978993764300474[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]113[/C][C]114.214050154276[/C][C]133.458333333333[/C][C]0.855803060787585[/C][C]0.989370395738208[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]149[/C][C]141.969475382265[/C][C]133.125[/C][C]1.06643737376349[/C][C]1.04952138196471[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]157[/C][C]157.909802374392[/C][C]132.75[/C][C]1.18952770150201[/C][C]0.99423846803231[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]157[/C][C]154.812342711656[/C][C]132.375[/C][C]1.16949833965368[/C][C]1.01413102631241[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]147[/C][C]142.877982220623[/C][C]132.041666666667[/C][C]1.08206739453927[/C][C]1.02884991595845[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]137[/C][C]133.434214083517[/C][C]131.875[/C][C]1.01182342432999[/C][C]1.02672317546871[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]132[/C][C]130.724340006028[/C][C]131.791666666667[/C][C]0.991901410099487[/C][C]1.00975839689772[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]125[/C][C]129.889938498662[/C][C]131.541666666667[/C][C]0.987443308193821[/C][C]0.962353215690278[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]123[/C][C]126.367806540248[/C][C]131.041666666667[/C][C]0.964333022882657[/C][C]0.973349173080919[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]117[/C][C]120.304485885430[/C][C]130.416666666667[/C][C]0.922462511581571[/C][C]0.972532313644756[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]114[/C][C]116.952588803019[/C][C]129.541666666667[/C][C]0.902818311763416[/C][C]0.974753967969087[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]111[/C][C]109.909788427630[/C][C]128.416666666667[/C][C]0.855884140903026[/C][C]1.00991914904001[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]112[/C][C]108.829622563488[/C][C]127.166666666667[/C][C]0.855803060787585[/C][C]1.02913156695607[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]144[/C][C]134.548848656494[/C][C]126.166666666667[/C][C]1.06643737376349[/C][C]1.07024327177734[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]150[/C][C]149.087471921585[/C][C]125.333333333333[/C][C]1.18952770150201[/C][C]1.00612075626914[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]149[/C][C]145.407626896941[/C][C]124.333333333333[/C][C]1.16949833965368[/C][C]1.02470553422624[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]134[/C][C]133.454978659843[/C][C]123.333333333333[/C][C]1.08206739453927[/C][C]1.00408393411494[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]123[/C][C]123.611095005647[/C][C]122.166666666667[/C][C]1.01182342432999[/C][C]0.995056309422558[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]116[/C][C]119.730766044092[/C][C]120.708333333333[/C][C]0.991901410099487[/C][C]0.96884037271825[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]117[/C][C]117.588040617414[/C][C]119.083333333333[/C][C]0.987443308193821[/C][C]0.994999146049831[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]111[/C][C]113.228769103472[/C][C]117.416666666667[/C][C]0.964333022882657[/C][C]0.980316229513762[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]105[/C][C]106.582856025654[/C][C]115.541666666667[/C][C]0.922462511581571[/C][C]0.985149056005095[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]102[/C][C]102.657965533432[/C][C]113.708333333333[/C][C]0.902818311763416[/C][C]0.99359070160788[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]95[/C][C]96.0373329771604[/C][C]112.208333333333[/C][C]0.855884140903026[/C][C]0.989198648640033[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]93[/C][C]95.0297982082881[/C][C]111.041666666667[/C][C]0.855803060787585[/C][C]0.97864040283618[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]124[/C][C]117.396980895131[/C][C]110.083333333333[/C][C]1.06643737376349[/C][C]1.05624522074181[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]130[/C][C]129.856774080636[/C][C]109.166666666667[/C][C]1.18952770150201[/C][C]1.00110295300633[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]124[/C][C]126.695653462482[/C][C]108.333333333333[/C][C]1.16949833965368[/C][C]0.97872339430113[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]115[/C][C]116.367331054410[/C][C]107.541666666667[/C][C]1.08206739453927[/C][C]0.988249871832404[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]106[/C][C]107.969991237879[/C][C]106.708333333333[/C][C]1.01182342432999[/C][C]0.981754270651568[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]105[/C][C]105.141549470546[/C][C]106[/C][C]0.991901410099487[/C][C]0.998653724704854[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]105[/C][C]104.092982072099[/C][C]105.416666666667[/C][C]0.987443308193821[/C][C]1.00871353582005[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]101[/C][C]100.933523061718[/C][C]104.666666666667[/C][C]0.964333022882657[/C][C]1.00065862100386[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]95[/C][C]95.8976652665008[/C][C]103.958333333333[/C][C]0.922462511581571[/C][C]0.99063934180247[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]93[/C][C]93.3664604081999[/C][C]103.416666666667[/C][C]0.902818311763416[/C][C]0.996075031584171[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]84[/C][C]88.2630520306246[/C][C]103.125[/C][C]0.855884140903026[/C][C]0.951700604810884[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]87[/C][C]88.290349104586[/C][C]103.166666666667[/C][C]0.855803060787585[/C][C]0.985385162504484[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]116[/C][C]110.287398403375[/C][C]103.416666666667[/C][C]1.06643737376349[/C][C]1.05179741003348[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]120[/C][C]123.611753647750[/C][C]103.916666666667[/C][C]1.18952770150201[/C][C]0.970781470684069[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]117[/C][C]122.553680176209[/C][C]104.791666666667[/C][C]1.16949833965368[/C][C]0.954683693152067[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]109[/C][C]114.608971538284[/C][C]105.916666666667[/C][C]1.08206739453927[/C][C]0.95105992608606[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]105[/C][C]108.391584331350[/C][C]107.125[/C][C]1.01182342432999[/C][C]0.968709892449013[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]107[/C][C]107.538644544953[/C][C]108.416666666667[/C][C]0.991901410099487[/C][C]0.994991153671018[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]109[/C][C]108.330759603097[/C][C]109.708333333333[/C][C]0.987443308193821[/C][C]1.00617775043169[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]109[/C][C]107.081146082595[/C][C]111.041666666667[/C][C]0.964333022882657[/C][C]1.01791962439331[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]108[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.922462511581571[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]107[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.902818311763416[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]99[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.855884140903026[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]103[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.855803060787585[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]131[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.06643737376349[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]137[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=62823&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=62823&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
1162NANA1.18952770150201NA
2161NANA1.16949833965368NA
3149NANA1.08206739453927NA
4139NANA1.01182342432999NA
5135NANA0.991901410099487NA
6130NANA0.987443308193821NA
7127129.662611035097134.4583333333330.9643330228826570.979465082386961
8122123.686848427896134.0833333333330.9224625115815710.986361941877119
9117120.827184057670133.8333333333330.9028183117634160.968325140674935
10112114.403180167371133.6666666666670.8558841409030260.978993764300474
11113114.214050154276133.4583333333330.8558030607875850.989370395738208
12149141.969475382265133.1251.066437373763491.04952138196471
13157157.909802374392132.751.189527701502010.99423846803231
14157154.812342711656132.3751.169498339653681.01413102631241
15147142.877982220623132.0416666666671.082067394539271.02884991595845
16137133.434214083517131.8751.011823424329991.02672317546871
17132130.724340006028131.7916666666670.9919014100994871.00975839689772
18125129.889938498662131.5416666666670.9874433081938210.962353215690278
19123126.367806540248131.0416666666670.9643330228826570.973349173080919
20117120.304485885430130.4166666666670.9224625115815710.972532313644756
21114116.952588803019129.5416666666670.9028183117634160.974753967969087
22111109.909788427630128.4166666666670.8558841409030261.00991914904001
23112108.829622563488127.1666666666670.8558030607875851.02913156695607
24144134.548848656494126.1666666666671.066437373763491.07024327177734
25150149.087471921585125.3333333333331.189527701502011.00612075626914
26149145.407626896941124.3333333333331.169498339653681.02470553422624
27134133.454978659843123.3333333333331.082067394539271.00408393411494
28123123.611095005647122.1666666666671.011823424329990.995056309422558
29116119.730766044092120.7083333333330.9919014100994870.96884037271825
30117117.588040617414119.0833333333330.9874433081938210.994999146049831
31111113.228769103472117.4166666666670.9643330228826570.980316229513762
32105106.582856025654115.5416666666670.9224625115815710.985149056005095
33102102.657965533432113.7083333333330.9028183117634160.99359070160788
349596.0373329771604112.2083333333330.8558841409030260.989198648640033
359395.0297982082881111.0416666666670.8558030607875850.97864040283618
36124117.396980895131110.0833333333331.066437373763491.05624522074181
37130129.856774080636109.1666666666671.189527701502011.00110295300633
38124126.695653462482108.3333333333331.169498339653680.97872339430113
39115116.367331054410107.5416666666671.082067394539270.988249871832404
40106107.969991237879106.7083333333331.011823424329990.981754270651568
41105105.1415494705461060.9919014100994870.998653724704854
42105104.092982072099105.4166666666670.9874433081938211.00871353582005
43101100.933523061718104.6666666666670.9643330228826571.00065862100386
449595.8976652665008103.9583333333330.9224625115815710.99063934180247
459393.3664604081999103.4166666666670.9028183117634160.996075031584171
468488.2630520306246103.1250.8558841409030260.951700604810884
478788.290349104586103.1666666666670.8558030607875850.985385162504484
48116110.287398403375103.4166666666671.066437373763491.05179741003348
49120123.611753647750103.9166666666671.189527701502010.970781470684069
50117122.553680176209104.7916666666671.169498339653680.954683693152067
51109114.608971538284105.9166666666671.082067394539270.95105992608606
52105108.391584331350107.1251.011823424329990.968709892449013
53107107.538644544953108.4166666666670.9919014100994870.994991153671018
54109108.330759603097109.7083333333330.9874433081938211.00617775043169
55109107.081146082595111.0416666666670.9643330228826571.01791962439331
56108NANA0.922462511581571NA
57107NANA0.902818311763416NA
5899NANA0.855884140903026NA
59103NANA0.855803060787585NA
60131NANA1.06643737376349NA
61137NANANANA



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')