FreeStatistics.org

Free Statistics

of Irreproducible Research!

Description of Statistical Computation

Author's title

Author*Unverified author*
R Software Modulerwasp_decompose.wasp
Title produced by softwareClassical Decomposition
Date of computationTue, 13 Jan 2009 10:41:48 -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/Jan/13/t1231868584c07al8pn6gbu6wt.htm/, Retrieved Tue, 30 Apr 2024 16:21:09 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=36866, Retrieved Tue, 30 Apr 2024 16:21:09 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact212

Tree of Dependent Computations

Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-       [Classical Decomposition] [Opgave 9-2 - Cons...] [2009-01-13 17:41:48] [d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e] [Current]
Feedback Forum

Post a new message

Dataset

Dataseries X:
Download CSV
Histogram
Boxplots 
105,6
110,2
104,9
102,9
102,6
103,6
107,8
106,6
106
105,2
107,9
107,5
107,5
113,3
107,8
104,5
105,1
104,2
106,6
103,8
107,7
106,4
110
113,2
113,9
112
113,9
113,1
111,7
110,7
113,5
114
112,7
112,2
115,8
118,4
118,8
123,9
118
120,2
118,7
119,8
124,8
121,3
120,2
118,3
129,6
130,2
127,19
133,1
129,12
123,28
123,36
124,13
126,96
127,14
123,7
123,67
130,19
134,01
124,96
129,96
128,32
132,38
126,25
128,91
131,42
129,44
126,86
126,71
131,63
132,78
126,61
132,84
123,14
128,13
125,49
126,48
130,86
127,32
126,56
126,64
129,26
126,47
135,38
135,5
132,22
122,62
125,16
128,5
133,86
128,87
125,07
125,25
132,16
130,24

Tables (Output of Computation)





Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time4 seconds
R Server'Herman Ole Andreas Wold' @ 193.190.124.10:1001

\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 & 4 seconds \tabularnewline
R Server & 'Herman Ole Andreas Wold' @ 193.190.124.10:1001 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=36866&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]4 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'Herman Ole Andreas Wold' @ 193.190.124.10:1001[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=36866&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=36866&T=0

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


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

Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time4 seconds
R Server'Herman Ole Andreas Wold' @ 193.190.124.10:1001






Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
1105.6NANA0.357760416666667NA
2110.2NANA4.41039930555555NA
3104.9NANA-0.0129340277777865NA
4102.9NANA-0.0862673611111124NA
5102.6NANA-2.21515625NA
6103.6NANA-1.89189236111111NA
7107.8107.081927083333105.9791666666671.102760416666660.718072916666657
8106.6105.085815972222106.1875-1.101684027777781.51418402777777
9106104.132065972222106.4375-2.305434027777781.86793402777778
10105.2103.390815972222106.625-3.234184027777771.80918402777779
11107.9108.723177083333106.7958333333331.92734375000001-0.823177083333348
12107.5109.974288194444106.9253.04928819444445-2.47428819444441
13107.5107.257760416667106.90.3577604166666670.242239583333372
14113.3111.143732638889106.7333333333334.410399305555552.15626736111113
15107.8106.674565972222106.6875-0.01293402777778651.12543402777779
16104.5106.722065972222106.808333333333-0.0862673611111124-2.22206597222220
17105.1104.730677083333106.945833333333-2.215156250.369322916666675
18104.2105.378940972222107.270833333333-1.89189236111111-1.17894097222221
19106.6108.877760416667107.7751.10276041666666-2.27776041666665
20103.8106.885815972222107.9875-1.10168402777778-3.08581597222221
21107.7105.882065972222108.1875-2.305434027777781.81793402777781
22106.4105.565815972222108.8-3.234184027777770.83418402777778
23110111.360677083333109.4333333333331.92734375000001-1.36067708333331
24113.2113.028454861111109.9791666666673.049288194444450.171545138888888
25113.9110.895260416667110.53750.3577604166666673.00473958333335
26112115.660399305556111.254.41039930555555-3.66039930555553
27113.9111.870399305556111.883333333333-0.01293402777778652.02960069444445
28113.1112.247065972222112.333333333333-0.08626736111111240.852934027777778
29111.7110.601510416667112.816666666667-2.215156251.09848958333335
30110.7111.383107638889113.275-1.89189236111111-0.68310763888887
31113.5114.79859375113.6958333333331.10276041666666-1.29859374999997
32114113.294149305556114.395833333333-1.101684027777780.70585069444445
33112.7112.757065972222115.0625-2.30543402777778-0.0570659722222189
34112.2112.294982638889115.529166666667-3.23418402777777-0.0949826388888795
35115.8118.044010416667116.1166666666671.92734375000001-2.24401041666665
36118.4119.836788194444116.78753.04928819444445-1.43678819444442
37118.8117.995260416667117.63750.3577604166666670.804739583333316
38123.9122.822899305556118.41254.410399305555551.07710069444445
39118119.016232638889119.029166666667-0.0129340277777865-1.01623263888888
40120.2119.509565972222119.595833333333-0.08626736111111240.690434027777769
41118.7118.20984375120.425-2.215156250.490156249999998
42119.8119.599774305556121.491666666667-1.891892361111110.200225694444455
43124.8123.435677083333122.3329166666671.102760416666661.36432291666668
44121.3121.964149305556123.065833333333-1.10168402777778-0.664149305555526
45120.2121.607065972222123.9125-2.30543402777778-1.40706597222221
46118.3121.269982638889124.504166666667-3.23418402777777-2.96998263888887
47129.6126.754010416667124.8266666666671.927343750000012.84598958333333
48130.2128.250538194444125.201253.049288194444451.94946180555557
49127.19125.829427083333125.4716666666670.3577604166666671.36057291666668
50133.1130.215399305556125.8054.410399305555552.88460069444446
51129.12126.181232638889126.194166666667-0.01293402777778652.93876736111113
52123.28126.477482638889126.56375-0.0862673611111124-3.19748263888887
53123.36124.596927083333126.812083333333-2.21515625-1.23692708333333
54124.13125.103524305556126.995416666667-1.89189236111111-0.973524305555571
55126.96128.164010416667127.061251.10276041666666-1.20401041666666
56127.14125.735815972222126.8375-1.101684027777781.40418402777777
57123.7124.367899305556126.673333333333-2.30543402777778-0.667899305555537
58123.67123.784982638889127.019166666667-3.23418402777777-0.114982638888904
59130.19129.44609375127.518751.927343750000010.743906250000009
60134.01130.887621527778127.8383333333333.049288194444453.12237847222224
61124.96128.58109375128.2233333333330.357760416666667-3.62109374999997
62129.96132.915399305556128.5054.41039930555555-2.95539930555553
63128.32128.719565972222128.7325-0.0129340277777865-0.399565972222206
64132.38128.904565972222128.990833333333-0.08626736111111243.47543402777779
65126.25126.96234375129.1775-2.21515625-0.712343749999974
66128.91127.294357638889129.18625-1.891892361111111.61564236111113
67131.42130.306510416667129.203751.102760416666661.11348958333335
68129.44128.290815972222129.3925-1.101684027777781.14918402777781
69126.86126.991232638889129.296666666667-2.30543402777778-0.131232638888889
70126.71125.669565972222128.90375-3.234184027777771.04043402777779
71131.63130.62234375128.6951.927343750000011.00765625000003
72132.78131.611371527778128.5620833333333.049288194444451.16862847222225
73126.61128.795260416667128.43750.357760416666667-2.18526041666667
74132.84132.736232638889128.3258333333334.410399305555550.103767361111096
75123.14128.212065972222128.225-0.0129340277777865-5.07206597222221
76128.13128.123315972222128.209583333333-0.08626736111111240.0066840277777942
77125.49125.892760416667128.107916666667-2.21515625-0.402760416666666
78126.48125.854357638889127.74625-1.891892361111110.625642361111133
79130.86128.951510416667127.848751.102760416666661.90848958333336
80127.32127.223315972222128.325-1.101684027777780.0966840277777976
81126.56126.508732638889128.814166666667-2.305434027777780.0512673611111154
82126.64125.728732638889128.962916666667-3.234184027777770.911267361111129
83129.26130.646927083333128.7195833333331.92734375000001-1.38692708333332
84126.47131.839288194444128.793.04928819444445-5.36928819444444
85135.38129.356927083333128.9991666666670.3577604166666676.02307291666665
86135.5133.599149305556129.188754.410399305555551.90085069444447
87132.22129.178315972222129.19125-0.01293402777778653.04168402777779
88122.62128.984982638889129.07125-0.0862673611111124-6.36498263888885
89125.16126.919010416667129.134166666667-2.21515625-1.75901041666665
90128.5127.520190972222129.412083333333-1.891892361111110.979809027777776
91133.86NANA1.10276041666666NA
92128.87NANA-1.10168402777778NA
93125.07NANA-2.30543402777778NA
94125.25NANA-3.23418402777777NA
95132.16NANA1.92734375000001NA
96130.24NANA3.04928819444445NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 105.6 & NA & NA & 0.357760416666667 & NA \tabularnewline
2 & 110.2 & NA & NA & 4.41039930555555 & NA \tabularnewline
3 & 104.9 & NA & NA & -0.0129340277777865 & NA \tabularnewline
4 & 102.9 & NA & NA & -0.0862673611111124 & NA \tabularnewline
5 & 102.6 & NA & NA & -2.21515625 & NA \tabularnewline
6 & 103.6 & NA & NA & -1.89189236111111 & NA \tabularnewline
7 & 107.8 & 107.081927083333 & 105.979166666667 & 1.10276041666666 & 0.718072916666657 \tabularnewline
8 & 106.6 & 105.085815972222 & 106.1875 & -1.10168402777778 & 1.51418402777777 \tabularnewline
9 & 106 & 104.132065972222 & 106.4375 & -2.30543402777778 & 1.86793402777778 \tabularnewline
10 & 105.2 & 103.390815972222 & 106.625 & -3.23418402777777 & 1.80918402777779 \tabularnewline
11 & 107.9 & 108.723177083333 & 106.795833333333 & 1.92734375000001 & -0.823177083333348 \tabularnewline
12 & 107.5 & 109.974288194444 & 106.925 & 3.04928819444445 & -2.47428819444441 \tabularnewline
13 & 107.5 & 107.257760416667 & 106.9 & 0.357760416666667 & 0.242239583333372 \tabularnewline
14 & 113.3 & 111.143732638889 & 106.733333333333 & 4.41039930555555 & 2.15626736111113 \tabularnewline
15 & 107.8 & 106.674565972222 & 106.6875 & -0.0129340277777865 & 1.12543402777779 \tabularnewline
16 & 104.5 & 106.722065972222 & 106.808333333333 & -0.0862673611111124 & -2.22206597222220 \tabularnewline
17 & 105.1 & 104.730677083333 & 106.945833333333 & -2.21515625 & 0.369322916666675 \tabularnewline
18 & 104.2 & 105.378940972222 & 107.270833333333 & -1.89189236111111 & -1.17894097222221 \tabularnewline
19 & 106.6 & 108.877760416667 & 107.775 & 1.10276041666666 & -2.27776041666665 \tabularnewline
20 & 103.8 & 106.885815972222 & 107.9875 & -1.10168402777778 & -3.08581597222221 \tabularnewline
21 & 107.7 & 105.882065972222 & 108.1875 & -2.30543402777778 & 1.81793402777781 \tabularnewline
22 & 106.4 & 105.565815972222 & 108.8 & -3.23418402777777 & 0.83418402777778 \tabularnewline
23 & 110 & 111.360677083333 & 109.433333333333 & 1.92734375000001 & -1.36067708333331 \tabularnewline
24 & 113.2 & 113.028454861111 & 109.979166666667 & 3.04928819444445 & 0.171545138888888 \tabularnewline
25 & 113.9 & 110.895260416667 & 110.5375 & 0.357760416666667 & 3.00473958333335 \tabularnewline
26 & 112 & 115.660399305556 & 111.25 & 4.41039930555555 & -3.66039930555553 \tabularnewline
27 & 113.9 & 111.870399305556 & 111.883333333333 & -0.0129340277777865 & 2.02960069444445 \tabularnewline
28 & 113.1 & 112.247065972222 & 112.333333333333 & -0.0862673611111124 & 0.852934027777778 \tabularnewline
29 & 111.7 & 110.601510416667 & 112.816666666667 & -2.21515625 & 1.09848958333335 \tabularnewline
30 & 110.7 & 111.383107638889 & 113.275 & -1.89189236111111 & -0.68310763888887 \tabularnewline
31 & 113.5 & 114.79859375 & 113.695833333333 & 1.10276041666666 & -1.29859374999997 \tabularnewline
32 & 114 & 113.294149305556 & 114.395833333333 & -1.10168402777778 & 0.70585069444445 \tabularnewline
33 & 112.7 & 112.757065972222 & 115.0625 & -2.30543402777778 & -0.0570659722222189 \tabularnewline
34 & 112.2 & 112.294982638889 & 115.529166666667 & -3.23418402777777 & -0.0949826388888795 \tabularnewline
35 & 115.8 & 118.044010416667 & 116.116666666667 & 1.92734375000001 & -2.24401041666665 \tabularnewline
36 & 118.4 & 119.836788194444 & 116.7875 & 3.04928819444445 & -1.43678819444442 \tabularnewline
37 & 118.8 & 117.995260416667 & 117.6375 & 0.357760416666667 & 0.804739583333316 \tabularnewline
38 & 123.9 & 122.822899305556 & 118.4125 & 4.41039930555555 & 1.07710069444445 \tabularnewline
39 & 118 & 119.016232638889 & 119.029166666667 & -0.0129340277777865 & -1.01623263888888 \tabularnewline
40 & 120.2 & 119.509565972222 & 119.595833333333 & -0.0862673611111124 & 0.690434027777769 \tabularnewline
41 & 118.7 & 118.20984375 & 120.425 & -2.21515625 & 0.490156249999998 \tabularnewline
42 & 119.8 & 119.599774305556 & 121.491666666667 & -1.89189236111111 & 0.200225694444455 \tabularnewline
43 & 124.8 & 123.435677083333 & 122.332916666667 & 1.10276041666666 & 1.36432291666668 \tabularnewline
44 & 121.3 & 121.964149305556 & 123.065833333333 & -1.10168402777778 & -0.664149305555526 \tabularnewline
45 & 120.2 & 121.607065972222 & 123.9125 & -2.30543402777778 & -1.40706597222221 \tabularnewline
46 & 118.3 & 121.269982638889 & 124.504166666667 & -3.23418402777777 & -2.96998263888887 \tabularnewline
47 & 129.6 & 126.754010416667 & 124.826666666667 & 1.92734375000001 & 2.84598958333333 \tabularnewline
48 & 130.2 & 128.250538194444 & 125.20125 & 3.04928819444445 & 1.94946180555557 \tabularnewline
49 & 127.19 & 125.829427083333 & 125.471666666667 & 0.357760416666667 & 1.36057291666668 \tabularnewline
50 & 133.1 & 130.215399305556 & 125.805 & 4.41039930555555 & 2.88460069444446 \tabularnewline
51 & 129.12 & 126.181232638889 & 126.194166666667 & -0.0129340277777865 & 2.93876736111113 \tabularnewline
52 & 123.28 & 126.477482638889 & 126.56375 & -0.0862673611111124 & -3.19748263888887 \tabularnewline
53 & 123.36 & 124.596927083333 & 126.812083333333 & -2.21515625 & -1.23692708333333 \tabularnewline
54 & 124.13 & 125.103524305556 & 126.995416666667 & -1.89189236111111 & -0.973524305555571 \tabularnewline
55 & 126.96 & 128.164010416667 & 127.06125 & 1.10276041666666 & -1.20401041666666 \tabularnewline
56 & 127.14 & 125.735815972222 & 126.8375 & -1.10168402777778 & 1.40418402777777 \tabularnewline
57 & 123.7 & 124.367899305556 & 126.673333333333 & -2.30543402777778 & -0.667899305555537 \tabularnewline
58 & 123.67 & 123.784982638889 & 127.019166666667 & -3.23418402777777 & -0.114982638888904 \tabularnewline
59 & 130.19 & 129.44609375 & 127.51875 & 1.92734375000001 & 0.743906250000009 \tabularnewline
60 & 134.01 & 130.887621527778 & 127.838333333333 & 3.04928819444445 & 3.12237847222224 \tabularnewline
61 & 124.96 & 128.58109375 & 128.223333333333 & 0.357760416666667 & -3.62109374999997 \tabularnewline
62 & 129.96 & 132.915399305556 & 128.505 & 4.41039930555555 & -2.95539930555553 \tabularnewline
63 & 128.32 & 128.719565972222 & 128.7325 & -0.0129340277777865 & -0.399565972222206 \tabularnewline
64 & 132.38 & 128.904565972222 & 128.990833333333 & -0.0862673611111124 & 3.47543402777779 \tabularnewline
65 & 126.25 & 126.96234375 & 129.1775 & -2.21515625 & -0.712343749999974 \tabularnewline
66 & 128.91 & 127.294357638889 & 129.18625 & -1.89189236111111 & 1.61564236111113 \tabularnewline
67 & 131.42 & 130.306510416667 & 129.20375 & 1.10276041666666 & 1.11348958333335 \tabularnewline
68 & 129.44 & 128.290815972222 & 129.3925 & -1.10168402777778 & 1.14918402777781 \tabularnewline
69 & 126.86 & 126.991232638889 & 129.296666666667 & -2.30543402777778 & -0.131232638888889 \tabularnewline
70 & 126.71 & 125.669565972222 & 128.90375 & -3.23418402777777 & 1.04043402777779 \tabularnewline
71 & 131.63 & 130.62234375 & 128.695 & 1.92734375000001 & 1.00765625000003 \tabularnewline
72 & 132.78 & 131.611371527778 & 128.562083333333 & 3.04928819444445 & 1.16862847222225 \tabularnewline
73 & 126.61 & 128.795260416667 & 128.4375 & 0.357760416666667 & -2.18526041666667 \tabularnewline
74 & 132.84 & 132.736232638889 & 128.325833333333 & 4.41039930555555 & 0.103767361111096 \tabularnewline
75 & 123.14 & 128.212065972222 & 128.225 & -0.0129340277777865 & -5.07206597222221 \tabularnewline
76 & 128.13 & 128.123315972222 & 128.209583333333 & -0.0862673611111124 & 0.0066840277777942 \tabularnewline
77 & 125.49 & 125.892760416667 & 128.107916666667 & -2.21515625 & -0.402760416666666 \tabularnewline
78 & 126.48 & 125.854357638889 & 127.74625 & -1.89189236111111 & 0.625642361111133 \tabularnewline
79 & 130.86 & 128.951510416667 & 127.84875 & 1.10276041666666 & 1.90848958333336 \tabularnewline
80 & 127.32 & 127.223315972222 & 128.325 & -1.10168402777778 & 0.0966840277777976 \tabularnewline
81 & 126.56 & 126.508732638889 & 128.814166666667 & -2.30543402777778 & 0.0512673611111154 \tabularnewline
82 & 126.64 & 125.728732638889 & 128.962916666667 & -3.23418402777777 & 0.911267361111129 \tabularnewline
83 & 129.26 & 130.646927083333 & 128.719583333333 & 1.92734375000001 & -1.38692708333332 \tabularnewline
84 & 126.47 & 131.839288194444 & 128.79 & 3.04928819444445 & -5.36928819444444 \tabularnewline
85 & 135.38 & 129.356927083333 & 128.999166666667 & 0.357760416666667 & 6.02307291666665 \tabularnewline
86 & 135.5 & 133.599149305556 & 129.18875 & 4.41039930555555 & 1.90085069444447 \tabularnewline
87 & 132.22 & 129.178315972222 & 129.19125 & -0.0129340277777865 & 3.04168402777779 \tabularnewline
88 & 122.62 & 128.984982638889 & 129.07125 & -0.0862673611111124 & -6.36498263888885 \tabularnewline
89 & 125.16 & 126.919010416667 & 129.134166666667 & -2.21515625 & -1.75901041666665 \tabularnewline
90 & 128.5 & 127.520190972222 & 129.412083333333 & -1.89189236111111 & 0.979809027777776 \tabularnewline
91 & 133.86 & NA & NA & 1.10276041666666 & NA \tabularnewline
92 & 128.87 & NA & NA & -1.10168402777778 & NA \tabularnewline
93 & 125.07 & NA & NA & -2.30543402777778 & NA \tabularnewline
94 & 125.25 & NA & NA & -3.23418402777777 & NA \tabularnewline
95 & 132.16 & NA & NA & 1.92734375000001 & NA \tabularnewline
96 & 130.24 & NA & NA & 3.04928819444445 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=36866&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]105.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.357760416666667[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]110.2[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]4.41039930555555[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]104.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0129340277777865[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]102.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0862673611111124[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]102.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-2.21515625[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]103.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1.89189236111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]107.8[/C][C]107.081927083333[/C][C]105.979166666667[/C][C]1.10276041666666[/C][C]0.718072916666657[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]106.6[/C][C]105.085815972222[/C][C]106.1875[/C][C]-1.10168402777778[/C][C]1.51418402777777[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]106[/C][C]104.132065972222[/C][C]106.4375[/C][C]-2.30543402777778[/C][C]1.86793402777778[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]105.2[/C][C]103.390815972222[/C][C]106.625[/C][C]-3.23418402777777[/C][C]1.80918402777779[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]107.9[/C][C]108.723177083333[/C][C]106.795833333333[/C][C]1.92734375000001[/C][C]-0.823177083333348[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]107.5[/C][C]109.974288194444[/C][C]106.925[/C][C]3.04928819444445[/C][C]-2.47428819444441[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]107.5[/C][C]107.257760416667[/C][C]106.9[/C][C]0.357760416666667[/C][C]0.242239583333372[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]113.3[/C][C]111.143732638889[/C][C]106.733333333333[/C][C]4.41039930555555[/C][C]2.15626736111113[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]107.8[/C][C]106.674565972222[/C][C]106.6875[/C][C]-0.0129340277777865[/C][C]1.12543402777779[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]104.5[/C][C]106.722065972222[/C][C]106.808333333333[/C][C]-0.0862673611111124[/C][C]-2.22206597222220[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]105.1[/C][C]104.730677083333[/C][C]106.945833333333[/C][C]-2.21515625[/C][C]0.369322916666675[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]104.2[/C][C]105.378940972222[/C][C]107.270833333333[/C][C]-1.89189236111111[/C][C]-1.17894097222221[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]106.6[/C][C]108.877760416667[/C][C]107.775[/C][C]1.10276041666666[/C][C]-2.27776041666665[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]103.8[/C][C]106.885815972222[/C][C]107.9875[/C][C]-1.10168402777778[/C][C]-3.08581597222221[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]107.7[/C][C]105.882065972222[/C][C]108.1875[/C][C]-2.30543402777778[/C][C]1.81793402777781[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]106.4[/C][C]105.565815972222[/C][C]108.8[/C][C]-3.23418402777777[/C][C]0.83418402777778[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]110[/C][C]111.360677083333[/C][C]109.433333333333[/C][C]1.92734375000001[/C][C]-1.36067708333331[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]113.2[/C][C]113.028454861111[/C][C]109.979166666667[/C][C]3.04928819444445[/C][C]0.171545138888888[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]113.9[/C][C]110.895260416667[/C][C]110.5375[/C][C]0.357760416666667[/C][C]3.00473958333335[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]112[/C][C]115.660399305556[/C][C]111.25[/C][C]4.41039930555555[/C][C]-3.66039930555553[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]113.9[/C][C]111.870399305556[/C][C]111.883333333333[/C][C]-0.0129340277777865[/C][C]2.02960069444445[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]113.1[/C][C]112.247065972222[/C][C]112.333333333333[/C][C]-0.0862673611111124[/C][C]0.852934027777778[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]111.7[/C][C]110.601510416667[/C][C]112.816666666667[/C][C]-2.21515625[/C][C]1.09848958333335[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]110.7[/C][C]111.383107638889[/C][C]113.275[/C][C]-1.89189236111111[/C][C]-0.68310763888887[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]113.5[/C][C]114.79859375[/C][C]113.695833333333[/C][C]1.10276041666666[/C][C]-1.29859374999997[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]114[/C][C]113.294149305556[/C][C]114.395833333333[/C][C]-1.10168402777778[/C][C]0.70585069444445[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]112.7[/C][C]112.757065972222[/C][C]115.0625[/C][C]-2.30543402777778[/C][C]-0.0570659722222189[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]112.2[/C][C]112.294982638889[/C][C]115.529166666667[/C][C]-3.23418402777777[/C][C]-0.0949826388888795[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]115.8[/C][C]118.044010416667[/C][C]116.116666666667[/C][C]1.92734375000001[/C][C]-2.24401041666665[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]118.4[/C][C]119.836788194444[/C][C]116.7875[/C][C]3.04928819444445[/C][C]-1.43678819444442[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]118.8[/C][C]117.995260416667[/C][C]117.6375[/C][C]0.357760416666667[/C][C]0.804739583333316[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]123.9[/C][C]122.822899305556[/C][C]118.4125[/C][C]4.41039930555555[/C][C]1.07710069444445[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]118[/C][C]119.016232638889[/C][C]119.029166666667[/C][C]-0.0129340277777865[/C][C]-1.01623263888888[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]120.2[/C][C]119.509565972222[/C][C]119.595833333333[/C][C]-0.0862673611111124[/C][C]0.690434027777769[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]118.7[/C][C]118.20984375[/C][C]120.425[/C][C]-2.21515625[/C][C]0.490156249999998[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]119.8[/C][C]119.599774305556[/C][C]121.491666666667[/C][C]-1.89189236111111[/C][C]0.200225694444455[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]124.8[/C][C]123.435677083333[/C][C]122.332916666667[/C][C]1.10276041666666[/C][C]1.36432291666668[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]121.3[/C][C]121.964149305556[/C][C]123.065833333333[/C][C]-1.10168402777778[/C][C]-0.664149305555526[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]120.2[/C][C]121.607065972222[/C][C]123.9125[/C][C]-2.30543402777778[/C][C]-1.40706597222221[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]118.3[/C][C]121.269982638889[/C][C]124.504166666667[/C][C]-3.23418402777777[/C][C]-2.96998263888887[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]129.6[/C][C]126.754010416667[/C][C]124.826666666667[/C][C]1.92734375000001[/C][C]2.84598958333333[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]130.2[/C][C]128.250538194444[/C][C]125.20125[/C][C]3.04928819444445[/C][C]1.94946180555557[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]127.19[/C][C]125.829427083333[/C][C]125.471666666667[/C][C]0.357760416666667[/C][C]1.36057291666668[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]133.1[/C][C]130.215399305556[/C][C]125.805[/C][C]4.41039930555555[/C][C]2.88460069444446[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]129.12[/C][C]126.181232638889[/C][C]126.194166666667[/C][C]-0.0129340277777865[/C][C]2.93876736111113[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]123.28[/C][C]126.477482638889[/C][C]126.56375[/C][C]-0.0862673611111124[/C][C]-3.19748263888887[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]123.36[/C][C]124.596927083333[/C][C]126.812083333333[/C][C]-2.21515625[/C][C]-1.23692708333333[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]124.13[/C][C]125.103524305556[/C][C]126.995416666667[/C][C]-1.89189236111111[/C][C]-0.973524305555571[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]126.96[/C][C]128.164010416667[/C][C]127.06125[/C][C]1.10276041666666[/C][C]-1.20401041666666[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]127.14[/C][C]125.735815972222[/C][C]126.8375[/C][C]-1.10168402777778[/C][C]1.40418402777777[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]123.7[/C][C]124.367899305556[/C][C]126.673333333333[/C][C]-2.30543402777778[/C][C]-0.667899305555537[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]123.67[/C][C]123.784982638889[/C][C]127.019166666667[/C][C]-3.23418402777777[/C][C]-0.114982638888904[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]130.19[/C][C]129.44609375[/C][C]127.51875[/C][C]1.92734375000001[/C][C]0.743906250000009[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]134.01[/C][C]130.887621527778[/C][C]127.838333333333[/C][C]3.04928819444445[/C][C]3.12237847222224[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]124.96[/C][C]128.58109375[/C][C]128.223333333333[/C][C]0.357760416666667[/C][C]-3.62109374999997[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]129.96[/C][C]132.915399305556[/C][C]128.505[/C][C]4.41039930555555[/C][C]-2.95539930555553[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]128.32[/C][C]128.719565972222[/C][C]128.7325[/C][C]-0.0129340277777865[/C][C]-0.399565972222206[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]132.38[/C][C]128.904565972222[/C][C]128.990833333333[/C][C]-0.0862673611111124[/C][C]3.47543402777779[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]126.25[/C][C]126.96234375[/C][C]129.1775[/C][C]-2.21515625[/C][C]-0.712343749999974[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]128.91[/C][C]127.294357638889[/C][C]129.18625[/C][C]-1.89189236111111[/C][C]1.61564236111113[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]131.42[/C][C]130.306510416667[/C][C]129.20375[/C][C]1.10276041666666[/C][C]1.11348958333335[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]129.44[/C][C]128.290815972222[/C][C]129.3925[/C][C]-1.10168402777778[/C][C]1.14918402777781[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]126.86[/C][C]126.991232638889[/C][C]129.296666666667[/C][C]-2.30543402777778[/C][C]-0.131232638888889[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]126.71[/C][C]125.669565972222[/C][C]128.90375[/C][C]-3.23418402777777[/C][C]1.04043402777779[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]131.63[/C][C]130.62234375[/C][C]128.695[/C][C]1.92734375000001[/C][C]1.00765625000003[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]132.78[/C][C]131.611371527778[/C][C]128.562083333333[/C][C]3.04928819444445[/C][C]1.16862847222225[/C][/ROW]
[ROW][C]73[/C][C]126.61[/C][C]128.795260416667[/C][C]128.4375[/C][C]0.357760416666667[/C][C]-2.18526041666667[/C][/ROW]
[ROW][C]74[/C][C]132.84[/C][C]132.736232638889[/C][C]128.325833333333[/C][C]4.41039930555555[/C][C]0.103767361111096[/C][/ROW]
[ROW][C]75[/C][C]123.14[/C][C]128.212065972222[/C][C]128.225[/C][C]-0.0129340277777865[/C][C]-5.07206597222221[/C][/ROW]
[ROW][C]76[/C][C]128.13[/C][C]128.123315972222[/C][C]128.209583333333[/C][C]-0.0862673611111124[/C][C]0.0066840277777942[/C][/ROW]
[ROW][C]77[/C][C]125.49[/C][C]125.892760416667[/C][C]128.107916666667[/C][C]-2.21515625[/C][C]-0.402760416666666[/C][/ROW]
[ROW][C]78[/C][C]126.48[/C][C]125.854357638889[/C][C]127.74625[/C][C]-1.89189236111111[/C][C]0.625642361111133[/C][/ROW]
[ROW][C]79[/C][C]130.86[/C][C]128.951510416667[/C][C]127.84875[/C][C]1.10276041666666[/C][C]1.90848958333336[/C][/ROW]
[ROW][C]80[/C][C]127.32[/C][C]127.223315972222[/C][C]128.325[/C][C]-1.10168402777778[/C][C]0.0966840277777976[/C][/ROW]
[ROW][C]81[/C][C]126.56[/C][C]126.508732638889[/C][C]128.814166666667[/C][C]-2.30543402777778[/C][C]0.0512673611111154[/C][/ROW]
[ROW][C]82[/C][C]126.64[/C][C]125.728732638889[/C][C]128.962916666667[/C][C]-3.23418402777777[/C][C]0.911267361111129[/C][/ROW]
[ROW][C]83[/C][C]129.26[/C][C]130.646927083333[/C][C]128.719583333333[/C][C]1.92734375000001[/C][C]-1.38692708333332[/C][/ROW]
[ROW][C]84[/C][C]126.47[/C][C]131.839288194444[/C][C]128.79[/C][C]3.04928819444445[/C][C]-5.36928819444444[/C][/ROW]
[ROW][C]85[/C][C]135.38[/C][C]129.356927083333[/C][C]128.999166666667[/C][C]0.357760416666667[/C][C]6.02307291666665[/C][/ROW]
[ROW][C]86[/C][C]135.5[/C][C]133.599149305556[/C][C]129.18875[/C][C]4.41039930555555[/C][C]1.90085069444447[/C][/ROW]
[ROW][C]87[/C][C]132.22[/C][C]129.178315972222[/C][C]129.19125[/C][C]-0.0129340277777865[/C][C]3.04168402777779[/C][/ROW]
[ROW][C]88[/C][C]122.62[/C][C]128.984982638889[/C][C]129.07125[/C][C]-0.0862673611111124[/C][C]-6.36498263888885[/C][/ROW]
[ROW][C]89[/C][C]125.16[/C][C]126.919010416667[/C][C]129.134166666667[/C][C]-2.21515625[/C][C]-1.75901041666665[/C][/ROW]
[ROW][C]90[/C][C]128.5[/C][C]127.520190972222[/C][C]129.412083333333[/C][C]-1.89189236111111[/C][C]0.979809027777776[/C][/ROW]
[ROW][C]91[/C][C]133.86[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.10276041666666[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]92[/C][C]128.87[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1.10168402777778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]93[/C][C]125.07[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-2.30543402777778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]94[/C][C]125.25[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-3.23418402777777[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]95[/C][C]132.16[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.92734375000001[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]96[/C][C]130.24[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]3.04928819444445[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=36866&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=36866&T=1

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


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

Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
1105.6NANA0.357760416666667NA
2110.2NANA4.41039930555555NA
3104.9NANA-0.0129340277777865NA
4102.9NANA-0.0862673611111124NA
5102.6NANA-2.21515625NA
6103.6NANA-1.89189236111111NA
7107.8107.081927083333105.9791666666671.102760416666660.718072916666657
8106.6105.085815972222106.1875-1.101684027777781.51418402777777
9106104.132065972222106.4375-2.305434027777781.86793402777778
10105.2103.390815972222106.625-3.234184027777771.80918402777779
11107.9108.723177083333106.7958333333331.92734375000001-0.823177083333348
12107.5109.974288194444106.9253.04928819444445-2.47428819444441
13107.5107.257760416667106.90.3577604166666670.242239583333372
14113.3111.143732638889106.7333333333334.410399305555552.15626736111113
15107.8106.674565972222106.6875-0.01293402777778651.12543402777779
16104.5106.722065972222106.808333333333-0.0862673611111124-2.22206597222220
17105.1104.730677083333106.945833333333-2.215156250.369322916666675
18104.2105.378940972222107.270833333333-1.89189236111111-1.17894097222221
19106.6108.877760416667107.7751.10276041666666-2.27776041666665
20103.8106.885815972222107.9875-1.10168402777778-3.08581597222221
21107.7105.882065972222108.1875-2.305434027777781.81793402777781
22106.4105.565815972222108.8-3.234184027777770.83418402777778
23110111.360677083333109.4333333333331.92734375000001-1.36067708333331
24113.2113.028454861111109.9791666666673.049288194444450.171545138888888
25113.9110.895260416667110.53750.3577604166666673.00473958333335
26112115.660399305556111.254.41039930555555-3.66039930555553
27113.9111.870399305556111.883333333333-0.01293402777778652.02960069444445
28113.1112.247065972222112.333333333333-0.08626736111111240.852934027777778
29111.7110.601510416667112.816666666667-2.215156251.09848958333335
30110.7111.383107638889113.275-1.89189236111111-0.68310763888887
31113.5114.79859375113.6958333333331.10276041666666-1.29859374999997
32114113.294149305556114.395833333333-1.101684027777780.70585069444445
33112.7112.757065972222115.0625-2.30543402777778-0.0570659722222189
34112.2112.294982638889115.529166666667-3.23418402777777-0.0949826388888795
35115.8118.044010416667116.1166666666671.92734375000001-2.24401041666665
36118.4119.836788194444116.78753.04928819444445-1.43678819444442
37118.8117.995260416667117.63750.3577604166666670.804739583333316
38123.9122.822899305556118.41254.410399305555551.07710069444445
39118119.016232638889119.029166666667-0.0129340277777865-1.01623263888888
40120.2119.509565972222119.595833333333-0.08626736111111240.690434027777769
41118.7118.20984375120.425-2.215156250.490156249999998
42119.8119.599774305556121.491666666667-1.891892361111110.200225694444455
43124.8123.435677083333122.3329166666671.102760416666661.36432291666668
44121.3121.964149305556123.065833333333-1.10168402777778-0.664149305555526
45120.2121.607065972222123.9125-2.30543402777778-1.40706597222221
46118.3121.269982638889124.504166666667-3.23418402777777-2.96998263888887
47129.6126.754010416667124.8266666666671.927343750000012.84598958333333
48130.2128.250538194444125.201253.049288194444451.94946180555557
49127.19125.829427083333125.4716666666670.3577604166666671.36057291666668
50133.1130.215399305556125.8054.410399305555552.88460069444446
51129.12126.181232638889126.194166666667-0.01293402777778652.93876736111113
52123.28126.477482638889126.56375-0.0862673611111124-3.19748263888887
53123.36124.596927083333126.812083333333-2.21515625-1.23692708333333
54124.13125.103524305556126.995416666667-1.89189236111111-0.973524305555571
55126.96128.164010416667127.061251.10276041666666-1.20401041666666
56127.14125.735815972222126.8375-1.101684027777781.40418402777777
57123.7124.367899305556126.673333333333-2.30543402777778-0.667899305555537
58123.67123.784982638889127.019166666667-3.23418402777777-0.114982638888904
59130.19129.44609375127.518751.927343750000010.743906250000009
60134.01130.887621527778127.8383333333333.049288194444453.12237847222224
61124.96128.58109375128.2233333333330.357760416666667-3.62109374999997
62129.96132.915399305556128.5054.41039930555555-2.95539930555553
63128.32128.719565972222128.7325-0.0129340277777865-0.399565972222206
64132.38128.904565972222128.990833333333-0.08626736111111243.47543402777779
65126.25126.96234375129.1775-2.21515625-0.712343749999974
66128.91127.294357638889129.18625-1.891892361111111.61564236111113
67131.42130.306510416667129.203751.102760416666661.11348958333335
68129.44128.290815972222129.3925-1.101684027777781.14918402777781
69126.86126.991232638889129.296666666667-2.30543402777778-0.131232638888889
70126.71125.669565972222128.90375-3.234184027777771.04043402777779
71131.63130.62234375128.6951.927343750000011.00765625000003
72132.78131.611371527778128.5620833333333.049288194444451.16862847222225
73126.61128.795260416667128.43750.357760416666667-2.18526041666667
74132.84132.736232638889128.3258333333334.410399305555550.103767361111096
75123.14128.212065972222128.225-0.0129340277777865-5.07206597222221
76128.13128.123315972222128.209583333333-0.08626736111111240.0066840277777942
77125.49125.892760416667128.107916666667-2.21515625-0.402760416666666
78126.48125.854357638889127.74625-1.891892361111110.625642361111133
79130.86128.951510416667127.848751.102760416666661.90848958333336
80127.32127.223315972222128.325-1.101684027777780.0966840277777976
81126.56126.508732638889128.814166666667-2.305434027777780.0512673611111154
82126.64125.728732638889128.962916666667-3.234184027777770.911267361111129
83129.26130.646927083333128.7195833333331.92734375000001-1.38692708333332
84126.47131.839288194444128.793.04928819444445-5.36928819444444
85135.38129.356927083333128.9991666666670.3577604166666676.02307291666665
86135.5133.599149305556129.188754.410399305555551.90085069444447
87132.22129.178315972222129.19125-0.01293402777778653.04168402777779
88122.62128.984982638889129.07125-0.0862673611111124-6.36498263888885
89125.16126.919010416667129.134166666667-2.21515625-1.75901041666665
90128.5127.520190972222129.412083333333-1.891892361111110.979809027777776
91133.86NANA1.10276041666666NA
92128.87NANA-1.10168402777778NA
93125.07NANA-2.30543402777778NA
94125.25NANA-3.23418402777777NA
95132.16NANA1.92734375000001NA
96130.24NANA3.04928819444445NA


Figures (Output of Computation)

Input Parameters & R Code

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')