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 computationWed, 14 Jan 2009 10:25:48 -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/14/t1231953995xosvizob0ff7aq7.htm/, Retrieved Mon, 06 May 2024 01:12:24 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=36880, Retrieved Mon, 06 May 2024 01:12:24 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact242

Tree of Dependent Computations

Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-       [Classical Decomposition] ["buitenlandse han...] [2009-01-14 17:25:48] [cd990bb7dd50d289d8ca88511d54b252] [Current]
Feedback Forum

Post a new message

Dataset

Dataseries X:
Download CSV
Histogram
Boxplots 
11,9
13,6
15,2
12,5
14,9
13,7
12,5
13,1
14,5
15,2
16,1
14,8
15,1
14,8
16,1
14,3
15,2
14,9
13,1
12,6
13,6
14,4
14
12,9
13,4
13,5
14,8
14,3
14,3
14
13,2
12,2
14,3
15,7
14,2
14,6
14,5
14,3
15,3
14,4
13,7
14,2
13,5
11,9
14,6
15,6
14,1
14,9
14,2
14,6
17,2
15,4
14,3
17,5
14,5
14,4
16,6
16,7
16,6
16,9
15,7
16,4
18,4
16,9
16,5
18,3
15,1
15,7
18,1
16,8
18,9
19
18,1
17,8
21,5
17,1
18,7
19
16,4
16,9
18,6
19,3
19,4
17,6
18,6
18,1
20,4
18,1
19,6
19,9
19,2
17,8
19,2
22,1
21,2
19,5

Tables (Output of Computation)





Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time1 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 & 1 seconds \tabularnewline
R Server & 'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=36880&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]1 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=36880&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=36880&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 time1 seconds
R Server'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135






Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
111.9NANA-0.170684523809523NA
213.6NANA-0.252827380952380NA
315.2NANA1.71979166666667NA
412.5NANA-0.234970238095237NA
514.9NANA-0.049255952380952NA
613.7NANA0.678125NA
712.512.740029761904814.1333333333333-1.39330357142857-0.240029761904761
813.112.642410714285714.3166666666667-1.674255952380950.457589285714286
914.514.600744047619014.40416666666670.196577380952381-0.100744047619049
1015.215.134672619047614.51666666666670.6180059523809520.0653273809523807
1116.115.103720238095214.60416666666670.4995535714285710.996279761904763
1214.814.729910714285714.66666666666670.0632440476190470.0700892857142872
1315.114.570982142857114.7416666666667-0.1706845238095230.529017857142854
1414.814.493005952381014.7458333333333-0.2528273809523800.306994047619048
1516.116.407291666666714.68751.71979166666667-0.307291666666666
1614.314.381696428571414.6166666666667-0.234970238095237-0.0816964285714317
1715.214.446577380952414.4958333333333-0.0492559523809520.753422619047617
1814.915.007291666666714.32916666666670.678125-0.107291666666665
1913.112.785863095238114.1791666666667-1.393303571428570.314136904761908
2012.612.379910714285714.0541666666667-1.674255952380950.220089285714288
2113.614.142410714285713.94583333333330.196577380952381-0.542410714285719
2214.414.509672619047613.89166666666670.618005952380952-0.109672619047618
231414.353720238095213.85416666666670.499553571428571-0.353720238095237
2412.913.842410714285713.77916666666670.063244047619047-0.942410714285714
2513.413.575148809523813.7458333333333-0.170684523809523-0.175148809523805
2613.513.480505952381013.7333333333333-0.2528273809523800.0194940476190499
2714.815.46562513.74583333333331.71979166666667-0.665624999999997
2814.313.594196428571413.8291666666667-0.2349702380952370.705803571428572
2914.313.842410714285713.8916666666667-0.0492559523809520.457589285714288
301414.648958333333313.97083333333330.678125-0.648958333333333
3113.212.694196428571414.0875-1.393303571428570.505803571428572
3212.212.492410714285714.1666666666667-1.67425595238095-0.292410714285712
3314.314.417410714285714.22083333333330.196577380952381-0.117410714285713
3415.714.863839285714314.24583333333330.6180059523809520.836160714285716
3514.214.724553571428614.2250.499553571428571-0.524553571428571
3614.614.271577380952414.20833333333330.0632440476190470.32842261904762
3714.514.058482142857114.2291666666667-0.1706845238095230.441517857142859
3814.313.976339285714314.2291666666667-0.2528273809523800.323660714285715
3915.315.948958333333314.22916666666671.71979166666667-0.648958333333333
4014.414.002529761904814.2375-0.2349702380952370.397470238095236
4113.714.179910714285714.2291666666667-0.049255952380952-0.479910714285717
4214.214.91562514.23750.678125-0.715625
4313.512.844196428571414.2375-1.393303571428570.655803571428574
4411.912.563244047619014.2375-1.67425595238095-0.663244047619047
4514.614.525744047619014.32916666666670.1965773809523810.0742559523809518
4615.615.068005952381014.450.6180059523809520.531994047619047
4714.115.016220238095214.51666666666670.499553571428571-0.916220238095239
4814.914.742410714285714.67916666666670.0632440476190470.157589285714286
4914.214.687648809523814.8583333333333-0.170684523809523-0.487648809523813
5014.614.751339285714315.0041666666667-0.252827380952380-0.151339285714288
5117.216.911458333333315.19166666666671.719791666666670.288541666666669
5215.415.085863095238115.3208333333333-0.2349702380952370.314136904761902
5314.315.421577380952415.4708333333333-0.049255952380952-1.12157738095238
5417.516.336458333333315.65833333333330.6781251.16354166666667
5514.514.410863095238115.8041666666667-1.393303571428570.0891369047619044
5614.414.267410714285715.9416666666667-1.674255952380950.132589285714289
5716.616.263244047619016.06666666666670.1965773809523810.336755952380955
5816.716.797172619047616.17916666666670.618005952380952-0.0971726190476154
5916.616.832886904761916.33333333333330.499553571428571-0.232886904761902
6016.916.521577380952416.45833333333330.0632440476190470.378422619047619
6115.716.345982142857116.5166666666667-0.170684523809523-0.645982142857143
6216.416.343005952381016.5958333333333-0.2528273809523800.0569940476190425
6318.418.432291666666716.71251.71979166666667-0.0322916666666657
6416.916.544196428571416.7791666666667-0.2349702380952370.35580357142857
6516.516.829910714285716.8791666666667-0.049255952380952-0.329910714285713
6618.317.74062517.06250.6781250.559375000000003
6715.115.856696428571417.25-1.39330357142857-0.756696428571427
6815.715.734077380952417.4083333333333-1.67425595238095-0.0340773809523824
6918.117.792410714285717.59583333333330.1965773809523810.307589285714290
7016.818.351339285714317.73333333333330.618005952380952-1.55133928571428
7118.918.332886904761917.83333333333330.4995535714285710.567113095238096
721918.017410714285717.95416666666670.0632440476190470.982589285714287
7318.117.866815476190518.0375-0.1706845238095230.233184523809527
7417.817.888839285714318.1416666666667-0.252827380952380-0.0888392857142826
7521.519.932291666666718.21251.719791666666671.56770833333334
7617.118.102529761904818.3375-0.234970238095237-1.00252976190476
7718.718.413244047619018.4625-0.0492559523809520.286755952380954
781919.10312518.4250.678125-0.103125000000002
7916.416.994196428571418.3875-1.39330357142857-0.594196428571433
8016.916.746577380952418.4208333333333-1.674255952380950.153422619047614
8118.618.584077380952418.38750.1965773809523810.0159226190476218
8219.319.001339285714318.38333333333330.6180059523809520.298660714285717
8319.418.962053571428618.46250.4995535714285710.437946428571429
8417.618.600744047619118.53750.063244047619047-1.00074404761905
8518.618.520982142857118.6916666666667-0.1706845238095230.0790178571428584
8618.118.593005952381018.8458333333333-0.252827380952380-0.493005952380951
8720.420.62812518.90833333333331.71979166666667-0.228124999999999
8818.118.815029761904819.05-0.234970238095237-0.71502976190476
8919.619.192410714285719.2416666666667-0.0492559523809520.407589285714291
9019.920.073958333333319.39583333333330.678125-0.173958333333335
9119.2NANA-1.39330357142857NA
9217.8NANA-1.67425595238095NA
9319.2NANA0.196577380952381NA
9422.1NANA0.618005952380952NA
9521.2NANA0.499553571428571NA
9619.5NANA0.063244047619047NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 11.9 & NA & NA & -0.170684523809523 & NA \tabularnewline
2 & 13.6 & NA & NA & -0.252827380952380 & NA \tabularnewline
3 & 15.2 & NA & NA & 1.71979166666667 & NA \tabularnewline
4 & 12.5 & NA & NA & -0.234970238095237 & NA \tabularnewline
5 & 14.9 & NA & NA & -0.049255952380952 & NA \tabularnewline
6 & 13.7 & NA & NA & 0.678125 & NA \tabularnewline
7 & 12.5 & 12.7400297619048 & 14.1333333333333 & -1.39330357142857 & -0.240029761904761 \tabularnewline
8 & 13.1 & 12.6424107142857 & 14.3166666666667 & -1.67425595238095 & 0.457589285714286 \tabularnewline
9 & 14.5 & 14.6007440476190 & 14.4041666666667 & 0.196577380952381 & -0.100744047619049 \tabularnewline
10 & 15.2 & 15.1346726190476 & 14.5166666666667 & 0.618005952380952 & 0.0653273809523807 \tabularnewline
11 & 16.1 & 15.1037202380952 & 14.6041666666667 & 0.499553571428571 & 0.996279761904763 \tabularnewline
12 & 14.8 & 14.7299107142857 & 14.6666666666667 & 0.063244047619047 & 0.0700892857142872 \tabularnewline
13 & 15.1 & 14.5709821428571 & 14.7416666666667 & -0.170684523809523 & 0.529017857142854 \tabularnewline
14 & 14.8 & 14.4930059523810 & 14.7458333333333 & -0.252827380952380 & 0.306994047619048 \tabularnewline
15 & 16.1 & 16.4072916666667 & 14.6875 & 1.71979166666667 & -0.307291666666666 \tabularnewline
16 & 14.3 & 14.3816964285714 & 14.6166666666667 & -0.234970238095237 & -0.0816964285714317 \tabularnewline
17 & 15.2 & 14.4465773809524 & 14.4958333333333 & -0.049255952380952 & 0.753422619047617 \tabularnewline
18 & 14.9 & 15.0072916666667 & 14.3291666666667 & 0.678125 & -0.107291666666665 \tabularnewline
19 & 13.1 & 12.7858630952381 & 14.1791666666667 & -1.39330357142857 & 0.314136904761908 \tabularnewline
20 & 12.6 & 12.3799107142857 & 14.0541666666667 & -1.67425595238095 & 0.220089285714288 \tabularnewline
21 & 13.6 & 14.1424107142857 & 13.9458333333333 & 0.196577380952381 & -0.542410714285719 \tabularnewline
22 & 14.4 & 14.5096726190476 & 13.8916666666667 & 0.618005952380952 & -0.109672619047618 \tabularnewline
23 & 14 & 14.3537202380952 & 13.8541666666667 & 0.499553571428571 & -0.353720238095237 \tabularnewline
24 & 12.9 & 13.8424107142857 & 13.7791666666667 & 0.063244047619047 & -0.942410714285714 \tabularnewline
25 & 13.4 & 13.5751488095238 & 13.7458333333333 & -0.170684523809523 & -0.175148809523805 \tabularnewline
26 & 13.5 & 13.4805059523810 & 13.7333333333333 & -0.252827380952380 & 0.0194940476190499 \tabularnewline
27 & 14.8 & 15.465625 & 13.7458333333333 & 1.71979166666667 & -0.665624999999997 \tabularnewline
28 & 14.3 & 13.5941964285714 & 13.8291666666667 & -0.234970238095237 & 0.705803571428572 \tabularnewline
29 & 14.3 & 13.8424107142857 & 13.8916666666667 & -0.049255952380952 & 0.457589285714288 \tabularnewline
30 & 14 & 14.6489583333333 & 13.9708333333333 & 0.678125 & -0.648958333333333 \tabularnewline
31 & 13.2 & 12.6941964285714 & 14.0875 & -1.39330357142857 & 0.505803571428572 \tabularnewline
32 & 12.2 & 12.4924107142857 & 14.1666666666667 & -1.67425595238095 & -0.292410714285712 \tabularnewline
33 & 14.3 & 14.4174107142857 & 14.2208333333333 & 0.196577380952381 & -0.117410714285713 \tabularnewline
34 & 15.7 & 14.8638392857143 & 14.2458333333333 & 0.618005952380952 & 0.836160714285716 \tabularnewline
35 & 14.2 & 14.7245535714286 & 14.225 & 0.499553571428571 & -0.524553571428571 \tabularnewline
36 & 14.6 & 14.2715773809524 & 14.2083333333333 & 0.063244047619047 & 0.32842261904762 \tabularnewline
37 & 14.5 & 14.0584821428571 & 14.2291666666667 & -0.170684523809523 & 0.441517857142859 \tabularnewline
38 & 14.3 & 13.9763392857143 & 14.2291666666667 & -0.252827380952380 & 0.323660714285715 \tabularnewline
39 & 15.3 & 15.9489583333333 & 14.2291666666667 & 1.71979166666667 & -0.648958333333333 \tabularnewline
40 & 14.4 & 14.0025297619048 & 14.2375 & -0.234970238095237 & 0.397470238095236 \tabularnewline
41 & 13.7 & 14.1799107142857 & 14.2291666666667 & -0.049255952380952 & -0.479910714285717 \tabularnewline
42 & 14.2 & 14.915625 & 14.2375 & 0.678125 & -0.715625 \tabularnewline
43 & 13.5 & 12.8441964285714 & 14.2375 & -1.39330357142857 & 0.655803571428574 \tabularnewline
44 & 11.9 & 12.5632440476190 & 14.2375 & -1.67425595238095 & -0.663244047619047 \tabularnewline
45 & 14.6 & 14.5257440476190 & 14.3291666666667 & 0.196577380952381 & 0.0742559523809518 \tabularnewline
46 & 15.6 & 15.0680059523810 & 14.45 & 0.618005952380952 & 0.531994047619047 \tabularnewline
47 & 14.1 & 15.0162202380952 & 14.5166666666667 & 0.499553571428571 & -0.916220238095239 \tabularnewline
48 & 14.9 & 14.7424107142857 & 14.6791666666667 & 0.063244047619047 & 0.157589285714286 \tabularnewline
49 & 14.2 & 14.6876488095238 & 14.8583333333333 & -0.170684523809523 & -0.487648809523813 \tabularnewline
50 & 14.6 & 14.7513392857143 & 15.0041666666667 & -0.252827380952380 & -0.151339285714288 \tabularnewline
51 & 17.2 & 16.9114583333333 & 15.1916666666667 & 1.71979166666667 & 0.288541666666669 \tabularnewline
52 & 15.4 & 15.0858630952381 & 15.3208333333333 & -0.234970238095237 & 0.314136904761902 \tabularnewline
53 & 14.3 & 15.4215773809524 & 15.4708333333333 & -0.049255952380952 & -1.12157738095238 \tabularnewline
54 & 17.5 & 16.3364583333333 & 15.6583333333333 & 0.678125 & 1.16354166666667 \tabularnewline
55 & 14.5 & 14.4108630952381 & 15.8041666666667 & -1.39330357142857 & 0.0891369047619044 \tabularnewline
56 & 14.4 & 14.2674107142857 & 15.9416666666667 & -1.67425595238095 & 0.132589285714289 \tabularnewline
57 & 16.6 & 16.2632440476190 & 16.0666666666667 & 0.196577380952381 & 0.336755952380955 \tabularnewline
58 & 16.7 & 16.7971726190476 & 16.1791666666667 & 0.618005952380952 & -0.0971726190476154 \tabularnewline
59 & 16.6 & 16.8328869047619 & 16.3333333333333 & 0.499553571428571 & -0.232886904761902 \tabularnewline
60 & 16.9 & 16.5215773809524 & 16.4583333333333 & 0.063244047619047 & 0.378422619047619 \tabularnewline
61 & 15.7 & 16.3459821428571 & 16.5166666666667 & -0.170684523809523 & -0.645982142857143 \tabularnewline
62 & 16.4 & 16.3430059523810 & 16.5958333333333 & -0.252827380952380 & 0.0569940476190425 \tabularnewline
63 & 18.4 & 18.4322916666667 & 16.7125 & 1.71979166666667 & -0.0322916666666657 \tabularnewline
64 & 16.9 & 16.5441964285714 & 16.7791666666667 & -0.234970238095237 & 0.35580357142857 \tabularnewline
65 & 16.5 & 16.8299107142857 & 16.8791666666667 & -0.049255952380952 & -0.329910714285713 \tabularnewline
66 & 18.3 & 17.740625 & 17.0625 & 0.678125 & 0.559375000000003 \tabularnewline
67 & 15.1 & 15.8566964285714 & 17.25 & -1.39330357142857 & -0.756696428571427 \tabularnewline
68 & 15.7 & 15.7340773809524 & 17.4083333333333 & -1.67425595238095 & -0.0340773809523824 \tabularnewline
69 & 18.1 & 17.7924107142857 & 17.5958333333333 & 0.196577380952381 & 0.307589285714290 \tabularnewline
70 & 16.8 & 18.3513392857143 & 17.7333333333333 & 0.618005952380952 & -1.55133928571428 \tabularnewline
71 & 18.9 & 18.3328869047619 & 17.8333333333333 & 0.499553571428571 & 0.567113095238096 \tabularnewline
72 & 19 & 18.0174107142857 & 17.9541666666667 & 0.063244047619047 & 0.982589285714287 \tabularnewline
73 & 18.1 & 17.8668154761905 & 18.0375 & -0.170684523809523 & 0.233184523809527 \tabularnewline
74 & 17.8 & 17.8888392857143 & 18.1416666666667 & -0.252827380952380 & -0.0888392857142826 \tabularnewline
75 & 21.5 & 19.9322916666667 & 18.2125 & 1.71979166666667 & 1.56770833333334 \tabularnewline
76 & 17.1 & 18.1025297619048 & 18.3375 & -0.234970238095237 & -1.00252976190476 \tabularnewline
77 & 18.7 & 18.4132440476190 & 18.4625 & -0.049255952380952 & 0.286755952380954 \tabularnewline
78 & 19 & 19.103125 & 18.425 & 0.678125 & -0.103125000000002 \tabularnewline
79 & 16.4 & 16.9941964285714 & 18.3875 & -1.39330357142857 & -0.594196428571433 \tabularnewline
80 & 16.9 & 16.7465773809524 & 18.4208333333333 & -1.67425595238095 & 0.153422619047614 \tabularnewline
81 & 18.6 & 18.5840773809524 & 18.3875 & 0.196577380952381 & 0.0159226190476218 \tabularnewline
82 & 19.3 & 19.0013392857143 & 18.3833333333333 & 0.618005952380952 & 0.298660714285717 \tabularnewline
83 & 19.4 & 18.9620535714286 & 18.4625 & 0.499553571428571 & 0.437946428571429 \tabularnewline
84 & 17.6 & 18.6007440476191 & 18.5375 & 0.063244047619047 & -1.00074404761905 \tabularnewline
85 & 18.6 & 18.5209821428571 & 18.6916666666667 & -0.170684523809523 & 0.0790178571428584 \tabularnewline
86 & 18.1 & 18.5930059523810 & 18.8458333333333 & -0.252827380952380 & -0.493005952380951 \tabularnewline
87 & 20.4 & 20.628125 & 18.9083333333333 & 1.71979166666667 & -0.228124999999999 \tabularnewline
88 & 18.1 & 18.8150297619048 & 19.05 & -0.234970238095237 & -0.71502976190476 \tabularnewline
89 & 19.6 & 19.1924107142857 & 19.2416666666667 & -0.049255952380952 & 0.407589285714291 \tabularnewline
90 & 19.9 & 20.0739583333333 & 19.3958333333333 & 0.678125 & -0.173958333333335 \tabularnewline
91 & 19.2 & NA & NA & -1.39330357142857 & NA \tabularnewline
92 & 17.8 & NA & NA & -1.67425595238095 & NA \tabularnewline
93 & 19.2 & NA & NA & 0.196577380952381 & NA \tabularnewline
94 & 22.1 & NA & NA & 0.618005952380952 & NA \tabularnewline
95 & 21.2 & NA & NA & 0.499553571428571 & NA \tabularnewline
96 & 19.5 & NA & NA & 0.063244047619047 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=36880&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]11.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.170684523809523[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]13.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.252827380952380[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]15.2[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.71979166666667[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]12.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.234970238095237[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]14.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.049255952380952[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]13.7[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.678125[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]12.5[/C][C]12.7400297619048[/C][C]14.1333333333333[/C][C]-1.39330357142857[/C][C]-0.240029761904761[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]13.1[/C][C]12.6424107142857[/C][C]14.3166666666667[/C][C]-1.67425595238095[/C][C]0.457589285714286[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]14.5[/C][C]14.6007440476190[/C][C]14.4041666666667[/C][C]0.196577380952381[/C][C]-0.100744047619049[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]15.2[/C][C]15.1346726190476[/C][C]14.5166666666667[/C][C]0.618005952380952[/C][C]0.0653273809523807[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]16.1[/C][C]15.1037202380952[/C][C]14.6041666666667[/C][C]0.499553571428571[/C][C]0.996279761904763[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]14.8[/C][C]14.7299107142857[/C][C]14.6666666666667[/C][C]0.063244047619047[/C][C]0.0700892857142872[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]15.1[/C][C]14.5709821428571[/C][C]14.7416666666667[/C][C]-0.170684523809523[/C][C]0.529017857142854[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]14.8[/C][C]14.4930059523810[/C][C]14.7458333333333[/C][C]-0.252827380952380[/C][C]0.306994047619048[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]16.1[/C][C]16.4072916666667[/C][C]14.6875[/C][C]1.71979166666667[/C][C]-0.307291666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]14.3[/C][C]14.3816964285714[/C][C]14.6166666666667[/C][C]-0.234970238095237[/C][C]-0.0816964285714317[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]15.2[/C][C]14.4465773809524[/C][C]14.4958333333333[/C][C]-0.049255952380952[/C][C]0.753422619047617[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]14.9[/C][C]15.0072916666667[/C][C]14.3291666666667[/C][C]0.678125[/C][C]-0.107291666666665[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]13.1[/C][C]12.7858630952381[/C][C]14.1791666666667[/C][C]-1.39330357142857[/C][C]0.314136904761908[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]12.6[/C][C]12.3799107142857[/C][C]14.0541666666667[/C][C]-1.67425595238095[/C][C]0.220089285714288[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]13.6[/C][C]14.1424107142857[/C][C]13.9458333333333[/C][C]0.196577380952381[/C][C]-0.542410714285719[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]14.4[/C][C]14.5096726190476[/C][C]13.8916666666667[/C][C]0.618005952380952[/C][C]-0.109672619047618[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]14[/C][C]14.3537202380952[/C][C]13.8541666666667[/C][C]0.499553571428571[/C][C]-0.353720238095237[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]12.9[/C][C]13.8424107142857[/C][C]13.7791666666667[/C][C]0.063244047619047[/C][C]-0.942410714285714[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]13.4[/C][C]13.5751488095238[/C][C]13.7458333333333[/C][C]-0.170684523809523[/C][C]-0.175148809523805[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]13.5[/C][C]13.4805059523810[/C][C]13.7333333333333[/C][C]-0.252827380952380[/C][C]0.0194940476190499[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]14.8[/C][C]15.465625[/C][C]13.7458333333333[/C][C]1.71979166666667[/C][C]-0.665624999999997[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]14.3[/C][C]13.5941964285714[/C][C]13.8291666666667[/C][C]-0.234970238095237[/C][C]0.705803571428572[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]14.3[/C][C]13.8424107142857[/C][C]13.8916666666667[/C][C]-0.049255952380952[/C][C]0.457589285714288[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]14[/C][C]14.6489583333333[/C][C]13.9708333333333[/C][C]0.678125[/C][C]-0.648958333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]13.2[/C][C]12.6941964285714[/C][C]14.0875[/C][C]-1.39330357142857[/C][C]0.505803571428572[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]12.2[/C][C]12.4924107142857[/C][C]14.1666666666667[/C][C]-1.67425595238095[/C][C]-0.292410714285712[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]14.3[/C][C]14.4174107142857[/C][C]14.2208333333333[/C][C]0.196577380952381[/C][C]-0.117410714285713[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]15.7[/C][C]14.8638392857143[/C][C]14.2458333333333[/C][C]0.618005952380952[/C][C]0.836160714285716[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]14.2[/C][C]14.7245535714286[/C][C]14.225[/C][C]0.499553571428571[/C][C]-0.524553571428571[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]14.6[/C][C]14.2715773809524[/C][C]14.2083333333333[/C][C]0.063244047619047[/C][C]0.32842261904762[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]14.5[/C][C]14.0584821428571[/C][C]14.2291666666667[/C][C]-0.170684523809523[/C][C]0.441517857142859[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]14.3[/C][C]13.9763392857143[/C][C]14.2291666666667[/C][C]-0.252827380952380[/C][C]0.323660714285715[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]15.3[/C][C]15.9489583333333[/C][C]14.2291666666667[/C][C]1.71979166666667[/C][C]-0.648958333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]14.4[/C][C]14.0025297619048[/C][C]14.2375[/C][C]-0.234970238095237[/C][C]0.397470238095236[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]13.7[/C][C]14.1799107142857[/C][C]14.2291666666667[/C][C]-0.049255952380952[/C][C]-0.479910714285717[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]14.2[/C][C]14.915625[/C][C]14.2375[/C][C]0.678125[/C][C]-0.715625[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]13.5[/C][C]12.8441964285714[/C][C]14.2375[/C][C]-1.39330357142857[/C][C]0.655803571428574[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]11.9[/C][C]12.5632440476190[/C][C]14.2375[/C][C]-1.67425595238095[/C][C]-0.663244047619047[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]14.6[/C][C]14.5257440476190[/C][C]14.3291666666667[/C][C]0.196577380952381[/C][C]0.0742559523809518[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]15.6[/C][C]15.0680059523810[/C][C]14.45[/C][C]0.618005952380952[/C][C]0.531994047619047[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]14.1[/C][C]15.0162202380952[/C][C]14.5166666666667[/C][C]0.499553571428571[/C][C]-0.916220238095239[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]14.9[/C][C]14.7424107142857[/C][C]14.6791666666667[/C][C]0.063244047619047[/C][C]0.157589285714286[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]14.2[/C][C]14.6876488095238[/C][C]14.8583333333333[/C][C]-0.170684523809523[/C][C]-0.487648809523813[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]14.6[/C][C]14.7513392857143[/C][C]15.0041666666667[/C][C]-0.252827380952380[/C][C]-0.151339285714288[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]17.2[/C][C]16.9114583333333[/C][C]15.1916666666667[/C][C]1.71979166666667[/C][C]0.288541666666669[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]15.4[/C][C]15.0858630952381[/C][C]15.3208333333333[/C][C]-0.234970238095237[/C][C]0.314136904761902[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]14.3[/C][C]15.4215773809524[/C][C]15.4708333333333[/C][C]-0.049255952380952[/C][C]-1.12157738095238[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]17.5[/C][C]16.3364583333333[/C][C]15.6583333333333[/C][C]0.678125[/C][C]1.16354166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]14.5[/C][C]14.4108630952381[/C][C]15.8041666666667[/C][C]-1.39330357142857[/C][C]0.0891369047619044[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]14.4[/C][C]14.2674107142857[/C][C]15.9416666666667[/C][C]-1.67425595238095[/C][C]0.132589285714289[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]16.6[/C][C]16.2632440476190[/C][C]16.0666666666667[/C][C]0.196577380952381[/C][C]0.336755952380955[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]16.7[/C][C]16.7971726190476[/C][C]16.1791666666667[/C][C]0.618005952380952[/C][C]-0.0971726190476154[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]16.6[/C][C]16.8328869047619[/C][C]16.3333333333333[/C][C]0.499553571428571[/C][C]-0.232886904761902[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]16.9[/C][C]16.5215773809524[/C][C]16.4583333333333[/C][C]0.063244047619047[/C][C]0.378422619047619[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]15.7[/C][C]16.3459821428571[/C][C]16.5166666666667[/C][C]-0.170684523809523[/C][C]-0.645982142857143[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]16.4[/C][C]16.3430059523810[/C][C]16.5958333333333[/C][C]-0.252827380952380[/C][C]0.0569940476190425[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]18.4[/C][C]18.4322916666667[/C][C]16.7125[/C][C]1.71979166666667[/C][C]-0.0322916666666657[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]16.9[/C][C]16.5441964285714[/C][C]16.7791666666667[/C][C]-0.234970238095237[/C][C]0.35580357142857[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]16.5[/C][C]16.8299107142857[/C][C]16.8791666666667[/C][C]-0.049255952380952[/C][C]-0.329910714285713[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]18.3[/C][C]17.740625[/C][C]17.0625[/C][C]0.678125[/C][C]0.559375000000003[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]15.1[/C][C]15.8566964285714[/C][C]17.25[/C][C]-1.39330357142857[/C][C]-0.756696428571427[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]15.7[/C][C]15.7340773809524[/C][C]17.4083333333333[/C][C]-1.67425595238095[/C][C]-0.0340773809523824[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]18.1[/C][C]17.7924107142857[/C][C]17.5958333333333[/C][C]0.196577380952381[/C][C]0.307589285714290[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]16.8[/C][C]18.3513392857143[/C][C]17.7333333333333[/C][C]0.618005952380952[/C][C]-1.55133928571428[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]18.9[/C][C]18.3328869047619[/C][C]17.8333333333333[/C][C]0.499553571428571[/C][C]0.567113095238096[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]19[/C][C]18.0174107142857[/C][C]17.9541666666667[/C][C]0.063244047619047[/C][C]0.982589285714287[/C][/ROW]
[ROW][C]73[/C][C]18.1[/C][C]17.8668154761905[/C][C]18.0375[/C][C]-0.170684523809523[/C][C]0.233184523809527[/C][/ROW]
[ROW][C]74[/C][C]17.8[/C][C]17.8888392857143[/C][C]18.1416666666667[/C][C]-0.252827380952380[/C][C]-0.0888392857142826[/C][/ROW]
[ROW][C]75[/C][C]21.5[/C][C]19.9322916666667[/C][C]18.2125[/C][C]1.71979166666667[/C][C]1.56770833333334[/C][/ROW]
[ROW][C]76[/C][C]17.1[/C][C]18.1025297619048[/C][C]18.3375[/C][C]-0.234970238095237[/C][C]-1.00252976190476[/C][/ROW]
[ROW][C]77[/C][C]18.7[/C][C]18.4132440476190[/C][C]18.4625[/C][C]-0.049255952380952[/C][C]0.286755952380954[/C][/ROW]
[ROW][C]78[/C][C]19[/C][C]19.103125[/C][C]18.425[/C][C]0.678125[/C][C]-0.103125000000002[/C][/ROW]
[ROW][C]79[/C][C]16.4[/C][C]16.9941964285714[/C][C]18.3875[/C][C]-1.39330357142857[/C][C]-0.594196428571433[/C][/ROW]
[ROW][C]80[/C][C]16.9[/C][C]16.7465773809524[/C][C]18.4208333333333[/C][C]-1.67425595238095[/C][C]0.153422619047614[/C][/ROW]
[ROW][C]81[/C][C]18.6[/C][C]18.5840773809524[/C][C]18.3875[/C][C]0.196577380952381[/C][C]0.0159226190476218[/C][/ROW]
[ROW][C]82[/C][C]19.3[/C][C]19.0013392857143[/C][C]18.3833333333333[/C][C]0.618005952380952[/C][C]0.298660714285717[/C][/ROW]
[ROW][C]83[/C][C]19.4[/C][C]18.9620535714286[/C][C]18.4625[/C][C]0.499553571428571[/C][C]0.437946428571429[/C][/ROW]
[ROW][C]84[/C][C]17.6[/C][C]18.6007440476191[/C][C]18.5375[/C][C]0.063244047619047[/C][C]-1.00074404761905[/C][/ROW]
[ROW][C]85[/C][C]18.6[/C][C]18.5209821428571[/C][C]18.6916666666667[/C][C]-0.170684523809523[/C][C]0.0790178571428584[/C][/ROW]
[ROW][C]86[/C][C]18.1[/C][C]18.5930059523810[/C][C]18.8458333333333[/C][C]-0.252827380952380[/C][C]-0.493005952380951[/C][/ROW]
[ROW][C]87[/C][C]20.4[/C][C]20.628125[/C][C]18.9083333333333[/C][C]1.71979166666667[/C][C]-0.228124999999999[/C][/ROW]
[ROW][C]88[/C][C]18.1[/C][C]18.8150297619048[/C][C]19.05[/C][C]-0.234970238095237[/C][C]-0.71502976190476[/C][/ROW]
[ROW][C]89[/C][C]19.6[/C][C]19.1924107142857[/C][C]19.2416666666667[/C][C]-0.049255952380952[/C][C]0.407589285714291[/C][/ROW]
[ROW][C]90[/C][C]19.9[/C][C]20.0739583333333[/C][C]19.3958333333333[/C][C]0.678125[/C][C]-0.173958333333335[/C][/ROW]
[ROW][C]91[/C][C]19.2[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1.39330357142857[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]92[/C][C]17.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1.67425595238095[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]93[/C][C]19.2[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.196577380952381[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]94[/C][C]22.1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.618005952380952[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]95[/C][C]21.2[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.499553571428571[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]96[/C][C]19.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.063244047619047[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=36880&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=36880&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
111.9NANA-0.170684523809523NA
213.6NANA-0.252827380952380NA
315.2NANA1.71979166666667NA
412.5NANA-0.234970238095237NA
514.9NANA-0.049255952380952NA
613.7NANA0.678125NA
712.512.740029761904814.1333333333333-1.39330357142857-0.240029761904761
813.112.642410714285714.3166666666667-1.674255952380950.457589285714286
914.514.600744047619014.40416666666670.196577380952381-0.100744047619049
1015.215.134672619047614.51666666666670.6180059523809520.0653273809523807
1116.115.103720238095214.60416666666670.4995535714285710.996279761904763
1214.814.729910714285714.66666666666670.0632440476190470.0700892857142872
1315.114.570982142857114.7416666666667-0.1706845238095230.529017857142854
1414.814.493005952381014.7458333333333-0.2528273809523800.306994047619048
1516.116.407291666666714.68751.71979166666667-0.307291666666666
1614.314.381696428571414.6166666666667-0.234970238095237-0.0816964285714317
1715.214.446577380952414.4958333333333-0.0492559523809520.753422619047617
1814.915.007291666666714.32916666666670.678125-0.107291666666665
1913.112.785863095238114.1791666666667-1.393303571428570.314136904761908
2012.612.379910714285714.0541666666667-1.674255952380950.220089285714288
2113.614.142410714285713.94583333333330.196577380952381-0.542410714285719
2214.414.509672619047613.89166666666670.618005952380952-0.109672619047618
231414.353720238095213.85416666666670.499553571428571-0.353720238095237
2412.913.842410714285713.77916666666670.063244047619047-0.942410714285714
2513.413.575148809523813.7458333333333-0.170684523809523-0.175148809523805
2613.513.480505952381013.7333333333333-0.2528273809523800.0194940476190499
2714.815.46562513.74583333333331.71979166666667-0.665624999999997
2814.313.594196428571413.8291666666667-0.2349702380952370.705803571428572
2914.313.842410714285713.8916666666667-0.0492559523809520.457589285714288
301414.648958333333313.97083333333330.678125-0.648958333333333
3113.212.694196428571414.0875-1.393303571428570.505803571428572
3212.212.492410714285714.1666666666667-1.67425595238095-0.292410714285712
3314.314.417410714285714.22083333333330.196577380952381-0.117410714285713
3415.714.863839285714314.24583333333330.6180059523809520.836160714285716
3514.214.724553571428614.2250.499553571428571-0.524553571428571
3614.614.271577380952414.20833333333330.0632440476190470.32842261904762
3714.514.058482142857114.2291666666667-0.1706845238095230.441517857142859
3814.313.976339285714314.2291666666667-0.2528273809523800.323660714285715
3915.315.948958333333314.22916666666671.71979166666667-0.648958333333333
4014.414.002529761904814.2375-0.2349702380952370.397470238095236
4113.714.179910714285714.2291666666667-0.049255952380952-0.479910714285717
4214.214.91562514.23750.678125-0.715625
4313.512.844196428571414.2375-1.393303571428570.655803571428574
4411.912.563244047619014.2375-1.67425595238095-0.663244047619047
4514.614.525744047619014.32916666666670.1965773809523810.0742559523809518
4615.615.068005952381014.450.6180059523809520.531994047619047
4714.115.016220238095214.51666666666670.499553571428571-0.916220238095239
4814.914.742410714285714.67916666666670.0632440476190470.157589285714286
4914.214.687648809523814.8583333333333-0.170684523809523-0.487648809523813
5014.614.751339285714315.0041666666667-0.252827380952380-0.151339285714288
5117.216.911458333333315.19166666666671.719791666666670.288541666666669
5215.415.085863095238115.3208333333333-0.2349702380952370.314136904761902
5314.315.421577380952415.4708333333333-0.049255952380952-1.12157738095238
5417.516.336458333333315.65833333333330.6781251.16354166666667
5514.514.410863095238115.8041666666667-1.393303571428570.0891369047619044
5614.414.267410714285715.9416666666667-1.674255952380950.132589285714289
5716.616.263244047619016.06666666666670.1965773809523810.336755952380955
5816.716.797172619047616.17916666666670.618005952380952-0.0971726190476154
5916.616.832886904761916.33333333333330.499553571428571-0.232886904761902
6016.916.521577380952416.45833333333330.0632440476190470.378422619047619
6115.716.345982142857116.5166666666667-0.170684523809523-0.645982142857143
6216.416.343005952381016.5958333333333-0.2528273809523800.0569940476190425
6318.418.432291666666716.71251.71979166666667-0.0322916666666657
6416.916.544196428571416.7791666666667-0.2349702380952370.35580357142857
6516.516.829910714285716.8791666666667-0.049255952380952-0.329910714285713
6618.317.74062517.06250.6781250.559375000000003
6715.115.856696428571417.25-1.39330357142857-0.756696428571427
6815.715.734077380952417.4083333333333-1.67425595238095-0.0340773809523824
6918.117.792410714285717.59583333333330.1965773809523810.307589285714290
7016.818.351339285714317.73333333333330.618005952380952-1.55133928571428
7118.918.332886904761917.83333333333330.4995535714285710.567113095238096
721918.017410714285717.95416666666670.0632440476190470.982589285714287
7318.117.866815476190518.0375-0.1706845238095230.233184523809527
7417.817.888839285714318.1416666666667-0.252827380952380-0.0888392857142826
7521.519.932291666666718.21251.719791666666671.56770833333334
7617.118.102529761904818.3375-0.234970238095237-1.00252976190476
7718.718.413244047619018.4625-0.0492559523809520.286755952380954
781919.10312518.4250.678125-0.103125000000002
7916.416.994196428571418.3875-1.39330357142857-0.594196428571433
8016.916.746577380952418.4208333333333-1.674255952380950.153422619047614
8118.618.584077380952418.38750.1965773809523810.0159226190476218
8219.319.001339285714318.38333333333330.6180059523809520.298660714285717
8319.418.962053571428618.46250.4995535714285710.437946428571429
8417.618.600744047619118.53750.063244047619047-1.00074404761905
8518.618.520982142857118.6916666666667-0.1706845238095230.0790178571428584
8618.118.593005952381018.8458333333333-0.252827380952380-0.493005952380951
8720.420.62812518.90833333333331.71979166666667-0.228124999999999
8818.118.815029761904819.05-0.234970238095237-0.71502976190476
8919.619.192410714285719.2416666666667-0.0492559523809520.407589285714291
9019.920.073958333333319.39583333333330.678125-0.173958333333335
9119.2NANA-1.39330357142857NA
9217.8NANA-1.67425595238095NA
9319.2NANA0.196577380952381NA
9422.1NANA0.618005952380952NA
9521.2NANA0.499553571428571NA
9619.5NANA0.063244047619047NA


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')