Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author*Unverified author*
R Software Modulerwasp_decompose.wasp
Title produced by softwareClassical Decomposition
Date of computationTue, 06 Dec 2011 18:33:44 -0500
Cite this page as followsStatistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2011/Dec/06/t1323214675ndvjz5g441k4nkl.htm/, Retrieved Mon, 29 Apr 2024 02:43:52 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=152043, Retrieved Mon, 29 Apr 2024 02:43:52 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywordsKDGP2W92
Estimated Impact73
Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-       [Classical Decomposition] [] [2011-12-06 23:33:44] [a78a22f883061e83a5ea1e2bc32816d9] [Current]
Feedback Forum

Post a new message
Dataseries X:
301,5
285,2
270,9
264,4
253,6
249
235,1
219,8
222,2
225,6
243,3
255,7
246,1
235,5
236,7
226,6
221,5
205,8
203,3
202
187,3
180,9
185,4
183,5
172,5
171
175,7
203,2
212,8
215,5
209,3
198,7
199,4
211,6
211,4
187,5
178,7
171
171,3
168,1
162,6
166,8
162,4
156,6
156,4
157,3
159,5
159,1
163
156
147,9
149,4
153,3
154,2
148,5
155,4
158,8
157,2
163,1
162,5




Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time2 seconds
R Server'AstonUniversity' @ aston.wessa.net

\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 & 'AstonUniversity' @ aston.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=152043&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]'AstonUniversity' @ aston.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=152043&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=152043&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'AstonUniversity' @ aston.wessa.net







Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
1301.5NANA0.83454861111111NA
2285.2NANA-4.29253472222221NA
3270.9NANA-3.43628472222222NA
4264.4NANA1.86163194444444NA
5253.6NANA4.13454861111112NA
6249NANA3.96579861111111NA
7235.1249.108506944444249.883333333333-0.774826388888882-14.0085069444445
8219.8239.267881944444245.504166666667-6.23628472222221-19.4678819444444
9222.2235.449131944444242.008333333333-6.55920138888889-13.2491319444444
10225.6237.453298611111239.008333333333-1.55503472222223-11.8532986111111
11243.3242.833506944444236.0958333333336.73767361111110.466493055555588
12255.7238.278298611111232.9583333333335.3199652777777817.4217013888889
13246.1230.667881944444229.8333333333330.8345486111111115.4321180555556
14235.5223.474131944444227.766666666667-4.2925347222222112.0258680555556
15236.7222.134548611111225.570833333333-3.4362847222222214.5654513888889
16226.6224.115798611111222.2541666666671.861631944444442.48420138888889
17221.5222.113715277778217.9791666666674.13454861111112-0.613715277777743
18205.8216.524131944444212.5583333333333.96579861111111-10.7241319444444
19203.3205.708506944444206.483333333333-0.774826388888882-2.40850694444444
20202194.492881944444200.729166666667-6.236284722222217.50711805555557
21187.3188.940798611111195.5-6.55920138888889-1.64079861111114
22180.9190.428298611111191.983333333333-1.55503472222223-9.52829861111113
23185.4197.383506944444190.6458333333336.7376736111111-11.9835069444444
24183.5196.007465277778190.68755.31996527777778-12.5074652777778
25172.5192.176215277778191.3416666666670.83454861111111-19.6762152777777
26171187.161631944444191.454166666667-4.29253472222221-16.1616319444444
27175.7188.384548611111191.820833333333-3.43628472222222-12.6845486111111
28203.2195.465798611111193.6041666666671.861631944444447.73420138888892
29212.8200.101215277778195.9666666666674.1345486111111212.6987847222223
30215.5201.182465277778197.2166666666673.9657986111111114.3175347222222
31209.3196.866840277778197.641666666667-0.77482638888888212.4331597222222
32198.7191.663715277778197.9-6.236284722222217.03628472222223
33199.4191.157465277778197.716666666667-6.559201388888898.24253472222219
34211.6194.515798611111196.070833333333-1.5550347222222317.0842013888889
35211.4199.254340277778192.5166666666676.737673611111112.1456597222222
36187.5193.715798611111188.3958333333335.31996527777778-6.2157986111111
37178.7185.247048611111184.41250.83454861111111-6.54704861111111
38171176.411631944444180.704166666667-4.29253472222221-5.41163194444448
39171.3173.722048611111177.158333333333-3.43628472222222-2.42204861111114
40168.1174.965798611111173.1041666666671.86163194444444-6.86579861111113
41162.6172.813715277778168.6791666666674.13454861111112-10.2137152777778
42166.8169.299131944444165.3333333333333.96579861111111-2.49913194444443
43162.4162.721006944444163.495833333333-0.774826388888882-0.321006944444463
44156.6155.980381944444162.216666666667-6.236284722222210.619618055555549
45156.4154.057465277778160.616666666667-6.559201388888892.34253472222224
46157.3157.307465277778158.8625-1.55503472222223-0.00746527777775441
47159.5164.433506944444157.6958333333336.7376736111111-4.93350694444445
48159.1162.103298611111156.7833333333335.31996527777778-3.00329861111112
49163156.513715277778155.6791666666670.834548611111116.4862847222222
50156150.757465277778155.05-4.292534722222215.24253472222219
51147.9151.663715277778155.1-3.43628472222222-3.76371527777778
52149.4157.057465277778155.1958333333331.86163194444444-7.65746527777776
53153.3159.476215277778155.3416666666674.13454861111112-6.17621527777777
54154.2159.599131944444155.6333333333333.96579861111111-5.39913194444449
55148.5NANA-0.774826388888882NA
56155.4NANA-6.23628472222221NA
57158.8NANA-6.55920138888889NA
58157.2NANA-1.55503472222223NA
59163.1NANA6.7376736111111NA
60162.5NANA5.31996527777778NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 301.5 & NA & NA & 0.83454861111111 & NA \tabularnewline
2 & 285.2 & NA & NA & -4.29253472222221 & NA \tabularnewline
3 & 270.9 & NA & NA & -3.43628472222222 & NA \tabularnewline
4 & 264.4 & NA & NA & 1.86163194444444 & NA \tabularnewline
5 & 253.6 & NA & NA & 4.13454861111112 & NA \tabularnewline
6 & 249 & NA & NA & 3.96579861111111 & NA \tabularnewline
7 & 235.1 & 249.108506944444 & 249.883333333333 & -0.774826388888882 & -14.0085069444445 \tabularnewline
8 & 219.8 & 239.267881944444 & 245.504166666667 & -6.23628472222221 & -19.4678819444444 \tabularnewline
9 & 222.2 & 235.449131944444 & 242.008333333333 & -6.55920138888889 & -13.2491319444444 \tabularnewline
10 & 225.6 & 237.453298611111 & 239.008333333333 & -1.55503472222223 & -11.8532986111111 \tabularnewline
11 & 243.3 & 242.833506944444 & 236.095833333333 & 6.7376736111111 & 0.466493055555588 \tabularnewline
12 & 255.7 & 238.278298611111 & 232.958333333333 & 5.31996527777778 & 17.4217013888889 \tabularnewline
13 & 246.1 & 230.667881944444 & 229.833333333333 & 0.83454861111111 & 15.4321180555556 \tabularnewline
14 & 235.5 & 223.474131944444 & 227.766666666667 & -4.29253472222221 & 12.0258680555556 \tabularnewline
15 & 236.7 & 222.134548611111 & 225.570833333333 & -3.43628472222222 & 14.5654513888889 \tabularnewline
16 & 226.6 & 224.115798611111 & 222.254166666667 & 1.86163194444444 & 2.48420138888889 \tabularnewline
17 & 221.5 & 222.113715277778 & 217.979166666667 & 4.13454861111112 & -0.613715277777743 \tabularnewline
18 & 205.8 & 216.524131944444 & 212.558333333333 & 3.96579861111111 & -10.7241319444444 \tabularnewline
19 & 203.3 & 205.708506944444 & 206.483333333333 & -0.774826388888882 & -2.40850694444444 \tabularnewline
20 & 202 & 194.492881944444 & 200.729166666667 & -6.23628472222221 & 7.50711805555557 \tabularnewline
21 & 187.3 & 188.940798611111 & 195.5 & -6.55920138888889 & -1.64079861111114 \tabularnewline
22 & 180.9 & 190.428298611111 & 191.983333333333 & -1.55503472222223 & -9.52829861111113 \tabularnewline
23 & 185.4 & 197.383506944444 & 190.645833333333 & 6.7376736111111 & -11.9835069444444 \tabularnewline
24 & 183.5 & 196.007465277778 & 190.6875 & 5.31996527777778 & -12.5074652777778 \tabularnewline
25 & 172.5 & 192.176215277778 & 191.341666666667 & 0.83454861111111 & -19.6762152777777 \tabularnewline
26 & 171 & 187.161631944444 & 191.454166666667 & -4.29253472222221 & -16.1616319444444 \tabularnewline
27 & 175.7 & 188.384548611111 & 191.820833333333 & -3.43628472222222 & -12.6845486111111 \tabularnewline
28 & 203.2 & 195.465798611111 & 193.604166666667 & 1.86163194444444 & 7.73420138888892 \tabularnewline
29 & 212.8 & 200.101215277778 & 195.966666666667 & 4.13454861111112 & 12.6987847222223 \tabularnewline
30 & 215.5 & 201.182465277778 & 197.216666666667 & 3.96579861111111 & 14.3175347222222 \tabularnewline
31 & 209.3 & 196.866840277778 & 197.641666666667 & -0.774826388888882 & 12.4331597222222 \tabularnewline
32 & 198.7 & 191.663715277778 & 197.9 & -6.23628472222221 & 7.03628472222223 \tabularnewline
33 & 199.4 & 191.157465277778 & 197.716666666667 & -6.55920138888889 & 8.24253472222219 \tabularnewline
34 & 211.6 & 194.515798611111 & 196.070833333333 & -1.55503472222223 & 17.0842013888889 \tabularnewline
35 & 211.4 & 199.254340277778 & 192.516666666667 & 6.7376736111111 & 12.1456597222222 \tabularnewline
36 & 187.5 & 193.715798611111 & 188.395833333333 & 5.31996527777778 & -6.2157986111111 \tabularnewline
37 & 178.7 & 185.247048611111 & 184.4125 & 0.83454861111111 & -6.54704861111111 \tabularnewline
38 & 171 & 176.411631944444 & 180.704166666667 & -4.29253472222221 & -5.41163194444448 \tabularnewline
39 & 171.3 & 173.722048611111 & 177.158333333333 & -3.43628472222222 & -2.42204861111114 \tabularnewline
40 & 168.1 & 174.965798611111 & 173.104166666667 & 1.86163194444444 & -6.86579861111113 \tabularnewline
41 & 162.6 & 172.813715277778 & 168.679166666667 & 4.13454861111112 & -10.2137152777778 \tabularnewline
42 & 166.8 & 169.299131944444 & 165.333333333333 & 3.96579861111111 & -2.49913194444443 \tabularnewline
43 & 162.4 & 162.721006944444 & 163.495833333333 & -0.774826388888882 & -0.321006944444463 \tabularnewline
44 & 156.6 & 155.980381944444 & 162.216666666667 & -6.23628472222221 & 0.619618055555549 \tabularnewline
45 & 156.4 & 154.057465277778 & 160.616666666667 & -6.55920138888889 & 2.34253472222224 \tabularnewline
46 & 157.3 & 157.307465277778 & 158.8625 & -1.55503472222223 & -0.00746527777775441 \tabularnewline
47 & 159.5 & 164.433506944444 & 157.695833333333 & 6.7376736111111 & -4.93350694444445 \tabularnewline
48 & 159.1 & 162.103298611111 & 156.783333333333 & 5.31996527777778 & -3.00329861111112 \tabularnewline
49 & 163 & 156.513715277778 & 155.679166666667 & 0.83454861111111 & 6.4862847222222 \tabularnewline
50 & 156 & 150.757465277778 & 155.05 & -4.29253472222221 & 5.24253472222219 \tabularnewline
51 & 147.9 & 151.663715277778 & 155.1 & -3.43628472222222 & -3.76371527777778 \tabularnewline
52 & 149.4 & 157.057465277778 & 155.195833333333 & 1.86163194444444 & -7.65746527777776 \tabularnewline
53 & 153.3 & 159.476215277778 & 155.341666666667 & 4.13454861111112 & -6.17621527777777 \tabularnewline
54 & 154.2 & 159.599131944444 & 155.633333333333 & 3.96579861111111 & -5.39913194444449 \tabularnewline
55 & 148.5 & NA & NA & -0.774826388888882 & NA \tabularnewline
56 & 155.4 & NA & NA & -6.23628472222221 & NA \tabularnewline
57 & 158.8 & NA & NA & -6.55920138888889 & NA \tabularnewline
58 & 157.2 & NA & NA & -1.55503472222223 & NA \tabularnewline
59 & 163.1 & NA & NA & 6.7376736111111 & NA \tabularnewline
60 & 162.5 & NA & NA & 5.31996527777778 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=152043&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]301.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.83454861111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]285.2[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-4.29253472222221[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]270.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-3.43628472222222[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]264.4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.86163194444444[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]253.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]4.13454861111112[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]249[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]3.96579861111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]235.1[/C][C]249.108506944444[/C][C]249.883333333333[/C][C]-0.774826388888882[/C][C]-14.0085069444445[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]219.8[/C][C]239.267881944444[/C][C]245.504166666667[/C][C]-6.23628472222221[/C][C]-19.4678819444444[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]222.2[/C][C]235.449131944444[/C][C]242.008333333333[/C][C]-6.55920138888889[/C][C]-13.2491319444444[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]225.6[/C][C]237.453298611111[/C][C]239.008333333333[/C][C]-1.55503472222223[/C][C]-11.8532986111111[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]243.3[/C][C]242.833506944444[/C][C]236.095833333333[/C][C]6.7376736111111[/C][C]0.466493055555588[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]255.7[/C][C]238.278298611111[/C][C]232.958333333333[/C][C]5.31996527777778[/C][C]17.4217013888889[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]246.1[/C][C]230.667881944444[/C][C]229.833333333333[/C][C]0.83454861111111[/C][C]15.4321180555556[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]235.5[/C][C]223.474131944444[/C][C]227.766666666667[/C][C]-4.29253472222221[/C][C]12.0258680555556[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]236.7[/C][C]222.134548611111[/C][C]225.570833333333[/C][C]-3.43628472222222[/C][C]14.5654513888889[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]226.6[/C][C]224.115798611111[/C][C]222.254166666667[/C][C]1.86163194444444[/C][C]2.48420138888889[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]221.5[/C][C]222.113715277778[/C][C]217.979166666667[/C][C]4.13454861111112[/C][C]-0.613715277777743[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]205.8[/C][C]216.524131944444[/C][C]212.558333333333[/C][C]3.96579861111111[/C][C]-10.7241319444444[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]203.3[/C][C]205.708506944444[/C][C]206.483333333333[/C][C]-0.774826388888882[/C][C]-2.40850694444444[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]202[/C][C]194.492881944444[/C][C]200.729166666667[/C][C]-6.23628472222221[/C][C]7.50711805555557[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]187.3[/C][C]188.940798611111[/C][C]195.5[/C][C]-6.55920138888889[/C][C]-1.64079861111114[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]180.9[/C][C]190.428298611111[/C][C]191.983333333333[/C][C]-1.55503472222223[/C][C]-9.52829861111113[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]185.4[/C][C]197.383506944444[/C][C]190.645833333333[/C][C]6.7376736111111[/C][C]-11.9835069444444[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]183.5[/C][C]196.007465277778[/C][C]190.6875[/C][C]5.31996527777778[/C][C]-12.5074652777778[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]172.5[/C][C]192.176215277778[/C][C]191.341666666667[/C][C]0.83454861111111[/C][C]-19.6762152777777[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]171[/C][C]187.161631944444[/C][C]191.454166666667[/C][C]-4.29253472222221[/C][C]-16.1616319444444[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]175.7[/C][C]188.384548611111[/C][C]191.820833333333[/C][C]-3.43628472222222[/C][C]-12.6845486111111[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]203.2[/C][C]195.465798611111[/C][C]193.604166666667[/C][C]1.86163194444444[/C][C]7.73420138888892[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]212.8[/C][C]200.101215277778[/C][C]195.966666666667[/C][C]4.13454861111112[/C][C]12.6987847222223[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]215.5[/C][C]201.182465277778[/C][C]197.216666666667[/C][C]3.96579861111111[/C][C]14.3175347222222[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]209.3[/C][C]196.866840277778[/C][C]197.641666666667[/C][C]-0.774826388888882[/C][C]12.4331597222222[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]198.7[/C][C]191.663715277778[/C][C]197.9[/C][C]-6.23628472222221[/C][C]7.03628472222223[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]199.4[/C][C]191.157465277778[/C][C]197.716666666667[/C][C]-6.55920138888889[/C][C]8.24253472222219[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]211.6[/C][C]194.515798611111[/C][C]196.070833333333[/C][C]-1.55503472222223[/C][C]17.0842013888889[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]211.4[/C][C]199.254340277778[/C][C]192.516666666667[/C][C]6.7376736111111[/C][C]12.1456597222222[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]187.5[/C][C]193.715798611111[/C][C]188.395833333333[/C][C]5.31996527777778[/C][C]-6.2157986111111[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]178.7[/C][C]185.247048611111[/C][C]184.4125[/C][C]0.83454861111111[/C][C]-6.54704861111111[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]171[/C][C]176.411631944444[/C][C]180.704166666667[/C][C]-4.29253472222221[/C][C]-5.41163194444448[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]171.3[/C][C]173.722048611111[/C][C]177.158333333333[/C][C]-3.43628472222222[/C][C]-2.42204861111114[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]168.1[/C][C]174.965798611111[/C][C]173.104166666667[/C][C]1.86163194444444[/C][C]-6.86579861111113[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]162.6[/C][C]172.813715277778[/C][C]168.679166666667[/C][C]4.13454861111112[/C][C]-10.2137152777778[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]166.8[/C][C]169.299131944444[/C][C]165.333333333333[/C][C]3.96579861111111[/C][C]-2.49913194444443[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]162.4[/C][C]162.721006944444[/C][C]163.495833333333[/C][C]-0.774826388888882[/C][C]-0.321006944444463[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]156.6[/C][C]155.980381944444[/C][C]162.216666666667[/C][C]-6.23628472222221[/C][C]0.619618055555549[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]156.4[/C][C]154.057465277778[/C][C]160.616666666667[/C][C]-6.55920138888889[/C][C]2.34253472222224[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]157.3[/C][C]157.307465277778[/C][C]158.8625[/C][C]-1.55503472222223[/C][C]-0.00746527777775441[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]159.5[/C][C]164.433506944444[/C][C]157.695833333333[/C][C]6.7376736111111[/C][C]-4.93350694444445[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]159.1[/C][C]162.103298611111[/C][C]156.783333333333[/C][C]5.31996527777778[/C][C]-3.00329861111112[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]163[/C][C]156.513715277778[/C][C]155.679166666667[/C][C]0.83454861111111[/C][C]6.4862847222222[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]156[/C][C]150.757465277778[/C][C]155.05[/C][C]-4.29253472222221[/C][C]5.24253472222219[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]147.9[/C][C]151.663715277778[/C][C]155.1[/C][C]-3.43628472222222[/C][C]-3.76371527777778[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]149.4[/C][C]157.057465277778[/C][C]155.195833333333[/C][C]1.86163194444444[/C][C]-7.65746527777776[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]153.3[/C][C]159.476215277778[/C][C]155.341666666667[/C][C]4.13454861111112[/C][C]-6.17621527777777[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]154.2[/C][C]159.599131944444[/C][C]155.633333333333[/C][C]3.96579861111111[/C][C]-5.39913194444449[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]148.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.774826388888882[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]155.4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-6.23628472222221[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]158.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-6.55920138888889[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]157.2[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1.55503472222223[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]163.1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]6.7376736111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]162.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]5.31996527777778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=152043&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=152043&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
1301.5NANA0.83454861111111NA
2285.2NANA-4.29253472222221NA
3270.9NANA-3.43628472222222NA
4264.4NANA1.86163194444444NA
5253.6NANA4.13454861111112NA
6249NANA3.96579861111111NA
7235.1249.108506944444249.883333333333-0.774826388888882-14.0085069444445
8219.8239.267881944444245.504166666667-6.23628472222221-19.4678819444444
9222.2235.449131944444242.008333333333-6.55920138888889-13.2491319444444
10225.6237.453298611111239.008333333333-1.55503472222223-11.8532986111111
11243.3242.833506944444236.0958333333336.73767361111110.466493055555588
12255.7238.278298611111232.9583333333335.3199652777777817.4217013888889
13246.1230.667881944444229.8333333333330.8345486111111115.4321180555556
14235.5223.474131944444227.766666666667-4.2925347222222112.0258680555556
15236.7222.134548611111225.570833333333-3.4362847222222214.5654513888889
16226.6224.115798611111222.2541666666671.861631944444442.48420138888889
17221.5222.113715277778217.9791666666674.13454861111112-0.613715277777743
18205.8216.524131944444212.5583333333333.96579861111111-10.7241319444444
19203.3205.708506944444206.483333333333-0.774826388888882-2.40850694444444
20202194.492881944444200.729166666667-6.236284722222217.50711805555557
21187.3188.940798611111195.5-6.55920138888889-1.64079861111114
22180.9190.428298611111191.983333333333-1.55503472222223-9.52829861111113
23185.4197.383506944444190.6458333333336.7376736111111-11.9835069444444
24183.5196.007465277778190.68755.31996527777778-12.5074652777778
25172.5192.176215277778191.3416666666670.83454861111111-19.6762152777777
26171187.161631944444191.454166666667-4.29253472222221-16.1616319444444
27175.7188.384548611111191.820833333333-3.43628472222222-12.6845486111111
28203.2195.465798611111193.6041666666671.861631944444447.73420138888892
29212.8200.101215277778195.9666666666674.1345486111111212.6987847222223
30215.5201.182465277778197.2166666666673.9657986111111114.3175347222222
31209.3196.866840277778197.641666666667-0.77482638888888212.4331597222222
32198.7191.663715277778197.9-6.236284722222217.03628472222223
33199.4191.157465277778197.716666666667-6.559201388888898.24253472222219
34211.6194.515798611111196.070833333333-1.5550347222222317.0842013888889
35211.4199.254340277778192.5166666666676.737673611111112.1456597222222
36187.5193.715798611111188.3958333333335.31996527777778-6.2157986111111
37178.7185.247048611111184.41250.83454861111111-6.54704861111111
38171176.411631944444180.704166666667-4.29253472222221-5.41163194444448
39171.3173.722048611111177.158333333333-3.43628472222222-2.42204861111114
40168.1174.965798611111173.1041666666671.86163194444444-6.86579861111113
41162.6172.813715277778168.6791666666674.13454861111112-10.2137152777778
42166.8169.299131944444165.3333333333333.96579861111111-2.49913194444443
43162.4162.721006944444163.495833333333-0.774826388888882-0.321006944444463
44156.6155.980381944444162.216666666667-6.236284722222210.619618055555549
45156.4154.057465277778160.616666666667-6.559201388888892.34253472222224
46157.3157.307465277778158.8625-1.55503472222223-0.00746527777775441
47159.5164.433506944444157.6958333333336.7376736111111-4.93350694444445
48159.1162.103298611111156.7833333333335.31996527777778-3.00329861111112
49163156.513715277778155.6791666666670.834548611111116.4862847222222
50156150.757465277778155.05-4.292534722222215.24253472222219
51147.9151.663715277778155.1-3.43628472222222-3.76371527777778
52149.4157.057465277778155.1958333333331.86163194444444-7.65746527777776
53153.3159.476215277778155.3416666666674.13454861111112-6.17621527777777
54154.2159.599131944444155.6333333333333.96579861111111-5.39913194444449
55148.5NANA-0.774826388888882NA
56155.4NANA-6.23628472222221NA
57158.8NANA-6.55920138888889NA
58157.2NANA-1.55503472222223NA
59163.1NANA6.7376736111111NA
60162.5NANA5.31996527777778NA



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')