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 computationFri, 09 Dec 2011 08:10:29 -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/09/t1323436293zhdmy0toc0ogxz8.htm/, Retrieved Fri, 03 May 2024 01:09:26 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=153332, Retrieved Fri, 03 May 2024 01:09:26 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywordsKDGP2W92
Estimated Impact67

Tree of Dependent Computations

Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-       [Classical Decomposition] [Decompositie gem....] [2011-12-09 13:10:29] [a207ad521877ea2910ca3b39cbf26b1e] [Current]
Feedback Forum

Post a new message

Dataset

Dataseries X:
Download CSV
Histogram
Boxplots 
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
104,77
111,04
104,5
102,42
103,05
105,84
107,92
108,22
104,26
105,19
103,25
108,16
105,27
113,99
109,84
104,33
105,48
109,68
111,54
110,63
107,8
108,02
105,59
111,64
107
116,14
117,18
102,28
109,43
114,28
117,39
116,66
114,29
114,18
114,12
122,62
115,7
127,91
119,55
115,08
116,63
121,38
123,41
120,7
119,4
116,83
116,4
121,67
116,54
129,61
119,93
117,64
121,01
124,2
125,23
123,24
121,58
120,89
117,77
110,91

Tables (Output of Computation)





Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time2 seconds
R Server'Gwilym Jenkins' @ jenkins.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 & 'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=153332&T=0

[TABLE]
[ROW][C]Summary of computational transaction[/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Input[/C][C]view raw input (R code) [/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Output[/C][C]view raw output of R engine [/C][/ROW]
[ROW][C]Computing time[/C][C]2 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=153332&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=153332&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 time2 seconds
R Server'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net






Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
1127.19NANA-2.77671006944445NA
2133.1NANA4.84761284722222NA
3129.12NANA-0.409782986111113NA
4123.28NANA-4.10926215277778NA
5123.36NANA-3.07759548611111NA
6124.13NANA0.453654513888895NA
7126.96129.896727430556127.061252.83547743055556-2.93672743055555
8127.14127.949123263889126.83751.11162326388889-0.809123263888878
9123.7125.220998263889126.673333333333-1.45233506944444-1.52099826388887
10123.67125.462821180556127.019166666667-1.55634548611112-1.79282118055555
11130.19128.017769097222127.518750.4990190972222212.17223090277777
12134.01131.472977430556127.8383333333333.634644097222222.53702256944445
13124.96125.446623263889128.223333333333-2.77671006944445-0.486623263888887
14129.96133.352612847222128.5054.84761284722222-3.39261284722224
15128.32128.322717013889128.7325-0.409782986111113-0.00271701388888346
16132.38124.881571180556128.990833333333-4.109262152777787.49842881944446
17126.25126.099904513889129.1775-3.077595486111110.150095486111127
18128.91129.639904513889129.186250.453654513888895-0.729904513888869
19131.42132.039227430556129.203752.83547743055556-0.619227430555554
20129.44130.504123263889129.39251.11162326388889-1.06412326388889
21126.86127.844331597222129.296666666667-1.45233506944444-0.984331597222223
22126.71127.347404513889128.90375-1.55634548611112-0.637404513888868
23131.63129.194019097222128.6950.4990190972222212.43598090277777
24132.78132.196727430556128.5620833333333.634644097222220.58327256944446
25126.61125.660789930556128.4375-2.776710069444450.949210069444462
26132.84133.173446180556128.3258333333334.84761284722222-0.333446180555541
27123.14127.815217013889128.225-0.409782986111113-4.67521701388888
28128.13124.100321180556128.209583333333-4.109262152777784.02967881944446
29125.49125.030321180556128.107916666667-3.077595486111110.459678819444434
30126.48128.199904513889127.746250.453654513888895-1.71990451388888
31130.86130.684227430556127.848752.835477430555560.175772569444462
32127.32129.436623263889128.3251.11162326388889-2.11662326388888
33126.56127.361831597222128.814166666667-1.45233506944444-0.801831597222218
34126.64127.406571180556128.962916666667-1.55634548611112-0.766571180555559
35129.26129.218602430556128.7195833333330.4990190972222210.0413975694444275
36126.47132.424644097222128.793.63464409722222-5.95464409722221
37135.38126.222456597222128.999166666667-2.776710069444459.1575434027778
38135.5134.036362847222129.188754.847612847222221.46363715277781
39132.22128.781467013889129.19125-0.4097829861111133.43853298611111
40122.62124.961987847222129.07125-4.10926215277778-2.34198784722221
41125.16126.056571180556129.134166666667-3.07759548611111-0.896571180555554
42128.5129.865737847222129.4120833333330.453654513888895-1.36573784722222
43133.86131.129227430556128.293752.835477430555562.73077256944447
44128.87127.110789930556125.9991666666671.111623263888891.75921006944446
45125.07122.372664930556123.825-1.452335069444442.69733506944445
46125.25120.271987847222121.828333333333-1.556345486111124.97801215277779
47132.16120.564435763889120.0654166666670.49901909722222111.5955642361111
48130.24121.834644097222118.23.634644097222228.4053559027778
49104.77113.398289930556116.175-2.77671006944445-8.62828993055555
50111.04119.081362847222114.233754.84761284722222-8.04136284722222
51104.5112.096467013889112.50625-0.409782986111113-7.5964670138889
52102.42106.694071180556110.803333333333-4.10926215277778-4.27407118055555
53103.05105.685321180556108.762916666667-3.07759548611111-2.63532118055555
54105.84107.091987847222106.6383333333330.453654513888895-1.25198784722221
55107.92108.574644097222105.7391666666672.83547743055556-0.654644097222203
56108.22106.994539930556105.8829166666671.111623263888891.22546006944445
57104.26104.775998263889106.228333333333-1.45233506944444-0.515998263888889
58105.19104.974071180556106.530416666667-1.556345486111120.215928819444443
59103.25107.210269097222106.711250.499019097222221-3.96026909722221
60108.16110.607144097222106.97253.63464409722222-2.44714409722222
61105.27104.506623263889107.283333333333-2.776710069444450.763376736111098
62113.99112.382196180556107.5345833333334.847612847222221.60780381944443
63109.84107.372717013889107.7825-0.4097829861111132.46728298611112
64104.33103.938654513889108.047916666667-4.109262152777780.391345486111121
65105.48105.185737847222108.263333333333-3.077595486111110.29426215277779
66109.68108.959487847222108.5058333333330.4536545138888950.720512152777786
67111.54111.558394097222108.7229166666672.83547743055556-0.0183940972222274
68110.63109.996206597222108.8845833333331.111623263888890.633793402777769
69107.8107.827664930556109.28-1.45233506944444-0.0276649305555594
70108.02107.944071180556109.500416666667-1.556345486111120.0759288194444423
71105.59110.078602430556109.5795833333330.499019097222221-4.48860243055555
72111.64113.570477430556109.9358333333333.63464409722222-1.93047743055554
73107107.594539930556110.37125-2.77671006944445-0.594539930555541
74116.14115.713862847222110.866254.847612847222220.426137152777784
75117.18110.978133680556111.387916666667-0.4097829861111136.20186631944446
76102.28107.805737847222111.915-4.10926215277778-5.52573784722222
77109.43109.449487847222112.527083333333-3.07759548611111-0.0194878472222086
78114.28113.793654513889113.340.4536545138888950.486345486111119
79117.39116.995477430556114.162.835477430555560.394522569444462
80116.66116.124539930556115.0129166666671.111623263888890.535460069444454
81114.29114.149748263889115.602083333333-1.452335069444440.140251736111139
82114.18114.677821180556116.234166666667-1.55634548611112-0.497821180555547
83114.12117.566519097222117.06750.499019097222221-3.44651909722221
84122.62121.297977430556117.6633333333333.634644097222221.32202256944444
85115.7115.433289930556118.21-2.776710069444450.266710069444443
86127.91123.476779513889118.6291666666674.847612847222224.43322048611111
87119.55118.600633680556119.010416666667-0.4097829861111130.949366319444437
88115.08115.224487847222119.33375-4.10926215277778-0.144487847222223
89116.63116.461571180556119.539166666667-3.077595486111110.168428819444443
90121.38120.048237847222119.5945833333330.4536545138888951.33176215277777
91123.41122.425477430556119.592.835477430555560.984522569444437
92120.7120.807456597222119.6958333333331.11162326388889-0.107456597222225
93119.4118.330164930556119.7825-1.452335069444441.06983506944445
94116.83118.348654513889119.905-1.55634548611112-1.5186545138889
95116.4120.693185763889120.1941666666670.499019097222221-4.29318576388887
96121.67124.128810763889120.4941666666673.63464409722222-2.45881076388889
97116.54117.910789930556120.6875-2.77671006944445-1.37078993055556
98129.61125.716779513889120.8691666666674.847612847222223.8932204861111
99119.93120.656050347222121.065833333333-0.409782986111113-0.726050347222213
100117.64117.216571180556121.325833333333-4.109262152777780.423428819444425
101121.01118.474487847222121.552083333333-3.077595486111112.53551215277778
102124.2121.614487847222121.1608333333330.4536545138888952.5855121527778
103125.23NANA2.83547743055556NA
104123.24NANA1.11162326388889NA
105121.58NANA-1.45233506944444NA
106120.89NANA-1.55634548611112NA
107117.77NANA0.499019097222221NA
108110.91NANA3.63464409722222NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 127.19 & NA & NA & -2.77671006944445 & NA \tabularnewline
2 & 133.1 & NA & NA & 4.84761284722222 & NA \tabularnewline
3 & 129.12 & NA & NA & -0.409782986111113 & NA \tabularnewline
4 & 123.28 & NA & NA & -4.10926215277778 & NA \tabularnewline
5 & 123.36 & NA & NA & -3.07759548611111 & NA \tabularnewline
6 & 124.13 & NA & NA & 0.453654513888895 & NA \tabularnewline
7 & 126.96 & 129.896727430556 & 127.06125 & 2.83547743055556 & -2.93672743055555 \tabularnewline
8 & 127.14 & 127.949123263889 & 126.8375 & 1.11162326388889 & -0.809123263888878 \tabularnewline
9 & 123.7 & 125.220998263889 & 126.673333333333 & -1.45233506944444 & -1.52099826388887 \tabularnewline
10 & 123.67 & 125.462821180556 & 127.019166666667 & -1.55634548611112 & -1.79282118055555 \tabularnewline
11 & 130.19 & 128.017769097222 & 127.51875 & 0.499019097222221 & 2.17223090277777 \tabularnewline
12 & 134.01 & 131.472977430556 & 127.838333333333 & 3.63464409722222 & 2.53702256944445 \tabularnewline
13 & 124.96 & 125.446623263889 & 128.223333333333 & -2.77671006944445 & -0.486623263888887 \tabularnewline
14 & 129.96 & 133.352612847222 & 128.505 & 4.84761284722222 & -3.39261284722224 \tabularnewline
15 & 128.32 & 128.322717013889 & 128.7325 & -0.409782986111113 & -0.00271701388888346 \tabularnewline
16 & 132.38 & 124.881571180556 & 128.990833333333 & -4.10926215277778 & 7.49842881944446 \tabularnewline
17 & 126.25 & 126.099904513889 & 129.1775 & -3.07759548611111 & 0.150095486111127 \tabularnewline
18 & 128.91 & 129.639904513889 & 129.18625 & 0.453654513888895 & -0.729904513888869 \tabularnewline
19 & 131.42 & 132.039227430556 & 129.20375 & 2.83547743055556 & -0.619227430555554 \tabularnewline
20 & 129.44 & 130.504123263889 & 129.3925 & 1.11162326388889 & -1.06412326388889 \tabularnewline
21 & 126.86 & 127.844331597222 & 129.296666666667 & -1.45233506944444 & -0.984331597222223 \tabularnewline
22 & 126.71 & 127.347404513889 & 128.90375 & -1.55634548611112 & -0.637404513888868 \tabularnewline
23 & 131.63 & 129.194019097222 & 128.695 & 0.499019097222221 & 2.43598090277777 \tabularnewline
24 & 132.78 & 132.196727430556 & 128.562083333333 & 3.63464409722222 & 0.58327256944446 \tabularnewline
25 & 126.61 & 125.660789930556 & 128.4375 & -2.77671006944445 & 0.949210069444462 \tabularnewline
26 & 132.84 & 133.173446180556 & 128.325833333333 & 4.84761284722222 & -0.333446180555541 \tabularnewline
27 & 123.14 & 127.815217013889 & 128.225 & -0.409782986111113 & -4.67521701388888 \tabularnewline
28 & 128.13 & 124.100321180556 & 128.209583333333 & -4.10926215277778 & 4.02967881944446 \tabularnewline
29 & 125.49 & 125.030321180556 & 128.107916666667 & -3.07759548611111 & 0.459678819444434 \tabularnewline
30 & 126.48 & 128.199904513889 & 127.74625 & 0.453654513888895 & -1.71990451388888 \tabularnewline
31 & 130.86 & 130.684227430556 & 127.84875 & 2.83547743055556 & 0.175772569444462 \tabularnewline
32 & 127.32 & 129.436623263889 & 128.325 & 1.11162326388889 & -2.11662326388888 \tabularnewline
33 & 126.56 & 127.361831597222 & 128.814166666667 & -1.45233506944444 & -0.801831597222218 \tabularnewline
34 & 126.64 & 127.406571180556 & 128.962916666667 & -1.55634548611112 & -0.766571180555559 \tabularnewline
35 & 129.26 & 129.218602430556 & 128.719583333333 & 0.499019097222221 & 0.0413975694444275 \tabularnewline
36 & 126.47 & 132.424644097222 & 128.79 & 3.63464409722222 & -5.95464409722221 \tabularnewline
37 & 135.38 & 126.222456597222 & 128.999166666667 & -2.77671006944445 & 9.1575434027778 \tabularnewline
38 & 135.5 & 134.036362847222 & 129.18875 & 4.84761284722222 & 1.46363715277781 \tabularnewline
39 & 132.22 & 128.781467013889 & 129.19125 & -0.409782986111113 & 3.43853298611111 \tabularnewline
40 & 122.62 & 124.961987847222 & 129.07125 & -4.10926215277778 & -2.34198784722221 \tabularnewline
41 & 125.16 & 126.056571180556 & 129.134166666667 & -3.07759548611111 & -0.896571180555554 \tabularnewline
42 & 128.5 & 129.865737847222 & 129.412083333333 & 0.453654513888895 & -1.36573784722222 \tabularnewline
43 & 133.86 & 131.129227430556 & 128.29375 & 2.83547743055556 & 2.73077256944447 \tabularnewline
44 & 128.87 & 127.110789930556 & 125.999166666667 & 1.11162326388889 & 1.75921006944446 \tabularnewline
45 & 125.07 & 122.372664930556 & 123.825 & -1.45233506944444 & 2.69733506944445 \tabularnewline
46 & 125.25 & 120.271987847222 & 121.828333333333 & -1.55634548611112 & 4.97801215277779 \tabularnewline
47 & 132.16 & 120.564435763889 & 120.065416666667 & 0.499019097222221 & 11.5955642361111 \tabularnewline
48 & 130.24 & 121.834644097222 & 118.2 & 3.63464409722222 & 8.4053559027778 \tabularnewline
49 & 104.77 & 113.398289930556 & 116.175 & -2.77671006944445 & -8.62828993055555 \tabularnewline
50 & 111.04 & 119.081362847222 & 114.23375 & 4.84761284722222 & -8.04136284722222 \tabularnewline
51 & 104.5 & 112.096467013889 & 112.50625 & -0.409782986111113 & -7.5964670138889 \tabularnewline
52 & 102.42 & 106.694071180556 & 110.803333333333 & -4.10926215277778 & -4.27407118055555 \tabularnewline
53 & 103.05 & 105.685321180556 & 108.762916666667 & -3.07759548611111 & -2.63532118055555 \tabularnewline
54 & 105.84 & 107.091987847222 & 106.638333333333 & 0.453654513888895 & -1.25198784722221 \tabularnewline
55 & 107.92 & 108.574644097222 & 105.739166666667 & 2.83547743055556 & -0.654644097222203 \tabularnewline
56 & 108.22 & 106.994539930556 & 105.882916666667 & 1.11162326388889 & 1.22546006944445 \tabularnewline
57 & 104.26 & 104.775998263889 & 106.228333333333 & -1.45233506944444 & -0.515998263888889 \tabularnewline
58 & 105.19 & 104.974071180556 & 106.530416666667 & -1.55634548611112 & 0.215928819444443 \tabularnewline
59 & 103.25 & 107.210269097222 & 106.71125 & 0.499019097222221 & -3.96026909722221 \tabularnewline
60 & 108.16 & 110.607144097222 & 106.9725 & 3.63464409722222 & -2.44714409722222 \tabularnewline
61 & 105.27 & 104.506623263889 & 107.283333333333 & -2.77671006944445 & 0.763376736111098 \tabularnewline
62 & 113.99 & 112.382196180556 & 107.534583333333 & 4.84761284722222 & 1.60780381944443 \tabularnewline
63 & 109.84 & 107.372717013889 & 107.7825 & -0.409782986111113 & 2.46728298611112 \tabularnewline
64 & 104.33 & 103.938654513889 & 108.047916666667 & -4.10926215277778 & 0.391345486111121 \tabularnewline
65 & 105.48 & 105.185737847222 & 108.263333333333 & -3.07759548611111 & 0.29426215277779 \tabularnewline
66 & 109.68 & 108.959487847222 & 108.505833333333 & 0.453654513888895 & 0.720512152777786 \tabularnewline
67 & 111.54 & 111.558394097222 & 108.722916666667 & 2.83547743055556 & -0.0183940972222274 \tabularnewline
68 & 110.63 & 109.996206597222 & 108.884583333333 & 1.11162326388889 & 0.633793402777769 \tabularnewline
69 & 107.8 & 107.827664930556 & 109.28 & -1.45233506944444 & -0.0276649305555594 \tabularnewline
70 & 108.02 & 107.944071180556 & 109.500416666667 & -1.55634548611112 & 0.0759288194444423 \tabularnewline
71 & 105.59 & 110.078602430556 & 109.579583333333 & 0.499019097222221 & -4.48860243055555 \tabularnewline
72 & 111.64 & 113.570477430556 & 109.935833333333 & 3.63464409722222 & -1.93047743055554 \tabularnewline
73 & 107 & 107.594539930556 & 110.37125 & -2.77671006944445 & -0.594539930555541 \tabularnewline
74 & 116.14 & 115.713862847222 & 110.86625 & 4.84761284722222 & 0.426137152777784 \tabularnewline
75 & 117.18 & 110.978133680556 & 111.387916666667 & -0.409782986111113 & 6.20186631944446 \tabularnewline
76 & 102.28 & 107.805737847222 & 111.915 & -4.10926215277778 & -5.52573784722222 \tabularnewline
77 & 109.43 & 109.449487847222 & 112.527083333333 & -3.07759548611111 & -0.0194878472222086 \tabularnewline
78 & 114.28 & 113.793654513889 & 113.34 & 0.453654513888895 & 0.486345486111119 \tabularnewline
79 & 117.39 & 116.995477430556 & 114.16 & 2.83547743055556 & 0.394522569444462 \tabularnewline
80 & 116.66 & 116.124539930556 & 115.012916666667 & 1.11162326388889 & 0.535460069444454 \tabularnewline
81 & 114.29 & 114.149748263889 & 115.602083333333 & -1.45233506944444 & 0.140251736111139 \tabularnewline
82 & 114.18 & 114.677821180556 & 116.234166666667 & -1.55634548611112 & -0.497821180555547 \tabularnewline
83 & 114.12 & 117.566519097222 & 117.0675 & 0.499019097222221 & -3.44651909722221 \tabularnewline
84 & 122.62 & 121.297977430556 & 117.663333333333 & 3.63464409722222 & 1.32202256944444 \tabularnewline
85 & 115.7 & 115.433289930556 & 118.21 & -2.77671006944445 & 0.266710069444443 \tabularnewline
86 & 127.91 & 123.476779513889 & 118.629166666667 & 4.84761284722222 & 4.43322048611111 \tabularnewline
87 & 119.55 & 118.600633680556 & 119.010416666667 & -0.409782986111113 & 0.949366319444437 \tabularnewline
88 & 115.08 & 115.224487847222 & 119.33375 & -4.10926215277778 & -0.144487847222223 \tabularnewline
89 & 116.63 & 116.461571180556 & 119.539166666667 & -3.07759548611111 & 0.168428819444443 \tabularnewline
90 & 121.38 & 120.048237847222 & 119.594583333333 & 0.453654513888895 & 1.33176215277777 \tabularnewline
91 & 123.41 & 122.425477430556 & 119.59 & 2.83547743055556 & 0.984522569444437 \tabularnewline
92 & 120.7 & 120.807456597222 & 119.695833333333 & 1.11162326388889 & -0.107456597222225 \tabularnewline
93 & 119.4 & 118.330164930556 & 119.7825 & -1.45233506944444 & 1.06983506944445 \tabularnewline
94 & 116.83 & 118.348654513889 & 119.905 & -1.55634548611112 & -1.5186545138889 \tabularnewline
95 & 116.4 & 120.693185763889 & 120.194166666667 & 0.499019097222221 & -4.29318576388887 \tabularnewline
96 & 121.67 & 124.128810763889 & 120.494166666667 & 3.63464409722222 & -2.45881076388889 \tabularnewline
97 & 116.54 & 117.910789930556 & 120.6875 & -2.77671006944445 & -1.37078993055556 \tabularnewline
98 & 129.61 & 125.716779513889 & 120.869166666667 & 4.84761284722222 & 3.8932204861111 \tabularnewline
99 & 119.93 & 120.656050347222 & 121.065833333333 & -0.409782986111113 & -0.726050347222213 \tabularnewline
100 & 117.64 & 117.216571180556 & 121.325833333333 & -4.10926215277778 & 0.423428819444425 \tabularnewline
101 & 121.01 & 118.474487847222 & 121.552083333333 & -3.07759548611111 & 2.53551215277778 \tabularnewline
102 & 124.2 & 121.614487847222 & 121.160833333333 & 0.453654513888895 & 2.5855121527778 \tabularnewline
103 & 125.23 & NA & NA & 2.83547743055556 & NA \tabularnewline
104 & 123.24 & NA & NA & 1.11162326388889 & NA \tabularnewline
105 & 121.58 & NA & NA & -1.45233506944444 & NA \tabularnewline
106 & 120.89 & NA & NA & -1.55634548611112 & NA \tabularnewline
107 & 117.77 & NA & NA & 0.499019097222221 & NA \tabularnewline
108 & 110.91 & NA & NA & 3.63464409722222 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=153332&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]127.19[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-2.77671006944445[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]133.1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]4.84761284722222[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]129.12[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.409782986111113[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]123.28[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-4.10926215277778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]123.36[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-3.07759548611111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]124.13[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.453654513888895[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]126.96[/C][C]129.896727430556[/C][C]127.06125[/C][C]2.83547743055556[/C][C]-2.93672743055555[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]127.14[/C][C]127.949123263889[/C][C]126.8375[/C][C]1.11162326388889[/C][C]-0.809123263888878[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]123.7[/C][C]125.220998263889[/C][C]126.673333333333[/C][C]-1.45233506944444[/C][C]-1.52099826388887[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]123.67[/C][C]125.462821180556[/C][C]127.019166666667[/C][C]-1.55634548611112[/C][C]-1.79282118055555[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]130.19[/C][C]128.017769097222[/C][C]127.51875[/C][C]0.499019097222221[/C][C]2.17223090277777[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]134.01[/C][C]131.472977430556[/C][C]127.838333333333[/C][C]3.63464409722222[/C][C]2.53702256944445[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]124.96[/C][C]125.446623263889[/C][C]128.223333333333[/C][C]-2.77671006944445[/C][C]-0.486623263888887[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]129.96[/C][C]133.352612847222[/C][C]128.505[/C][C]4.84761284722222[/C][C]-3.39261284722224[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]128.32[/C][C]128.322717013889[/C][C]128.7325[/C][C]-0.409782986111113[/C][C]-0.00271701388888346[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]132.38[/C][C]124.881571180556[/C][C]128.990833333333[/C][C]-4.10926215277778[/C][C]7.49842881944446[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]126.25[/C][C]126.099904513889[/C][C]129.1775[/C][C]-3.07759548611111[/C][C]0.150095486111127[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]128.91[/C][C]129.639904513889[/C][C]129.18625[/C][C]0.453654513888895[/C][C]-0.729904513888869[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]131.42[/C][C]132.039227430556[/C][C]129.20375[/C][C]2.83547743055556[/C][C]-0.619227430555554[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]129.44[/C][C]130.504123263889[/C][C]129.3925[/C][C]1.11162326388889[/C][C]-1.06412326388889[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]126.86[/C][C]127.844331597222[/C][C]129.296666666667[/C][C]-1.45233506944444[/C][C]-0.984331597222223[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]126.71[/C][C]127.347404513889[/C][C]128.90375[/C][C]-1.55634548611112[/C][C]-0.637404513888868[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]131.63[/C][C]129.194019097222[/C][C]128.695[/C][C]0.499019097222221[/C][C]2.43598090277777[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]132.78[/C][C]132.196727430556[/C][C]128.562083333333[/C][C]3.63464409722222[/C][C]0.58327256944446[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]126.61[/C][C]125.660789930556[/C][C]128.4375[/C][C]-2.77671006944445[/C][C]0.949210069444462[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]132.84[/C][C]133.173446180556[/C][C]128.325833333333[/C][C]4.84761284722222[/C][C]-0.333446180555541[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]123.14[/C][C]127.815217013889[/C][C]128.225[/C][C]-0.409782986111113[/C][C]-4.67521701388888[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]128.13[/C][C]124.100321180556[/C][C]128.209583333333[/C][C]-4.10926215277778[/C][C]4.02967881944446[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]125.49[/C][C]125.030321180556[/C][C]128.107916666667[/C][C]-3.07759548611111[/C][C]0.459678819444434[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]126.48[/C][C]128.199904513889[/C][C]127.74625[/C][C]0.453654513888895[/C][C]-1.71990451388888[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]130.86[/C][C]130.684227430556[/C][C]127.84875[/C][C]2.83547743055556[/C][C]0.175772569444462[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]127.32[/C][C]129.436623263889[/C][C]128.325[/C][C]1.11162326388889[/C][C]-2.11662326388888[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]126.56[/C][C]127.361831597222[/C][C]128.814166666667[/C][C]-1.45233506944444[/C][C]-0.801831597222218[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]126.64[/C][C]127.406571180556[/C][C]128.962916666667[/C][C]-1.55634548611112[/C][C]-0.766571180555559[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]129.26[/C][C]129.218602430556[/C][C]128.719583333333[/C][C]0.499019097222221[/C][C]0.0413975694444275[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]126.47[/C][C]132.424644097222[/C][C]128.79[/C][C]3.63464409722222[/C][C]-5.95464409722221[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]135.38[/C][C]126.222456597222[/C][C]128.999166666667[/C][C]-2.77671006944445[/C][C]9.1575434027778[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]135.5[/C][C]134.036362847222[/C][C]129.18875[/C][C]4.84761284722222[/C][C]1.46363715277781[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]132.22[/C][C]128.781467013889[/C][C]129.19125[/C][C]-0.409782986111113[/C][C]3.43853298611111[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]122.62[/C][C]124.961987847222[/C][C]129.07125[/C][C]-4.10926215277778[/C][C]-2.34198784722221[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]125.16[/C][C]126.056571180556[/C][C]129.134166666667[/C][C]-3.07759548611111[/C][C]-0.896571180555554[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]128.5[/C][C]129.865737847222[/C][C]129.412083333333[/C][C]0.453654513888895[/C][C]-1.36573784722222[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]133.86[/C][C]131.129227430556[/C][C]128.29375[/C][C]2.83547743055556[/C][C]2.73077256944447[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]128.87[/C][C]127.110789930556[/C][C]125.999166666667[/C][C]1.11162326388889[/C][C]1.75921006944446[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]125.07[/C][C]122.372664930556[/C][C]123.825[/C][C]-1.45233506944444[/C][C]2.69733506944445[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]125.25[/C][C]120.271987847222[/C][C]121.828333333333[/C][C]-1.55634548611112[/C][C]4.97801215277779[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]132.16[/C][C]120.564435763889[/C][C]120.065416666667[/C][C]0.499019097222221[/C][C]11.5955642361111[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]130.24[/C][C]121.834644097222[/C][C]118.2[/C][C]3.63464409722222[/C][C]8.4053559027778[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]104.77[/C][C]113.398289930556[/C][C]116.175[/C][C]-2.77671006944445[/C][C]-8.62828993055555[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]111.04[/C][C]119.081362847222[/C][C]114.23375[/C][C]4.84761284722222[/C][C]-8.04136284722222[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]104.5[/C][C]112.096467013889[/C][C]112.50625[/C][C]-0.409782986111113[/C][C]-7.5964670138889[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]102.42[/C][C]106.694071180556[/C][C]110.803333333333[/C][C]-4.10926215277778[/C][C]-4.27407118055555[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]103.05[/C][C]105.685321180556[/C][C]108.762916666667[/C][C]-3.07759548611111[/C][C]-2.63532118055555[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]105.84[/C][C]107.091987847222[/C][C]106.638333333333[/C][C]0.453654513888895[/C][C]-1.25198784722221[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]107.92[/C][C]108.574644097222[/C][C]105.739166666667[/C][C]2.83547743055556[/C][C]-0.654644097222203[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]108.22[/C][C]106.994539930556[/C][C]105.882916666667[/C][C]1.11162326388889[/C][C]1.22546006944445[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]104.26[/C][C]104.775998263889[/C][C]106.228333333333[/C][C]-1.45233506944444[/C][C]-0.515998263888889[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]105.19[/C][C]104.974071180556[/C][C]106.530416666667[/C][C]-1.55634548611112[/C][C]0.215928819444443[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]103.25[/C][C]107.210269097222[/C][C]106.71125[/C][C]0.499019097222221[/C][C]-3.96026909722221[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]108.16[/C][C]110.607144097222[/C][C]106.9725[/C][C]3.63464409722222[/C][C]-2.44714409722222[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]105.27[/C][C]104.506623263889[/C][C]107.283333333333[/C][C]-2.77671006944445[/C][C]0.763376736111098[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]113.99[/C][C]112.382196180556[/C][C]107.534583333333[/C][C]4.84761284722222[/C][C]1.60780381944443[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]109.84[/C][C]107.372717013889[/C][C]107.7825[/C][C]-0.409782986111113[/C][C]2.46728298611112[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]104.33[/C][C]103.938654513889[/C][C]108.047916666667[/C][C]-4.10926215277778[/C][C]0.391345486111121[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]105.48[/C][C]105.185737847222[/C][C]108.263333333333[/C][C]-3.07759548611111[/C][C]0.29426215277779[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]109.68[/C][C]108.959487847222[/C][C]108.505833333333[/C][C]0.453654513888895[/C][C]0.720512152777786[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]111.54[/C][C]111.558394097222[/C][C]108.722916666667[/C][C]2.83547743055556[/C][C]-0.0183940972222274[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]110.63[/C][C]109.996206597222[/C][C]108.884583333333[/C][C]1.11162326388889[/C][C]0.633793402777769[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]107.8[/C][C]107.827664930556[/C][C]109.28[/C][C]-1.45233506944444[/C][C]-0.0276649305555594[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]108.02[/C][C]107.944071180556[/C][C]109.500416666667[/C][C]-1.55634548611112[/C][C]0.0759288194444423[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]105.59[/C][C]110.078602430556[/C][C]109.579583333333[/C][C]0.499019097222221[/C][C]-4.48860243055555[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]111.64[/C][C]113.570477430556[/C][C]109.935833333333[/C][C]3.63464409722222[/C][C]-1.93047743055554[/C][/ROW]
[ROW][C]73[/C][C]107[/C][C]107.594539930556[/C][C]110.37125[/C][C]-2.77671006944445[/C][C]-0.594539930555541[/C][/ROW]
[ROW][C]74[/C][C]116.14[/C][C]115.713862847222[/C][C]110.86625[/C][C]4.84761284722222[/C][C]0.426137152777784[/C][/ROW]
[ROW][C]75[/C][C]117.18[/C][C]110.978133680556[/C][C]111.387916666667[/C][C]-0.409782986111113[/C][C]6.20186631944446[/C][/ROW]
[ROW][C]76[/C][C]102.28[/C][C]107.805737847222[/C][C]111.915[/C][C]-4.10926215277778[/C][C]-5.52573784722222[/C][/ROW]
[ROW][C]77[/C][C]109.43[/C][C]109.449487847222[/C][C]112.527083333333[/C][C]-3.07759548611111[/C][C]-0.0194878472222086[/C][/ROW]
[ROW][C]78[/C][C]114.28[/C][C]113.793654513889[/C][C]113.34[/C][C]0.453654513888895[/C][C]0.486345486111119[/C][/ROW]
[ROW][C]79[/C][C]117.39[/C][C]116.995477430556[/C][C]114.16[/C][C]2.83547743055556[/C][C]0.394522569444462[/C][/ROW]
[ROW][C]80[/C][C]116.66[/C][C]116.124539930556[/C][C]115.012916666667[/C][C]1.11162326388889[/C][C]0.535460069444454[/C][/ROW]
[ROW][C]81[/C][C]114.29[/C][C]114.149748263889[/C][C]115.602083333333[/C][C]-1.45233506944444[/C][C]0.140251736111139[/C][/ROW]
[ROW][C]82[/C][C]114.18[/C][C]114.677821180556[/C][C]116.234166666667[/C][C]-1.55634548611112[/C][C]-0.497821180555547[/C][/ROW]
[ROW][C]83[/C][C]114.12[/C][C]117.566519097222[/C][C]117.0675[/C][C]0.499019097222221[/C][C]-3.44651909722221[/C][/ROW]
[ROW][C]84[/C][C]122.62[/C][C]121.297977430556[/C][C]117.663333333333[/C][C]3.63464409722222[/C][C]1.32202256944444[/C][/ROW]
[ROW][C]85[/C][C]115.7[/C][C]115.433289930556[/C][C]118.21[/C][C]-2.77671006944445[/C][C]0.266710069444443[/C][/ROW]
[ROW][C]86[/C][C]127.91[/C][C]123.476779513889[/C][C]118.629166666667[/C][C]4.84761284722222[/C][C]4.43322048611111[/C][/ROW]
[ROW][C]87[/C][C]119.55[/C][C]118.600633680556[/C][C]119.010416666667[/C][C]-0.409782986111113[/C][C]0.949366319444437[/C][/ROW]
[ROW][C]88[/C][C]115.08[/C][C]115.224487847222[/C][C]119.33375[/C][C]-4.10926215277778[/C][C]-0.144487847222223[/C][/ROW]
[ROW][C]89[/C][C]116.63[/C][C]116.461571180556[/C][C]119.539166666667[/C][C]-3.07759548611111[/C][C]0.168428819444443[/C][/ROW]
[ROW][C]90[/C][C]121.38[/C][C]120.048237847222[/C][C]119.594583333333[/C][C]0.453654513888895[/C][C]1.33176215277777[/C][/ROW]
[ROW][C]91[/C][C]123.41[/C][C]122.425477430556[/C][C]119.59[/C][C]2.83547743055556[/C][C]0.984522569444437[/C][/ROW]
[ROW][C]92[/C][C]120.7[/C][C]120.807456597222[/C][C]119.695833333333[/C][C]1.11162326388889[/C][C]-0.107456597222225[/C][/ROW]
[ROW][C]93[/C][C]119.4[/C][C]118.330164930556[/C][C]119.7825[/C][C]-1.45233506944444[/C][C]1.06983506944445[/C][/ROW]
[ROW][C]94[/C][C]116.83[/C][C]118.348654513889[/C][C]119.905[/C][C]-1.55634548611112[/C][C]-1.5186545138889[/C][/ROW]
[ROW][C]95[/C][C]116.4[/C][C]120.693185763889[/C][C]120.194166666667[/C][C]0.499019097222221[/C][C]-4.29318576388887[/C][/ROW]
[ROW][C]96[/C][C]121.67[/C][C]124.128810763889[/C][C]120.494166666667[/C][C]3.63464409722222[/C][C]-2.45881076388889[/C][/ROW]
[ROW][C]97[/C][C]116.54[/C][C]117.910789930556[/C][C]120.6875[/C][C]-2.77671006944445[/C][C]-1.37078993055556[/C][/ROW]
[ROW][C]98[/C][C]129.61[/C][C]125.716779513889[/C][C]120.869166666667[/C][C]4.84761284722222[/C][C]3.8932204861111[/C][/ROW]
[ROW][C]99[/C][C]119.93[/C][C]120.656050347222[/C][C]121.065833333333[/C][C]-0.409782986111113[/C][C]-0.726050347222213[/C][/ROW]
[ROW][C]100[/C][C]117.64[/C][C]117.216571180556[/C][C]121.325833333333[/C][C]-4.10926215277778[/C][C]0.423428819444425[/C][/ROW]
[ROW][C]101[/C][C]121.01[/C][C]118.474487847222[/C][C]121.552083333333[/C][C]-3.07759548611111[/C][C]2.53551215277778[/C][/ROW]
[ROW][C]102[/C][C]124.2[/C][C]121.614487847222[/C][C]121.160833333333[/C][C]0.453654513888895[/C][C]2.5855121527778[/C][/ROW]
[ROW][C]103[/C][C]125.23[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]2.83547743055556[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]104[/C][C]123.24[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.11162326388889[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]105[/C][C]121.58[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1.45233506944444[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]106[/C][C]120.89[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1.55634548611112[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]107[/C][C]117.77[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.499019097222221[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]108[/C][C]110.91[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]3.63464409722222[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=153332&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=153332&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
1127.19NANA-2.77671006944445NA
2133.1NANA4.84761284722222NA
3129.12NANA-0.409782986111113NA
4123.28NANA-4.10926215277778NA
5123.36NANA-3.07759548611111NA
6124.13NANA0.453654513888895NA
7126.96129.896727430556127.061252.83547743055556-2.93672743055555
8127.14127.949123263889126.83751.11162326388889-0.809123263888878
9123.7125.220998263889126.673333333333-1.45233506944444-1.52099826388887
10123.67125.462821180556127.019166666667-1.55634548611112-1.79282118055555
11130.19128.017769097222127.518750.4990190972222212.17223090277777
12134.01131.472977430556127.8383333333333.634644097222222.53702256944445
13124.96125.446623263889128.223333333333-2.77671006944445-0.486623263888887
14129.96133.352612847222128.5054.84761284722222-3.39261284722224
15128.32128.322717013889128.7325-0.409782986111113-0.00271701388888346
16132.38124.881571180556128.990833333333-4.109262152777787.49842881944446
17126.25126.099904513889129.1775-3.077595486111110.150095486111127
18128.91129.639904513889129.186250.453654513888895-0.729904513888869
19131.42132.039227430556129.203752.83547743055556-0.619227430555554
20129.44130.504123263889129.39251.11162326388889-1.06412326388889
21126.86127.844331597222129.296666666667-1.45233506944444-0.984331597222223
22126.71127.347404513889128.90375-1.55634548611112-0.637404513888868
23131.63129.194019097222128.6950.4990190972222212.43598090277777
24132.78132.196727430556128.5620833333333.634644097222220.58327256944446
25126.61125.660789930556128.4375-2.776710069444450.949210069444462
26132.84133.173446180556128.3258333333334.84761284722222-0.333446180555541
27123.14127.815217013889128.225-0.409782986111113-4.67521701388888
28128.13124.100321180556128.209583333333-4.109262152777784.02967881944446
29125.49125.030321180556128.107916666667-3.077595486111110.459678819444434
30126.48128.199904513889127.746250.453654513888895-1.71990451388888
31130.86130.684227430556127.848752.835477430555560.175772569444462
32127.32129.436623263889128.3251.11162326388889-2.11662326388888
33126.56127.361831597222128.814166666667-1.45233506944444-0.801831597222218
34126.64127.406571180556128.962916666667-1.55634548611112-0.766571180555559
35129.26129.218602430556128.7195833333330.4990190972222210.0413975694444275
36126.47132.424644097222128.793.63464409722222-5.95464409722221
37135.38126.222456597222128.999166666667-2.776710069444459.1575434027778
38135.5134.036362847222129.188754.847612847222221.46363715277781
39132.22128.781467013889129.19125-0.4097829861111133.43853298611111
40122.62124.961987847222129.07125-4.10926215277778-2.34198784722221
41125.16126.056571180556129.134166666667-3.07759548611111-0.896571180555554
42128.5129.865737847222129.4120833333330.453654513888895-1.36573784722222
43133.86131.129227430556128.293752.835477430555562.73077256944447
44128.87127.110789930556125.9991666666671.111623263888891.75921006944446
45125.07122.372664930556123.825-1.452335069444442.69733506944445
46125.25120.271987847222121.828333333333-1.556345486111124.97801215277779
47132.16120.564435763889120.0654166666670.49901909722222111.5955642361111
48130.24121.834644097222118.23.634644097222228.4053559027778
49104.77113.398289930556116.175-2.77671006944445-8.62828993055555
50111.04119.081362847222114.233754.84761284722222-8.04136284722222
51104.5112.096467013889112.50625-0.409782986111113-7.5964670138889
52102.42106.694071180556110.803333333333-4.10926215277778-4.27407118055555
53103.05105.685321180556108.762916666667-3.07759548611111-2.63532118055555
54105.84107.091987847222106.6383333333330.453654513888895-1.25198784722221
55107.92108.574644097222105.7391666666672.83547743055556-0.654644097222203
56108.22106.994539930556105.8829166666671.111623263888891.22546006944445
57104.26104.775998263889106.228333333333-1.45233506944444-0.515998263888889
58105.19104.974071180556106.530416666667-1.556345486111120.215928819444443
59103.25107.210269097222106.711250.499019097222221-3.96026909722221
60108.16110.607144097222106.97253.63464409722222-2.44714409722222
61105.27104.506623263889107.283333333333-2.776710069444450.763376736111098
62113.99112.382196180556107.5345833333334.847612847222221.60780381944443
63109.84107.372717013889107.7825-0.4097829861111132.46728298611112
64104.33103.938654513889108.047916666667-4.109262152777780.391345486111121
65105.48105.185737847222108.263333333333-3.077595486111110.29426215277779
66109.68108.959487847222108.5058333333330.4536545138888950.720512152777786
67111.54111.558394097222108.7229166666672.83547743055556-0.0183940972222274
68110.63109.996206597222108.8845833333331.111623263888890.633793402777769
69107.8107.827664930556109.28-1.45233506944444-0.0276649305555594
70108.02107.944071180556109.500416666667-1.556345486111120.0759288194444423
71105.59110.078602430556109.5795833333330.499019097222221-4.48860243055555
72111.64113.570477430556109.9358333333333.63464409722222-1.93047743055554
73107107.594539930556110.37125-2.77671006944445-0.594539930555541
74116.14115.713862847222110.866254.847612847222220.426137152777784
75117.18110.978133680556111.387916666667-0.4097829861111136.20186631944446
76102.28107.805737847222111.915-4.10926215277778-5.52573784722222
77109.43109.449487847222112.527083333333-3.07759548611111-0.0194878472222086
78114.28113.793654513889113.340.4536545138888950.486345486111119
79117.39116.995477430556114.162.835477430555560.394522569444462
80116.66116.124539930556115.0129166666671.111623263888890.535460069444454
81114.29114.149748263889115.602083333333-1.452335069444440.140251736111139
82114.18114.677821180556116.234166666667-1.55634548611112-0.497821180555547
83114.12117.566519097222117.06750.499019097222221-3.44651909722221
84122.62121.297977430556117.6633333333333.634644097222221.32202256944444
85115.7115.433289930556118.21-2.776710069444450.266710069444443
86127.91123.476779513889118.6291666666674.847612847222224.43322048611111
87119.55118.600633680556119.010416666667-0.4097829861111130.949366319444437
88115.08115.224487847222119.33375-4.10926215277778-0.144487847222223
89116.63116.461571180556119.539166666667-3.077595486111110.168428819444443
90121.38120.048237847222119.5945833333330.4536545138888951.33176215277777
91123.41122.425477430556119.592.835477430555560.984522569444437
92120.7120.807456597222119.6958333333331.11162326388889-0.107456597222225
93119.4118.330164930556119.7825-1.452335069444441.06983506944445
94116.83118.348654513889119.905-1.55634548611112-1.5186545138889
95116.4120.693185763889120.1941666666670.499019097222221-4.29318576388887
96121.67124.128810763889120.4941666666673.63464409722222-2.45881076388889
97116.54117.910789930556120.6875-2.77671006944445-1.37078993055556
98129.61125.716779513889120.8691666666674.847612847222223.8932204861111
99119.93120.656050347222121.065833333333-0.409782986111113-0.726050347222213
100117.64117.216571180556121.325833333333-4.109262152777780.423428819444425
101121.01118.474487847222121.552083333333-3.077595486111112.53551215277778
102124.2121.614487847222121.1608333333330.4536545138888952.5855121527778
103125.23NANA2.83547743055556NA
104123.24NANA1.11162326388889NA
105121.58NANA-1.45233506944444NA
106120.89NANA-1.55634548611112NA
107117.77NANA0.499019097222221NA
108110.91NANA3.63464409722222NA


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')