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 computationSun, 11 Dec 2011 15:13:33 -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/11/t1323634782w06pztbl3sevl3g.htm/, Retrieved Mon, 29 Apr 2024 07:24:11 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=153844, Retrieved Mon, 29 Apr 2024 07:24:11 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywordsKDGP2W92
Estimated Impact85

Tree of Dependent Computations

Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-       [Classical Decomposition] [] [2011-12-11 20:13:33] [d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e] [Current]
Feedback Forum

Post a new message

Dataset

Dataseries X:
Download CSV
Histogram
Boxplots 
14097,80
14776,80
16833,30
15385,50
15172,60
16858,90
14143,50
14731,80
16471,60
15214,00
17637,40
17972,40
16896,20
16698,00
19691,60
15930,70
17444,60
17699,40
15189,80
15672,70
17180,80
17664,90
17862,90
16162,30
17463,60
16772,10
19106,90
16721,30
18161,30
18509,90
17802,70
16409,90
17967,70
20286,60
19537,30
18021,90
20194,30
19049,60
20244,70
21473,30
19673,60
21053,20
20159,50
18203,60
21289,50
20432,30
17180,40
15816,80
15076,60
14531,60
15761,30
14345,50
13916,80
15496,80
14285,60
13597,30
16263,10
16773,30
15986,90
16842,60
15911,90
15782,90
18622,80
17422,50
16989,80
18990,50
16849,30
16511,30
18704,50
19111,10
19420,70
18985,10

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'George Udny Yule' @ yule.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 & 'George Udny Yule' @ yule.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=153844&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]'George Udny Yule' @ yule.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=153844&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=153844&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'George Udny Yule' @ yule.wessa.net






Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
114097.8NANA-207.118055555556NA
214776.8NANA-786.175555555557NA
316833.3NANA1299.00777777778NA
415385.5NANA-258.875555555556NA
515172.6NANA-247.652222222221NA
616858.9NANA841.78777777778NA
714143.515075.837777777815891.2333333333-815.395555555556-932.337777777775
814731.814655.826111111116087.8833333333-1432.0572222222275.9738888888878
916471.616943.155277777816287.0291666667656.12611111111-471.555277777778
101521417292.760277777816428.8416666667863.918611111111-2078.76027777778
1117637.416944.785277777816546.225398.560277777779692.614722222224
1217972.416363.786111111116675.9125-312.126388888891608.61388888889
1316896.216547.411111111116754.5291666667-207.118055555556348.788888888892
141669816051.153611111116837.3291666667-786.175555555557646.846388888891
1519691.618205.091111111116906.08333333331299.007777777781486.50888888889
1615930.716778.878611111117037.7541666667-258.875555555556-848.178611111112
1717444.616901.618611111117149.2708333333-247.652222222221542.981388888889
1817699.417925.033611111117083.2458333333841.78777777778-225.633611111112
1915189.816216.071111111117031.4666666667-815.395555555556-1026.27111111111
2015672.715626.138611111117058.1958333333-1432.0572222222246.5613888888911
2117180.817693.046944444417036.9208333333656.12611111111-512.24694444444
2217664.917909.418611111117045.5863.918611111111-244.518611111111
2317862.917506.864444444417108.3041666667398.560277777779356.035555555558
2416162.316859.811111111117171.9375-312.12638888889-697.511111111111
2517463.617107.461111111117314.5791666667-207.118055555556356.138888888887
2616772.116667.991111111117454.1666666667-786.175555555557104.108888888888
2719106.918816.678611111117517.67083333331299.00777777778290.221388888895
2816721.317400.820277777817659.6958333333-258.875555555556-679.520277777774
2918161.317591.047777777817838.7-247.652222222221570.252222222229
3018509.918827.737777777817985.95841.78777777778-317.837777777771
3117802.717361.816944444418177.2125-815.395555555556440.883055555558
3216409.916953.830277777818385.8875-1432.05722222222-543.930277777774
3317967.719184.317777777818528.1916666667656.12611111111-1216.61777777777
3420286.619637.518611111118773.6863.918611111111649.081388888892
3519537.319433.172777777819034.6125398.560277777779104.127222222225
3618021.918891.469444444419203.5958333333-312.12638888889-869.569444444442
3720194.319200.648611111119407.7666666667-207.118055555556993.651388888888
3819049.618794.528611111119580.7041666667-786.175555555557255.071388888886
3920244.721092.857777777819793.851299.00777777778-848.157777777775
4021473.319679.453611111119938.3291666667-258.8755555555561793.84638888889
4119673.619598.543611111119846.1958333333-247.65222222222175.0563888888937
4221053.220497.900277777819656.1125841.78777777778555.299722222226
4320159.518535.600277777819350.9958333333-815.3955555555561623.89972222222
4418203.617517.451111111118949.5083333333-1432.05722222222686.148888888885
4521289.519230.576111111118574.45656.126111111112058.92388888889
4620432.318954.568611111118090.65863.9186111111111477.73138888889
4717180.417952.351944444417553.7916666667398.560277777779-771.951944444445
4815816.816770.281944444417082.4083333333-312.12638888889-953.481944444444
4915076.616399.027777777816606.1458333333-207.118055555556-1322.42777777778
5014531.615383.295277777816169.4708333333-786.175555555557-851.695277777773
5115761.317067.116111111115768.10833333331299.00777777778-1305.81611111111
5214345.515147.341111111115406.2166666667-258.875555555556-801.84111111111
5313916.814956.376944444415204.0291666667-247.652222222221-1039.57694444444
5415496.816038.829444444415197.0416666667841.78777777778-542.029444444446
5514285.614459.191944444415274.5875-815.395555555556-173.591944444446
5613597.313929.471944444415361.5291666667-1432.05722222222-332.171944444444
5716263.116189.021944444415532.8958333333656.1261111111174.0780555555557
5816773.316644.251944444415780.3333333333863.918611111111129.048055555553
5915986.916435.143611111116036.5833333333398.560277777779-448.243611111111
6016842.615998.069444444416310.1958333333-312.12638888889844.530555555555
6115911.916355.469444444416562.5875-207.118055555556-443.569444444442
6215782.916004.649444444416790.825-786.175555555557-221.749444444442
6318622.818312.974444444417013.96666666671299.00777777778309.825555555555
6417422.516954.224444444417213.1-258.875555555556468.275555555556
6516989.817205.931111111117453.5833333333-247.652222222221-216.13111111111
6618990.518527.716944444417685.9291666667841.78777777778462.783055555556
6716849.3NANA-815.395555555556NA
6816511.3NANA-1432.05722222222NA
6918704.5NANA656.12611111111NA
7019111.1NANA863.918611111111NA
7119420.7NANA398.560277777779NA
7218985.1NANA-312.12638888889NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 14097.8 & NA & NA & -207.118055555556 & NA \tabularnewline
2 & 14776.8 & NA & NA & -786.175555555557 & NA \tabularnewline
3 & 16833.3 & NA & NA & 1299.00777777778 & NA \tabularnewline
4 & 15385.5 & NA & NA & -258.875555555556 & NA \tabularnewline
5 & 15172.6 & NA & NA & -247.652222222221 & NA \tabularnewline
6 & 16858.9 & NA & NA & 841.78777777778 & NA \tabularnewline
7 & 14143.5 & 15075.8377777778 & 15891.2333333333 & -815.395555555556 & -932.337777777775 \tabularnewline
8 & 14731.8 & 14655.8261111111 & 16087.8833333333 & -1432.05722222222 & 75.9738888888878 \tabularnewline
9 & 16471.6 & 16943.1552777778 & 16287.0291666667 & 656.12611111111 & -471.555277777778 \tabularnewline
10 & 15214 & 17292.7602777778 & 16428.8416666667 & 863.918611111111 & -2078.76027777778 \tabularnewline
11 & 17637.4 & 16944.7852777778 & 16546.225 & 398.560277777779 & 692.614722222224 \tabularnewline
12 & 17972.4 & 16363.7861111111 & 16675.9125 & -312.12638888889 & 1608.61388888889 \tabularnewline
13 & 16896.2 & 16547.4111111111 & 16754.5291666667 & -207.118055555556 & 348.788888888892 \tabularnewline
14 & 16698 & 16051.1536111111 & 16837.3291666667 & -786.175555555557 & 646.846388888891 \tabularnewline
15 & 19691.6 & 18205.0911111111 & 16906.0833333333 & 1299.00777777778 & 1486.50888888889 \tabularnewline
16 & 15930.7 & 16778.8786111111 & 17037.7541666667 & -258.875555555556 & -848.178611111112 \tabularnewline
17 & 17444.6 & 16901.6186111111 & 17149.2708333333 & -247.652222222221 & 542.981388888889 \tabularnewline
18 & 17699.4 & 17925.0336111111 & 17083.2458333333 & 841.78777777778 & -225.633611111112 \tabularnewline
19 & 15189.8 & 16216.0711111111 & 17031.4666666667 & -815.395555555556 & -1026.27111111111 \tabularnewline
20 & 15672.7 & 15626.1386111111 & 17058.1958333333 & -1432.05722222222 & 46.5613888888911 \tabularnewline
21 & 17180.8 & 17693.0469444444 & 17036.9208333333 & 656.12611111111 & -512.24694444444 \tabularnewline
22 & 17664.9 & 17909.4186111111 & 17045.5 & 863.918611111111 & -244.518611111111 \tabularnewline
23 & 17862.9 & 17506.8644444444 & 17108.3041666667 & 398.560277777779 & 356.035555555558 \tabularnewline
24 & 16162.3 & 16859.8111111111 & 17171.9375 & -312.12638888889 & -697.511111111111 \tabularnewline
25 & 17463.6 & 17107.4611111111 & 17314.5791666667 & -207.118055555556 & 356.138888888887 \tabularnewline
26 & 16772.1 & 16667.9911111111 & 17454.1666666667 & -786.175555555557 & 104.108888888888 \tabularnewline
27 & 19106.9 & 18816.6786111111 & 17517.6708333333 & 1299.00777777778 & 290.221388888895 \tabularnewline
28 & 16721.3 & 17400.8202777778 & 17659.6958333333 & -258.875555555556 & -679.520277777774 \tabularnewline
29 & 18161.3 & 17591.0477777778 & 17838.7 & -247.652222222221 & 570.252222222229 \tabularnewline
30 & 18509.9 & 18827.7377777778 & 17985.95 & 841.78777777778 & -317.837777777771 \tabularnewline
31 & 17802.7 & 17361.8169444444 & 18177.2125 & -815.395555555556 & 440.883055555558 \tabularnewline
32 & 16409.9 & 16953.8302777778 & 18385.8875 & -1432.05722222222 & -543.930277777774 \tabularnewline
33 & 17967.7 & 19184.3177777778 & 18528.1916666667 & 656.12611111111 & -1216.61777777777 \tabularnewline
34 & 20286.6 & 19637.5186111111 & 18773.6 & 863.918611111111 & 649.081388888892 \tabularnewline
35 & 19537.3 & 19433.1727777778 & 19034.6125 & 398.560277777779 & 104.127222222225 \tabularnewline
36 & 18021.9 & 18891.4694444444 & 19203.5958333333 & -312.12638888889 & -869.569444444442 \tabularnewline
37 & 20194.3 & 19200.6486111111 & 19407.7666666667 & -207.118055555556 & 993.651388888888 \tabularnewline
38 & 19049.6 & 18794.5286111111 & 19580.7041666667 & -786.175555555557 & 255.071388888886 \tabularnewline
39 & 20244.7 & 21092.8577777778 & 19793.85 & 1299.00777777778 & -848.157777777775 \tabularnewline
40 & 21473.3 & 19679.4536111111 & 19938.3291666667 & -258.875555555556 & 1793.84638888889 \tabularnewline
41 & 19673.6 & 19598.5436111111 & 19846.1958333333 & -247.652222222221 & 75.0563888888937 \tabularnewline
42 & 21053.2 & 20497.9002777778 & 19656.1125 & 841.78777777778 & 555.299722222226 \tabularnewline
43 & 20159.5 & 18535.6002777778 & 19350.9958333333 & -815.395555555556 & 1623.89972222222 \tabularnewline
44 & 18203.6 & 17517.4511111111 & 18949.5083333333 & -1432.05722222222 & 686.148888888885 \tabularnewline
45 & 21289.5 & 19230.5761111111 & 18574.45 & 656.12611111111 & 2058.92388888889 \tabularnewline
46 & 20432.3 & 18954.5686111111 & 18090.65 & 863.918611111111 & 1477.73138888889 \tabularnewline
47 & 17180.4 & 17952.3519444444 & 17553.7916666667 & 398.560277777779 & -771.951944444445 \tabularnewline
48 & 15816.8 & 16770.2819444444 & 17082.4083333333 & -312.12638888889 & -953.481944444444 \tabularnewline
49 & 15076.6 & 16399.0277777778 & 16606.1458333333 & -207.118055555556 & -1322.42777777778 \tabularnewline
50 & 14531.6 & 15383.2952777778 & 16169.4708333333 & -786.175555555557 & -851.695277777773 \tabularnewline
51 & 15761.3 & 17067.1161111111 & 15768.1083333333 & 1299.00777777778 & -1305.81611111111 \tabularnewline
52 & 14345.5 & 15147.3411111111 & 15406.2166666667 & -258.875555555556 & -801.84111111111 \tabularnewline
53 & 13916.8 & 14956.3769444444 & 15204.0291666667 & -247.652222222221 & -1039.57694444444 \tabularnewline
54 & 15496.8 & 16038.8294444444 & 15197.0416666667 & 841.78777777778 & -542.029444444446 \tabularnewline
55 & 14285.6 & 14459.1919444444 & 15274.5875 & -815.395555555556 & -173.591944444446 \tabularnewline
56 & 13597.3 & 13929.4719444444 & 15361.5291666667 & -1432.05722222222 & -332.171944444444 \tabularnewline
57 & 16263.1 & 16189.0219444444 & 15532.8958333333 & 656.12611111111 & 74.0780555555557 \tabularnewline
58 & 16773.3 & 16644.2519444444 & 15780.3333333333 & 863.918611111111 & 129.048055555553 \tabularnewline
59 & 15986.9 & 16435.1436111111 & 16036.5833333333 & 398.560277777779 & -448.243611111111 \tabularnewline
60 & 16842.6 & 15998.0694444444 & 16310.1958333333 & -312.12638888889 & 844.530555555555 \tabularnewline
61 & 15911.9 & 16355.4694444444 & 16562.5875 & -207.118055555556 & -443.569444444442 \tabularnewline
62 & 15782.9 & 16004.6494444444 & 16790.825 & -786.175555555557 & -221.749444444442 \tabularnewline
63 & 18622.8 & 18312.9744444444 & 17013.9666666667 & 1299.00777777778 & 309.825555555555 \tabularnewline
64 & 17422.5 & 16954.2244444444 & 17213.1 & -258.875555555556 & 468.275555555556 \tabularnewline
65 & 16989.8 & 17205.9311111111 & 17453.5833333333 & -247.652222222221 & -216.13111111111 \tabularnewline
66 & 18990.5 & 18527.7169444444 & 17685.9291666667 & 841.78777777778 & 462.783055555556 \tabularnewline
67 & 16849.3 & NA & NA & -815.395555555556 & NA \tabularnewline
68 & 16511.3 & NA & NA & -1432.05722222222 & NA \tabularnewline
69 & 18704.5 & NA & NA & 656.12611111111 & NA \tabularnewline
70 & 19111.1 & NA & NA & 863.918611111111 & NA \tabularnewline
71 & 19420.7 & NA & NA & 398.560277777779 & NA \tabularnewline
72 & 18985.1 & NA & NA & -312.12638888889 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=153844&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]14097.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-207.118055555556[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]14776.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-786.175555555557[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]16833.3[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1299.00777777778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]15385.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-258.875555555556[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]15172.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-247.652222222221[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]16858.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]841.78777777778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]14143.5[/C][C]15075.8377777778[/C][C]15891.2333333333[/C][C]-815.395555555556[/C][C]-932.337777777775[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]14731.8[/C][C]14655.8261111111[/C][C]16087.8833333333[/C][C]-1432.05722222222[/C][C]75.9738888888878[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]16471.6[/C][C]16943.1552777778[/C][C]16287.0291666667[/C][C]656.12611111111[/C][C]-471.555277777778[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]15214[/C][C]17292.7602777778[/C][C]16428.8416666667[/C][C]863.918611111111[/C][C]-2078.76027777778[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]17637.4[/C][C]16944.7852777778[/C][C]16546.225[/C][C]398.560277777779[/C][C]692.614722222224[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]17972.4[/C][C]16363.7861111111[/C][C]16675.9125[/C][C]-312.12638888889[/C][C]1608.61388888889[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]16896.2[/C][C]16547.4111111111[/C][C]16754.5291666667[/C][C]-207.118055555556[/C][C]348.788888888892[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]16698[/C][C]16051.1536111111[/C][C]16837.3291666667[/C][C]-786.175555555557[/C][C]646.846388888891[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]19691.6[/C][C]18205.0911111111[/C][C]16906.0833333333[/C][C]1299.00777777778[/C][C]1486.50888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]15930.7[/C][C]16778.8786111111[/C][C]17037.7541666667[/C][C]-258.875555555556[/C][C]-848.178611111112[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]17444.6[/C][C]16901.6186111111[/C][C]17149.2708333333[/C][C]-247.652222222221[/C][C]542.981388888889[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]17699.4[/C][C]17925.0336111111[/C][C]17083.2458333333[/C][C]841.78777777778[/C][C]-225.633611111112[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]15189.8[/C][C]16216.0711111111[/C][C]17031.4666666667[/C][C]-815.395555555556[/C][C]-1026.27111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]15672.7[/C][C]15626.1386111111[/C][C]17058.1958333333[/C][C]-1432.05722222222[/C][C]46.5613888888911[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]17180.8[/C][C]17693.0469444444[/C][C]17036.9208333333[/C][C]656.12611111111[/C][C]-512.24694444444[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]17664.9[/C][C]17909.4186111111[/C][C]17045.5[/C][C]863.918611111111[/C][C]-244.518611111111[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]17862.9[/C][C]17506.8644444444[/C][C]17108.3041666667[/C][C]398.560277777779[/C][C]356.035555555558[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]16162.3[/C][C]16859.8111111111[/C][C]17171.9375[/C][C]-312.12638888889[/C][C]-697.511111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]17463.6[/C][C]17107.4611111111[/C][C]17314.5791666667[/C][C]-207.118055555556[/C][C]356.138888888887[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]16772.1[/C][C]16667.9911111111[/C][C]17454.1666666667[/C][C]-786.175555555557[/C][C]104.108888888888[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]19106.9[/C][C]18816.6786111111[/C][C]17517.6708333333[/C][C]1299.00777777778[/C][C]290.221388888895[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]16721.3[/C][C]17400.8202777778[/C][C]17659.6958333333[/C][C]-258.875555555556[/C][C]-679.520277777774[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]18161.3[/C][C]17591.0477777778[/C][C]17838.7[/C][C]-247.652222222221[/C][C]570.252222222229[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]18509.9[/C][C]18827.7377777778[/C][C]17985.95[/C][C]841.78777777778[/C][C]-317.837777777771[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]17802.7[/C][C]17361.8169444444[/C][C]18177.2125[/C][C]-815.395555555556[/C][C]440.883055555558[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]16409.9[/C][C]16953.8302777778[/C][C]18385.8875[/C][C]-1432.05722222222[/C][C]-543.930277777774[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]17967.7[/C][C]19184.3177777778[/C][C]18528.1916666667[/C][C]656.12611111111[/C][C]-1216.61777777777[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]20286.6[/C][C]19637.5186111111[/C][C]18773.6[/C][C]863.918611111111[/C][C]649.081388888892[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]19537.3[/C][C]19433.1727777778[/C][C]19034.6125[/C][C]398.560277777779[/C][C]104.127222222225[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]18021.9[/C][C]18891.4694444444[/C][C]19203.5958333333[/C][C]-312.12638888889[/C][C]-869.569444444442[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]20194.3[/C][C]19200.6486111111[/C][C]19407.7666666667[/C][C]-207.118055555556[/C][C]993.651388888888[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]19049.6[/C][C]18794.5286111111[/C][C]19580.7041666667[/C][C]-786.175555555557[/C][C]255.071388888886[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]20244.7[/C][C]21092.8577777778[/C][C]19793.85[/C][C]1299.00777777778[/C][C]-848.157777777775[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]21473.3[/C][C]19679.4536111111[/C][C]19938.3291666667[/C][C]-258.875555555556[/C][C]1793.84638888889[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]19673.6[/C][C]19598.5436111111[/C][C]19846.1958333333[/C][C]-247.652222222221[/C][C]75.0563888888937[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]21053.2[/C][C]20497.9002777778[/C][C]19656.1125[/C][C]841.78777777778[/C][C]555.299722222226[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]20159.5[/C][C]18535.6002777778[/C][C]19350.9958333333[/C][C]-815.395555555556[/C][C]1623.89972222222[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]18203.6[/C][C]17517.4511111111[/C][C]18949.5083333333[/C][C]-1432.05722222222[/C][C]686.148888888885[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]21289.5[/C][C]19230.5761111111[/C][C]18574.45[/C][C]656.12611111111[/C][C]2058.92388888889[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]20432.3[/C][C]18954.5686111111[/C][C]18090.65[/C][C]863.918611111111[/C][C]1477.73138888889[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]17180.4[/C][C]17952.3519444444[/C][C]17553.7916666667[/C][C]398.560277777779[/C][C]-771.951944444445[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]15816.8[/C][C]16770.2819444444[/C][C]17082.4083333333[/C][C]-312.12638888889[/C][C]-953.481944444444[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]15076.6[/C][C]16399.0277777778[/C][C]16606.1458333333[/C][C]-207.118055555556[/C][C]-1322.42777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]14531.6[/C][C]15383.2952777778[/C][C]16169.4708333333[/C][C]-786.175555555557[/C][C]-851.695277777773[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]15761.3[/C][C]17067.1161111111[/C][C]15768.1083333333[/C][C]1299.00777777778[/C][C]-1305.81611111111[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]14345.5[/C][C]15147.3411111111[/C][C]15406.2166666667[/C][C]-258.875555555556[/C][C]-801.84111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]13916.8[/C][C]14956.3769444444[/C][C]15204.0291666667[/C][C]-247.652222222221[/C][C]-1039.57694444444[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]15496.8[/C][C]16038.8294444444[/C][C]15197.0416666667[/C][C]841.78777777778[/C][C]-542.029444444446[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]14285.6[/C][C]14459.1919444444[/C][C]15274.5875[/C][C]-815.395555555556[/C][C]-173.591944444446[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]13597.3[/C][C]13929.4719444444[/C][C]15361.5291666667[/C][C]-1432.05722222222[/C][C]-332.171944444444[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]16263.1[/C][C]16189.0219444444[/C][C]15532.8958333333[/C][C]656.12611111111[/C][C]74.0780555555557[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]16773.3[/C][C]16644.2519444444[/C][C]15780.3333333333[/C][C]863.918611111111[/C][C]129.048055555553[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]15986.9[/C][C]16435.1436111111[/C][C]16036.5833333333[/C][C]398.560277777779[/C][C]-448.243611111111[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]16842.6[/C][C]15998.0694444444[/C][C]16310.1958333333[/C][C]-312.12638888889[/C][C]844.530555555555[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]15911.9[/C][C]16355.4694444444[/C][C]16562.5875[/C][C]-207.118055555556[/C][C]-443.569444444442[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]15782.9[/C][C]16004.6494444444[/C][C]16790.825[/C][C]-786.175555555557[/C][C]-221.749444444442[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]18622.8[/C][C]18312.9744444444[/C][C]17013.9666666667[/C][C]1299.00777777778[/C][C]309.825555555555[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]17422.5[/C][C]16954.2244444444[/C][C]17213.1[/C][C]-258.875555555556[/C][C]468.275555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]16989.8[/C][C]17205.9311111111[/C][C]17453.5833333333[/C][C]-247.652222222221[/C][C]-216.13111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]18990.5[/C][C]18527.7169444444[/C][C]17685.9291666667[/C][C]841.78777777778[/C][C]462.783055555556[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]16849.3[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-815.395555555556[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]16511.3[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1432.05722222222[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]18704.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]656.12611111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]19111.1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]863.918611111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]19420.7[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]398.560277777779[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]18985.1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-312.12638888889[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=153844&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=153844&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
114097.8NANA-207.118055555556NA
214776.8NANA-786.175555555557NA
316833.3NANA1299.00777777778NA
415385.5NANA-258.875555555556NA
515172.6NANA-247.652222222221NA
616858.9NANA841.78777777778NA
714143.515075.837777777815891.2333333333-815.395555555556-932.337777777775
814731.814655.826111111116087.8833333333-1432.0572222222275.9738888888878
916471.616943.155277777816287.0291666667656.12611111111-471.555277777778
101521417292.760277777816428.8416666667863.918611111111-2078.76027777778
1117637.416944.785277777816546.225398.560277777779692.614722222224
1217972.416363.786111111116675.9125-312.126388888891608.61388888889
1316896.216547.411111111116754.5291666667-207.118055555556348.788888888892
141669816051.153611111116837.3291666667-786.175555555557646.846388888891
1519691.618205.091111111116906.08333333331299.007777777781486.50888888889
1615930.716778.878611111117037.7541666667-258.875555555556-848.178611111112
1717444.616901.618611111117149.2708333333-247.652222222221542.981388888889
1817699.417925.033611111117083.2458333333841.78777777778-225.633611111112
1915189.816216.071111111117031.4666666667-815.395555555556-1026.27111111111
2015672.715626.138611111117058.1958333333-1432.0572222222246.5613888888911
2117180.817693.046944444417036.9208333333656.12611111111-512.24694444444
2217664.917909.418611111117045.5863.918611111111-244.518611111111
2317862.917506.864444444417108.3041666667398.560277777779356.035555555558
2416162.316859.811111111117171.9375-312.12638888889-697.511111111111
2517463.617107.461111111117314.5791666667-207.118055555556356.138888888887
2616772.116667.991111111117454.1666666667-786.175555555557104.108888888888
2719106.918816.678611111117517.67083333331299.00777777778290.221388888895
2816721.317400.820277777817659.6958333333-258.875555555556-679.520277777774
2918161.317591.047777777817838.7-247.652222222221570.252222222229
3018509.918827.737777777817985.95841.78777777778-317.837777777771
3117802.717361.816944444418177.2125-815.395555555556440.883055555558
3216409.916953.830277777818385.8875-1432.05722222222-543.930277777774
3317967.719184.317777777818528.1916666667656.12611111111-1216.61777777777
3420286.619637.518611111118773.6863.918611111111649.081388888892
3519537.319433.172777777819034.6125398.560277777779104.127222222225
3618021.918891.469444444419203.5958333333-312.12638888889-869.569444444442
3720194.319200.648611111119407.7666666667-207.118055555556993.651388888888
3819049.618794.528611111119580.7041666667-786.175555555557255.071388888886
3920244.721092.857777777819793.851299.00777777778-848.157777777775
4021473.319679.453611111119938.3291666667-258.8755555555561793.84638888889
4119673.619598.543611111119846.1958333333-247.65222222222175.0563888888937
4221053.220497.900277777819656.1125841.78777777778555.299722222226
4320159.518535.600277777819350.9958333333-815.3955555555561623.89972222222
4418203.617517.451111111118949.5083333333-1432.05722222222686.148888888885
4521289.519230.576111111118574.45656.126111111112058.92388888889
4620432.318954.568611111118090.65863.9186111111111477.73138888889
4717180.417952.351944444417553.7916666667398.560277777779-771.951944444445
4815816.816770.281944444417082.4083333333-312.12638888889-953.481944444444
4915076.616399.027777777816606.1458333333-207.118055555556-1322.42777777778
5014531.615383.295277777816169.4708333333-786.175555555557-851.695277777773
5115761.317067.116111111115768.10833333331299.00777777778-1305.81611111111
5214345.515147.341111111115406.2166666667-258.875555555556-801.84111111111
5313916.814956.376944444415204.0291666667-247.652222222221-1039.57694444444
5415496.816038.829444444415197.0416666667841.78777777778-542.029444444446
5514285.614459.191944444415274.5875-815.395555555556-173.591944444446
5613597.313929.471944444415361.5291666667-1432.05722222222-332.171944444444
5716263.116189.021944444415532.8958333333656.1261111111174.0780555555557
5816773.316644.251944444415780.3333333333863.918611111111129.048055555553
5915986.916435.143611111116036.5833333333398.560277777779-448.243611111111
6016842.615998.069444444416310.1958333333-312.12638888889844.530555555555
6115911.916355.469444444416562.5875-207.118055555556-443.569444444442
6215782.916004.649444444416790.825-786.175555555557-221.749444444442
6318622.818312.974444444417013.96666666671299.00777777778309.825555555555
6417422.516954.224444444417213.1-258.875555555556468.275555555556
6516989.817205.931111111117453.5833333333-247.652222222221-216.13111111111
6618990.518527.716944444417685.9291666667841.78777777778462.783055555556
6716849.3NANA-815.395555555556NA
6816511.3NANA-1432.05722222222NA
6918704.5NANA656.12611111111NA
7019111.1NANA863.918611111111NA
7119420.7NANA398.560277777779NA
7218985.1NANA-312.12638888889NA


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')