FreeStatistics.org

Free Statistics

of Irreproducible Research!

Description of Statistical Computation

Author's title

Author*The author of this computation has been verified*
R Software Modulerwasp_decompose.wasp
Title produced by softwareClassical Decomposition
Date of computationWed, 21 Dec 2011 05:25:10 -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/21/t1324463123z8fh3bmzsfcadgn.htm/, Retrieved Tue, 07 May 2024 06:59:17 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=158446, Retrieved Tue, 07 May 2024 06:59:17 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact80

Tree of Dependent Computations

Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-       [Classical Decomposition] [] [2011-12-21 10:25:10] [bd7a66e2f212a6bc9afe853e3942ee45] [Current]
Feedback Forum

Post a new message

Dataset

Dataseries X:
Download CSV
Histogram
Boxplots 
370,47
371,44
372,39
373,32
373,77
373,13
371,51
369,59
368,12
368,38
369,64
371,11
372,38
373,08
373,87
374,93
375,58
375,44
373,91
371,77
370,72
370,5
372,19
373,71
374,92
375,63
376,51
377,75
378,54
378,21
376,65
374,28
373,12
373,1
374,67
375,97
377,03
377,87
378,88
380,42
380,62
379,66
377,48
376,07
374,1
374,47
376,15
377,51
378,43
379,7
380,91
382,2
382,45
382,14
380,6
378,6
376,72
376,98
378,29
380,07
381,36
382,19
382,65
384,65
384,94
384,01
382,15
380,33
378,81
379,06
380,17
381,85
382,88
383,77
384,42
386,36
386,53
386,01
384,45
381,96
380,81
381,09
382,37
383,84
385,42
385,72
385,96
387,18
388,5
387,88
386,38
384,15
383,07
382,98
384,11
385,54
386,92
387,41
388,77
389,46
390,18
389,43
387,74
385,91
384,77
384,38
385,99
387,26

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'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=158446&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=158446&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=158446&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'AstonUniversity' @ aston.wessa.net






Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
1370.47NANA0.262018229166651NA
2371.44NANA0.846236979166663NA
3372.39NANA1.49951822916667NA
4373.32NANA2.70196614583334NA
5373.77NANA3.08222656249999NA
6373.13NANA2.34295572916664NA
7371.51371.653893229167371.1520833333330.501809895833341-0.143893229166736
8369.59369.585455729167371.3-1.714544270833340.00454427083326436
9368.12368.136966145833371.43-3.29303385416664-0.0169661458333508
10368.38368.232591145833371.55875-3.326158854166680.147408854166656
11369.64369.584309895833371.70125-2.116940104166660.055690104166672
12371.11371.086861979167371.872916666667-0.7860546874999830.0231380208333007
13372.38372.331184895833372.0691666666670.2620182291666510.0488151041666924
14373.08373.106236979167372.260.846236979166663-0.026236979166697
15373.87373.958684895833372.4591666666671.49951822916667-0.0886848958332962
16374.93375.357799479167372.6558333333332.70196614583334-0.427799479166708
17375.58375.932643229167372.8504166666673.08222656249999-0.352643229166688
18375.44375.407955729167373.0652.342955729166640.032044270833353
19373.91373.7809765625373.2791666666670.5018098958333410.129023437500109
20371.77371.776705729167373.49125-1.71454427083334-0.00670572916664014
21370.72370.414466145833373.7075-3.293033854166640.30553385416664
22370.5370.608841145833373.935-3.32615885416668-0.10884114583331
23372.19372.058893229167374.175833333333-2.116940104166660.131106770833298
24373.71373.628528645833374.414583333333-0.7860546874999830.0814713541666379
25374.92374.906184895833374.6441666666670.2620182291666510.0138151041667243
26375.63375.709153645833374.8629166666670.846236979166663-0.079153645833344
27376.51376.567018229167375.06751.49951822916667-0.0570182291666015
28377.75377.977799479167375.2758333333332.70196614583334-0.227799479166663
29378.54378.5697265625375.48753.08222656249999-0.0297265625000023
30378.21378.027955729167375.6852.342955729166640.182044270833273
31376.65376.368893229167375.8670833333330.5018098958333410.281106770833276
32374.28374.3337890625376.048333333333-1.71454427083334-0.0537890625000159
33373.12372.9473828125376.240416666667-3.293033854166640.172617187500009
34373.1373.1242578125376.450416666667-3.32615885416668-0.0242578124999113
35374.67374.531393229167376.648333333333-2.116940104166660.138606770833348
36375.97376.009361979167376.795416666667-0.786054687499983-0.0393619791666424
37377.03377.152434895833376.8904166666670.262018229166651-0.122434895833464
38377.87377.8458203125376.9995833333330.8462369791666630.0241796874999523
39378.88378.614518229167377.1151.499518229166670.265481770833276
40380.42379.9148828125377.2129166666672.701966145833340.505117187499934
41380.62380.413893229167377.3316666666673.082226562499990.206106770833344
42379.66379.800455729167377.45752.34295572916664-0.140455729166661
43377.48378.081809895833377.580.501809895833341-0.601809895833355
44376.07376.0000390625377.714583333333-1.714544270833340.0699609375000136
45374.1374.5823828125377.875416666667-3.29303385416664-0.482382812499964
46374.47374.7080078125378.034166666667-3.32615885416668-0.238007812499916
47376.15376.067643229167378.184583333333-2.116940104166660.0823567708333144
48377.51377.578111979167378.364166666667-0.786054687499983-0.0681119791666447
49378.43378.859518229167378.59750.262018229166651-0.429518229166661
50379.7379.679153645833378.8329166666670.8462369791666630.0208463541666219
51380.91380.547018229167379.04751.499518229166670.362981770833358
52382.2381.963216145833379.261252.701966145833340.236783854166674
53382.45382.5372265625379.4553.08222656249999-0.0872265625000068
54382.14381.9937890625379.6508333333332.342955729166640.146210937499973
55380.6380.381393229167379.8795833333330.5018098958333410.218606770833333
56378.6378.390872395833380.105416666667-1.714544270833340.209127604166667
57376.72376.9886328125380.281666666667-3.29303385416664-0.268632812499959
58376.98377.130091145833380.45625-3.32615885416668-0.150091145833358
59378.29378.545143229167380.662083333333-2.11694010416666-0.255143229166663
60380.07380.0576953125380.84375-0.7860546874999830.0123046874999773
61381.36381.248268229167380.986250.2620182291666510.111731770833387
62382.19381.969153645833381.1229166666670.8462369791666630.220846354166724
63382.65382.7816015625381.2820833333331.49951822916667-0.131601562500009
64384.65384.157799479167381.4558333333332.701966145833340.492200520833364
65384.94384.703059895833381.6208333333333.082226562499990.236940104166649
66384.01384.1162890625381.7733333333332.34295572916664-0.106289062500025
67382.15382.412643229167381.9108333333330.501809895833341-0.262643229166656
68380.33380.325455729167382.04-1.714544270833340.00454427083337805
69378.81378.886549479167382.179583333333-3.29303385416664-0.0765494791666583
70379.06378.998424479167382.324583333333-3.326158854166680.0615755208333439
71380.17380.345143229167382.462083333333-2.11694010416666-0.175143229166736
72381.85381.825611979167382.611666666667-0.7860546874999830.0243880208334417
73382.88383.0528515625382.7908333333330.262018229166651-0.172851562499886
74383.77383.8008203125382.9545833333330.846236979166663-0.0308203124999977
75384.42384.6053515625383.1058333333331.49951822916667-0.185351562499932
76386.36385.975716145833383.273752.701966145833340.384283854166711
77386.53386.5322265625383.453.08222656249999-0.00222656250008413
78386.01385.9675390625383.6245833333332.342955729166640.0424609375000387
79384.45384.315143229167383.8133333333330.5018098958333410.13485677083338
80381.96382.285872395833384.000416666667-1.71454427083334-0.325872395833187
81380.81380.852799479167384.145833333333-3.29303385416664-0.0427994791666038
82381.09380.9180078125384.244166666667-3.326158854166680.171992187499939
83382.37382.2434765625384.360416666667-2.116940104166660.126523437499998
84383.84383.734361979167384.520416666667-0.7860546874999830.105638020833339
85385.42384.940768229167384.678750.2620182291666510.479231770833337
86385.72385.696653645833384.8504166666670.8462369791666630.0233463541666197
87385.96386.5353515625385.0358333333331.49951822916667-0.575351562499975
88387.18387.910716145833385.208752.70196614583334-0.730716145833355
89388.5388.4422265625385.363.082226562499990.0577734375000318
90387.88387.8462890625385.5033333333332.342955729166640.0337109375000182
91386.38386.1384765625385.6366666666670.5018098958333410.241523437500121
92384.15384.0550390625385.769583333333-1.714544270833340.0949609375000477
93383.07382.664049479167385.957083333333-3.293033854166640.405950520833414
94382.98382.8430078125386.169166666667-3.326158854166680.136992187500084
95384.11384.2172265625386.334166666667-2.11694010416666-0.107226562499932
96385.54385.6826953125386.46875-0.786054687499983-0.142695312499995
97386.92386.852018229167386.590.2620182291666510.0679817708333417
98387.41387.566236979167386.720.846236979166663-0.156236979166692
99388.77388.363684895833386.8641666666671.499518229166670.406315104166708
100389.46389.695299479167386.9933333333332.70196614583334-0.235299479166656
101390.18390.2122265625387.133.08222656249999-0.0322265625
102389.43389.622955729167387.282.34295572916664-0.192955729166613
103387.74NANA0.501809895833341NA
104385.91NANA-1.71454427083334NA
105384.77NANA-3.29303385416664NA
106384.38NANA-3.32615885416668NA
107385.99NANA-2.11694010416666NA
108387.26NANA-0.786054687499983NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 370.47 & NA & NA & 0.262018229166651 & NA \tabularnewline
2 & 371.44 & NA & NA & 0.846236979166663 & NA \tabularnewline
3 & 372.39 & NA & NA & 1.49951822916667 & NA \tabularnewline
4 & 373.32 & NA & NA & 2.70196614583334 & NA \tabularnewline
5 & 373.77 & NA & NA & 3.08222656249999 & NA \tabularnewline
6 & 373.13 & NA & NA & 2.34295572916664 & NA \tabularnewline
7 & 371.51 & 371.653893229167 & 371.152083333333 & 0.501809895833341 & -0.143893229166736 \tabularnewline
8 & 369.59 & 369.585455729167 & 371.3 & -1.71454427083334 & 0.00454427083326436 \tabularnewline
9 & 368.12 & 368.136966145833 & 371.43 & -3.29303385416664 & -0.0169661458333508 \tabularnewline
10 & 368.38 & 368.232591145833 & 371.55875 & -3.32615885416668 & 0.147408854166656 \tabularnewline
11 & 369.64 & 369.584309895833 & 371.70125 & -2.11694010416666 & 0.055690104166672 \tabularnewline
12 & 371.11 & 371.086861979167 & 371.872916666667 & -0.786054687499983 & 0.0231380208333007 \tabularnewline
13 & 372.38 & 372.331184895833 & 372.069166666667 & 0.262018229166651 & 0.0488151041666924 \tabularnewline
14 & 373.08 & 373.106236979167 & 372.26 & 0.846236979166663 & -0.026236979166697 \tabularnewline
15 & 373.87 & 373.958684895833 & 372.459166666667 & 1.49951822916667 & -0.0886848958332962 \tabularnewline
16 & 374.93 & 375.357799479167 & 372.655833333333 & 2.70196614583334 & -0.427799479166708 \tabularnewline
17 & 375.58 & 375.932643229167 & 372.850416666667 & 3.08222656249999 & -0.352643229166688 \tabularnewline
18 & 375.44 & 375.407955729167 & 373.065 & 2.34295572916664 & 0.032044270833353 \tabularnewline
19 & 373.91 & 373.7809765625 & 373.279166666667 & 0.501809895833341 & 0.129023437500109 \tabularnewline
20 & 371.77 & 371.776705729167 & 373.49125 & -1.71454427083334 & -0.00670572916664014 \tabularnewline
21 & 370.72 & 370.414466145833 & 373.7075 & -3.29303385416664 & 0.30553385416664 \tabularnewline
22 & 370.5 & 370.608841145833 & 373.935 & -3.32615885416668 & -0.10884114583331 \tabularnewline
23 & 372.19 & 372.058893229167 & 374.175833333333 & -2.11694010416666 & 0.131106770833298 \tabularnewline
24 & 373.71 & 373.628528645833 & 374.414583333333 & -0.786054687499983 & 0.0814713541666379 \tabularnewline
25 & 374.92 & 374.906184895833 & 374.644166666667 & 0.262018229166651 & 0.0138151041667243 \tabularnewline
26 & 375.63 & 375.709153645833 & 374.862916666667 & 0.846236979166663 & -0.079153645833344 \tabularnewline
27 & 376.51 & 376.567018229167 & 375.0675 & 1.49951822916667 & -0.0570182291666015 \tabularnewline
28 & 377.75 & 377.977799479167 & 375.275833333333 & 2.70196614583334 & -0.227799479166663 \tabularnewline
29 & 378.54 & 378.5697265625 & 375.4875 & 3.08222656249999 & -0.0297265625000023 \tabularnewline
30 & 378.21 & 378.027955729167 & 375.685 & 2.34295572916664 & 0.182044270833273 \tabularnewline
31 & 376.65 & 376.368893229167 & 375.867083333333 & 0.501809895833341 & 0.281106770833276 \tabularnewline
32 & 374.28 & 374.3337890625 & 376.048333333333 & -1.71454427083334 & -0.0537890625000159 \tabularnewline
33 & 373.12 & 372.9473828125 & 376.240416666667 & -3.29303385416664 & 0.172617187500009 \tabularnewline
34 & 373.1 & 373.1242578125 & 376.450416666667 & -3.32615885416668 & -0.0242578124999113 \tabularnewline
35 & 374.67 & 374.531393229167 & 376.648333333333 & -2.11694010416666 & 0.138606770833348 \tabularnewline
36 & 375.97 & 376.009361979167 & 376.795416666667 & -0.786054687499983 & -0.0393619791666424 \tabularnewline
37 & 377.03 & 377.152434895833 & 376.890416666667 & 0.262018229166651 & -0.122434895833464 \tabularnewline
38 & 377.87 & 377.8458203125 & 376.999583333333 & 0.846236979166663 & 0.0241796874999523 \tabularnewline
39 & 378.88 & 378.614518229167 & 377.115 & 1.49951822916667 & 0.265481770833276 \tabularnewline
40 & 380.42 & 379.9148828125 & 377.212916666667 & 2.70196614583334 & 0.505117187499934 \tabularnewline
41 & 380.62 & 380.413893229167 & 377.331666666667 & 3.08222656249999 & 0.206106770833344 \tabularnewline
42 & 379.66 & 379.800455729167 & 377.4575 & 2.34295572916664 & -0.140455729166661 \tabularnewline
43 & 377.48 & 378.081809895833 & 377.58 & 0.501809895833341 & -0.601809895833355 \tabularnewline
44 & 376.07 & 376.0000390625 & 377.714583333333 & -1.71454427083334 & 0.0699609375000136 \tabularnewline
45 & 374.1 & 374.5823828125 & 377.875416666667 & -3.29303385416664 & -0.482382812499964 \tabularnewline
46 & 374.47 & 374.7080078125 & 378.034166666667 & -3.32615885416668 & -0.238007812499916 \tabularnewline
47 & 376.15 & 376.067643229167 & 378.184583333333 & -2.11694010416666 & 0.0823567708333144 \tabularnewline
48 & 377.51 & 377.578111979167 & 378.364166666667 & -0.786054687499983 & -0.0681119791666447 \tabularnewline
49 & 378.43 & 378.859518229167 & 378.5975 & 0.262018229166651 & -0.429518229166661 \tabularnewline
50 & 379.7 & 379.679153645833 & 378.832916666667 & 0.846236979166663 & 0.0208463541666219 \tabularnewline
51 & 380.91 & 380.547018229167 & 379.0475 & 1.49951822916667 & 0.362981770833358 \tabularnewline
52 & 382.2 & 381.963216145833 & 379.26125 & 2.70196614583334 & 0.236783854166674 \tabularnewline
53 & 382.45 & 382.5372265625 & 379.455 & 3.08222656249999 & -0.0872265625000068 \tabularnewline
54 & 382.14 & 381.9937890625 & 379.650833333333 & 2.34295572916664 & 0.146210937499973 \tabularnewline
55 & 380.6 & 380.381393229167 & 379.879583333333 & 0.501809895833341 & 0.218606770833333 \tabularnewline
56 & 378.6 & 378.390872395833 & 380.105416666667 & -1.71454427083334 & 0.209127604166667 \tabularnewline
57 & 376.72 & 376.9886328125 & 380.281666666667 & -3.29303385416664 & -0.268632812499959 \tabularnewline
58 & 376.98 & 377.130091145833 & 380.45625 & -3.32615885416668 & -0.150091145833358 \tabularnewline
59 & 378.29 & 378.545143229167 & 380.662083333333 & -2.11694010416666 & -0.255143229166663 \tabularnewline
60 & 380.07 & 380.0576953125 & 380.84375 & -0.786054687499983 & 0.0123046874999773 \tabularnewline
61 & 381.36 & 381.248268229167 & 380.98625 & 0.262018229166651 & 0.111731770833387 \tabularnewline
62 & 382.19 & 381.969153645833 & 381.122916666667 & 0.846236979166663 & 0.220846354166724 \tabularnewline
63 & 382.65 & 382.7816015625 & 381.282083333333 & 1.49951822916667 & -0.131601562500009 \tabularnewline
64 & 384.65 & 384.157799479167 & 381.455833333333 & 2.70196614583334 & 0.492200520833364 \tabularnewline
65 & 384.94 & 384.703059895833 & 381.620833333333 & 3.08222656249999 & 0.236940104166649 \tabularnewline
66 & 384.01 & 384.1162890625 & 381.773333333333 & 2.34295572916664 & -0.106289062500025 \tabularnewline
67 & 382.15 & 382.412643229167 & 381.910833333333 & 0.501809895833341 & -0.262643229166656 \tabularnewline
68 & 380.33 & 380.325455729167 & 382.04 & -1.71454427083334 & 0.00454427083337805 \tabularnewline
69 & 378.81 & 378.886549479167 & 382.179583333333 & -3.29303385416664 & -0.0765494791666583 \tabularnewline
70 & 379.06 & 378.998424479167 & 382.324583333333 & -3.32615885416668 & 0.0615755208333439 \tabularnewline
71 & 380.17 & 380.345143229167 & 382.462083333333 & -2.11694010416666 & -0.175143229166736 \tabularnewline
72 & 381.85 & 381.825611979167 & 382.611666666667 & -0.786054687499983 & 0.0243880208334417 \tabularnewline
73 & 382.88 & 383.0528515625 & 382.790833333333 & 0.262018229166651 & -0.172851562499886 \tabularnewline
74 & 383.77 & 383.8008203125 & 382.954583333333 & 0.846236979166663 & -0.0308203124999977 \tabularnewline
75 & 384.42 & 384.6053515625 & 383.105833333333 & 1.49951822916667 & -0.185351562499932 \tabularnewline
76 & 386.36 & 385.975716145833 & 383.27375 & 2.70196614583334 & 0.384283854166711 \tabularnewline
77 & 386.53 & 386.5322265625 & 383.45 & 3.08222656249999 & -0.00222656250008413 \tabularnewline
78 & 386.01 & 385.9675390625 & 383.624583333333 & 2.34295572916664 & 0.0424609375000387 \tabularnewline
79 & 384.45 & 384.315143229167 & 383.813333333333 & 0.501809895833341 & 0.13485677083338 \tabularnewline
80 & 381.96 & 382.285872395833 & 384.000416666667 & -1.71454427083334 & -0.325872395833187 \tabularnewline
81 & 380.81 & 380.852799479167 & 384.145833333333 & -3.29303385416664 & -0.0427994791666038 \tabularnewline
82 & 381.09 & 380.9180078125 & 384.244166666667 & -3.32615885416668 & 0.171992187499939 \tabularnewline
83 & 382.37 & 382.2434765625 & 384.360416666667 & -2.11694010416666 & 0.126523437499998 \tabularnewline
84 & 383.84 & 383.734361979167 & 384.520416666667 & -0.786054687499983 & 0.105638020833339 \tabularnewline
85 & 385.42 & 384.940768229167 & 384.67875 & 0.262018229166651 & 0.479231770833337 \tabularnewline
86 & 385.72 & 385.696653645833 & 384.850416666667 & 0.846236979166663 & 0.0233463541666197 \tabularnewline
87 & 385.96 & 386.5353515625 & 385.035833333333 & 1.49951822916667 & -0.575351562499975 \tabularnewline
88 & 387.18 & 387.910716145833 & 385.20875 & 2.70196614583334 & -0.730716145833355 \tabularnewline
89 & 388.5 & 388.4422265625 & 385.36 & 3.08222656249999 & 0.0577734375000318 \tabularnewline
90 & 387.88 & 387.8462890625 & 385.503333333333 & 2.34295572916664 & 0.0337109375000182 \tabularnewline
91 & 386.38 & 386.1384765625 & 385.636666666667 & 0.501809895833341 & 0.241523437500121 \tabularnewline
92 & 384.15 & 384.0550390625 & 385.769583333333 & -1.71454427083334 & 0.0949609375000477 \tabularnewline
93 & 383.07 & 382.664049479167 & 385.957083333333 & -3.29303385416664 & 0.405950520833414 \tabularnewline
94 & 382.98 & 382.8430078125 & 386.169166666667 & -3.32615885416668 & 0.136992187500084 \tabularnewline
95 & 384.11 & 384.2172265625 & 386.334166666667 & -2.11694010416666 & -0.107226562499932 \tabularnewline
96 & 385.54 & 385.6826953125 & 386.46875 & -0.786054687499983 & -0.142695312499995 \tabularnewline
97 & 386.92 & 386.852018229167 & 386.59 & 0.262018229166651 & 0.0679817708333417 \tabularnewline
98 & 387.41 & 387.566236979167 & 386.72 & 0.846236979166663 & -0.156236979166692 \tabularnewline
99 & 388.77 & 388.363684895833 & 386.864166666667 & 1.49951822916667 & 0.406315104166708 \tabularnewline
100 & 389.46 & 389.695299479167 & 386.993333333333 & 2.70196614583334 & -0.235299479166656 \tabularnewline
101 & 390.18 & 390.2122265625 & 387.13 & 3.08222656249999 & -0.0322265625 \tabularnewline
102 & 389.43 & 389.622955729167 & 387.28 & 2.34295572916664 & -0.192955729166613 \tabularnewline
103 & 387.74 & NA & NA & 0.501809895833341 & NA \tabularnewline
104 & 385.91 & NA & NA & -1.71454427083334 & NA \tabularnewline
105 & 384.77 & NA & NA & -3.29303385416664 & NA \tabularnewline
106 & 384.38 & NA & NA & -3.32615885416668 & NA \tabularnewline
107 & 385.99 & NA & NA & -2.11694010416666 & NA \tabularnewline
108 & 387.26 & NA & NA & -0.786054687499983 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=158446&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]370.47[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.262018229166651[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]371.44[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.846236979166663[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]372.39[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.49951822916667[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]373.32[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]2.70196614583334[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]373.77[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]3.08222656249999[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]373.13[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]2.34295572916664[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]371.51[/C][C]371.653893229167[/C][C]371.152083333333[/C][C]0.501809895833341[/C][C]-0.143893229166736[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]369.59[/C][C]369.585455729167[/C][C]371.3[/C][C]-1.71454427083334[/C][C]0.00454427083326436[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]368.12[/C][C]368.136966145833[/C][C]371.43[/C][C]-3.29303385416664[/C][C]-0.0169661458333508[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]368.38[/C][C]368.232591145833[/C][C]371.55875[/C][C]-3.32615885416668[/C][C]0.147408854166656[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]369.64[/C][C]369.584309895833[/C][C]371.70125[/C][C]-2.11694010416666[/C][C]0.055690104166672[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]371.11[/C][C]371.086861979167[/C][C]371.872916666667[/C][C]-0.786054687499983[/C][C]0.0231380208333007[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]372.38[/C][C]372.331184895833[/C][C]372.069166666667[/C][C]0.262018229166651[/C][C]0.0488151041666924[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]373.08[/C][C]373.106236979167[/C][C]372.26[/C][C]0.846236979166663[/C][C]-0.026236979166697[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]373.87[/C][C]373.958684895833[/C][C]372.459166666667[/C][C]1.49951822916667[/C][C]-0.0886848958332962[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]374.93[/C][C]375.357799479167[/C][C]372.655833333333[/C][C]2.70196614583334[/C][C]-0.427799479166708[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]375.58[/C][C]375.932643229167[/C][C]372.850416666667[/C][C]3.08222656249999[/C][C]-0.352643229166688[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]375.44[/C][C]375.407955729167[/C][C]373.065[/C][C]2.34295572916664[/C][C]0.032044270833353[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]373.91[/C][C]373.7809765625[/C][C]373.279166666667[/C][C]0.501809895833341[/C][C]0.129023437500109[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]371.77[/C][C]371.776705729167[/C][C]373.49125[/C][C]-1.71454427083334[/C][C]-0.00670572916664014[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]370.72[/C][C]370.414466145833[/C][C]373.7075[/C][C]-3.29303385416664[/C][C]0.30553385416664[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]370.5[/C][C]370.608841145833[/C][C]373.935[/C][C]-3.32615885416668[/C][C]-0.10884114583331[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]372.19[/C][C]372.058893229167[/C][C]374.175833333333[/C][C]-2.11694010416666[/C][C]0.131106770833298[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]373.71[/C][C]373.628528645833[/C][C]374.414583333333[/C][C]-0.786054687499983[/C][C]0.0814713541666379[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]374.92[/C][C]374.906184895833[/C][C]374.644166666667[/C][C]0.262018229166651[/C][C]0.0138151041667243[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]375.63[/C][C]375.709153645833[/C][C]374.862916666667[/C][C]0.846236979166663[/C][C]-0.079153645833344[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]376.51[/C][C]376.567018229167[/C][C]375.0675[/C][C]1.49951822916667[/C][C]-0.0570182291666015[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]377.75[/C][C]377.977799479167[/C][C]375.275833333333[/C][C]2.70196614583334[/C][C]-0.227799479166663[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]378.54[/C][C]378.5697265625[/C][C]375.4875[/C][C]3.08222656249999[/C][C]-0.0297265625000023[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]378.21[/C][C]378.027955729167[/C][C]375.685[/C][C]2.34295572916664[/C][C]0.182044270833273[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]376.65[/C][C]376.368893229167[/C][C]375.867083333333[/C][C]0.501809895833341[/C][C]0.281106770833276[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]374.28[/C][C]374.3337890625[/C][C]376.048333333333[/C][C]-1.71454427083334[/C][C]-0.0537890625000159[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]373.12[/C][C]372.9473828125[/C][C]376.240416666667[/C][C]-3.29303385416664[/C][C]0.172617187500009[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]373.1[/C][C]373.1242578125[/C][C]376.450416666667[/C][C]-3.32615885416668[/C][C]-0.0242578124999113[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]374.67[/C][C]374.531393229167[/C][C]376.648333333333[/C][C]-2.11694010416666[/C][C]0.138606770833348[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]375.97[/C][C]376.009361979167[/C][C]376.795416666667[/C][C]-0.786054687499983[/C][C]-0.0393619791666424[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]377.03[/C][C]377.152434895833[/C][C]376.890416666667[/C][C]0.262018229166651[/C][C]-0.122434895833464[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]377.87[/C][C]377.8458203125[/C][C]376.999583333333[/C][C]0.846236979166663[/C][C]0.0241796874999523[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]378.88[/C][C]378.614518229167[/C][C]377.115[/C][C]1.49951822916667[/C][C]0.265481770833276[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]380.42[/C][C]379.9148828125[/C][C]377.212916666667[/C][C]2.70196614583334[/C][C]0.505117187499934[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]380.62[/C][C]380.413893229167[/C][C]377.331666666667[/C][C]3.08222656249999[/C][C]0.206106770833344[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]379.66[/C][C]379.800455729167[/C][C]377.4575[/C][C]2.34295572916664[/C][C]-0.140455729166661[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]377.48[/C][C]378.081809895833[/C][C]377.58[/C][C]0.501809895833341[/C][C]-0.601809895833355[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]376.07[/C][C]376.0000390625[/C][C]377.714583333333[/C][C]-1.71454427083334[/C][C]0.0699609375000136[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]374.1[/C][C]374.5823828125[/C][C]377.875416666667[/C][C]-3.29303385416664[/C][C]-0.482382812499964[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]374.47[/C][C]374.7080078125[/C][C]378.034166666667[/C][C]-3.32615885416668[/C][C]-0.238007812499916[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]376.15[/C][C]376.067643229167[/C][C]378.184583333333[/C][C]-2.11694010416666[/C][C]0.0823567708333144[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]377.51[/C][C]377.578111979167[/C][C]378.364166666667[/C][C]-0.786054687499983[/C][C]-0.0681119791666447[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]378.43[/C][C]378.859518229167[/C][C]378.5975[/C][C]0.262018229166651[/C][C]-0.429518229166661[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]379.7[/C][C]379.679153645833[/C][C]378.832916666667[/C][C]0.846236979166663[/C][C]0.0208463541666219[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]380.91[/C][C]380.547018229167[/C][C]379.0475[/C][C]1.49951822916667[/C][C]0.362981770833358[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]382.2[/C][C]381.963216145833[/C][C]379.26125[/C][C]2.70196614583334[/C][C]0.236783854166674[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]382.45[/C][C]382.5372265625[/C][C]379.455[/C][C]3.08222656249999[/C][C]-0.0872265625000068[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]382.14[/C][C]381.9937890625[/C][C]379.650833333333[/C][C]2.34295572916664[/C][C]0.146210937499973[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]380.6[/C][C]380.381393229167[/C][C]379.879583333333[/C][C]0.501809895833341[/C][C]0.218606770833333[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]378.6[/C][C]378.390872395833[/C][C]380.105416666667[/C][C]-1.71454427083334[/C][C]0.209127604166667[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]376.72[/C][C]376.9886328125[/C][C]380.281666666667[/C][C]-3.29303385416664[/C][C]-0.268632812499959[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]376.98[/C][C]377.130091145833[/C][C]380.45625[/C][C]-3.32615885416668[/C][C]-0.150091145833358[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]378.29[/C][C]378.545143229167[/C][C]380.662083333333[/C][C]-2.11694010416666[/C][C]-0.255143229166663[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]380.07[/C][C]380.0576953125[/C][C]380.84375[/C][C]-0.786054687499983[/C][C]0.0123046874999773[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]381.36[/C][C]381.248268229167[/C][C]380.98625[/C][C]0.262018229166651[/C][C]0.111731770833387[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]382.19[/C][C]381.969153645833[/C][C]381.122916666667[/C][C]0.846236979166663[/C][C]0.220846354166724[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]382.65[/C][C]382.7816015625[/C][C]381.282083333333[/C][C]1.49951822916667[/C][C]-0.131601562500009[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]384.65[/C][C]384.157799479167[/C][C]381.455833333333[/C][C]2.70196614583334[/C][C]0.492200520833364[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]384.94[/C][C]384.703059895833[/C][C]381.620833333333[/C][C]3.08222656249999[/C][C]0.236940104166649[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]384.01[/C][C]384.1162890625[/C][C]381.773333333333[/C][C]2.34295572916664[/C][C]-0.106289062500025[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]382.15[/C][C]382.412643229167[/C][C]381.910833333333[/C][C]0.501809895833341[/C][C]-0.262643229166656[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]380.33[/C][C]380.325455729167[/C][C]382.04[/C][C]-1.71454427083334[/C][C]0.00454427083337805[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]378.81[/C][C]378.886549479167[/C][C]382.179583333333[/C][C]-3.29303385416664[/C][C]-0.0765494791666583[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]379.06[/C][C]378.998424479167[/C][C]382.324583333333[/C][C]-3.32615885416668[/C][C]0.0615755208333439[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]380.17[/C][C]380.345143229167[/C][C]382.462083333333[/C][C]-2.11694010416666[/C][C]-0.175143229166736[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]381.85[/C][C]381.825611979167[/C][C]382.611666666667[/C][C]-0.786054687499983[/C][C]0.0243880208334417[/C][/ROW]
[ROW][C]73[/C][C]382.88[/C][C]383.0528515625[/C][C]382.790833333333[/C][C]0.262018229166651[/C][C]-0.172851562499886[/C][/ROW]
[ROW][C]74[/C][C]383.77[/C][C]383.8008203125[/C][C]382.954583333333[/C][C]0.846236979166663[/C][C]-0.0308203124999977[/C][/ROW]
[ROW][C]75[/C][C]384.42[/C][C]384.6053515625[/C][C]383.105833333333[/C][C]1.49951822916667[/C][C]-0.185351562499932[/C][/ROW]
[ROW][C]76[/C][C]386.36[/C][C]385.975716145833[/C][C]383.27375[/C][C]2.70196614583334[/C][C]0.384283854166711[/C][/ROW]
[ROW][C]77[/C][C]386.53[/C][C]386.5322265625[/C][C]383.45[/C][C]3.08222656249999[/C][C]-0.00222656250008413[/C][/ROW]
[ROW][C]78[/C][C]386.01[/C][C]385.9675390625[/C][C]383.624583333333[/C][C]2.34295572916664[/C][C]0.0424609375000387[/C][/ROW]
[ROW][C]79[/C][C]384.45[/C][C]384.315143229167[/C][C]383.813333333333[/C][C]0.501809895833341[/C][C]0.13485677083338[/C][/ROW]
[ROW][C]80[/C][C]381.96[/C][C]382.285872395833[/C][C]384.000416666667[/C][C]-1.71454427083334[/C][C]-0.325872395833187[/C][/ROW]
[ROW][C]81[/C][C]380.81[/C][C]380.852799479167[/C][C]384.145833333333[/C][C]-3.29303385416664[/C][C]-0.0427994791666038[/C][/ROW]
[ROW][C]82[/C][C]381.09[/C][C]380.9180078125[/C][C]384.244166666667[/C][C]-3.32615885416668[/C][C]0.171992187499939[/C][/ROW]
[ROW][C]83[/C][C]382.37[/C][C]382.2434765625[/C][C]384.360416666667[/C][C]-2.11694010416666[/C][C]0.126523437499998[/C][/ROW]
[ROW][C]84[/C][C]383.84[/C][C]383.734361979167[/C][C]384.520416666667[/C][C]-0.786054687499983[/C][C]0.105638020833339[/C][/ROW]
[ROW][C]85[/C][C]385.42[/C][C]384.940768229167[/C][C]384.67875[/C][C]0.262018229166651[/C][C]0.479231770833337[/C][/ROW]
[ROW][C]86[/C][C]385.72[/C][C]385.696653645833[/C][C]384.850416666667[/C][C]0.846236979166663[/C][C]0.0233463541666197[/C][/ROW]
[ROW][C]87[/C][C]385.96[/C][C]386.5353515625[/C][C]385.035833333333[/C][C]1.49951822916667[/C][C]-0.575351562499975[/C][/ROW]
[ROW][C]88[/C][C]387.18[/C][C]387.910716145833[/C][C]385.20875[/C][C]2.70196614583334[/C][C]-0.730716145833355[/C][/ROW]
[ROW][C]89[/C][C]388.5[/C][C]388.4422265625[/C][C]385.36[/C][C]3.08222656249999[/C][C]0.0577734375000318[/C][/ROW]
[ROW][C]90[/C][C]387.88[/C][C]387.8462890625[/C][C]385.503333333333[/C][C]2.34295572916664[/C][C]0.0337109375000182[/C][/ROW]
[ROW][C]91[/C][C]386.38[/C][C]386.1384765625[/C][C]385.636666666667[/C][C]0.501809895833341[/C][C]0.241523437500121[/C][/ROW]
[ROW][C]92[/C][C]384.15[/C][C]384.0550390625[/C][C]385.769583333333[/C][C]-1.71454427083334[/C][C]0.0949609375000477[/C][/ROW]
[ROW][C]93[/C][C]383.07[/C][C]382.664049479167[/C][C]385.957083333333[/C][C]-3.29303385416664[/C][C]0.405950520833414[/C][/ROW]
[ROW][C]94[/C][C]382.98[/C][C]382.8430078125[/C][C]386.169166666667[/C][C]-3.32615885416668[/C][C]0.136992187500084[/C][/ROW]
[ROW][C]95[/C][C]384.11[/C][C]384.2172265625[/C][C]386.334166666667[/C][C]-2.11694010416666[/C][C]-0.107226562499932[/C][/ROW]
[ROW][C]96[/C][C]385.54[/C][C]385.6826953125[/C][C]386.46875[/C][C]-0.786054687499983[/C][C]-0.142695312499995[/C][/ROW]
[ROW][C]97[/C][C]386.92[/C][C]386.852018229167[/C][C]386.59[/C][C]0.262018229166651[/C][C]0.0679817708333417[/C][/ROW]
[ROW][C]98[/C][C]387.41[/C][C]387.566236979167[/C][C]386.72[/C][C]0.846236979166663[/C][C]-0.156236979166692[/C][/ROW]
[ROW][C]99[/C][C]388.77[/C][C]388.363684895833[/C][C]386.864166666667[/C][C]1.49951822916667[/C][C]0.406315104166708[/C][/ROW]
[ROW][C]100[/C][C]389.46[/C][C]389.695299479167[/C][C]386.993333333333[/C][C]2.70196614583334[/C][C]-0.235299479166656[/C][/ROW]
[ROW][C]101[/C][C]390.18[/C][C]390.2122265625[/C][C]387.13[/C][C]3.08222656249999[/C][C]-0.0322265625[/C][/ROW]
[ROW][C]102[/C][C]389.43[/C][C]389.622955729167[/C][C]387.28[/C][C]2.34295572916664[/C][C]-0.192955729166613[/C][/ROW]
[ROW][C]103[/C][C]387.74[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.501809895833341[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]104[/C][C]385.91[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1.71454427083334[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]105[/C][C]384.77[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-3.29303385416664[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]106[/C][C]384.38[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-3.32615885416668[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]107[/C][C]385.99[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-2.11694010416666[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]108[/C][C]387.26[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.786054687499983[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=158446&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=158446&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
1370.47NANA0.262018229166651NA
2371.44NANA0.846236979166663NA
3372.39NANA1.49951822916667NA
4373.32NANA2.70196614583334NA
5373.77NANA3.08222656249999NA
6373.13NANA2.34295572916664NA
7371.51371.653893229167371.1520833333330.501809895833341-0.143893229166736
8369.59369.585455729167371.3-1.714544270833340.00454427083326436
9368.12368.136966145833371.43-3.29303385416664-0.0169661458333508
10368.38368.232591145833371.55875-3.326158854166680.147408854166656
11369.64369.584309895833371.70125-2.116940104166660.055690104166672
12371.11371.086861979167371.872916666667-0.7860546874999830.0231380208333007
13372.38372.331184895833372.0691666666670.2620182291666510.0488151041666924
14373.08373.106236979167372.260.846236979166663-0.026236979166697
15373.87373.958684895833372.4591666666671.49951822916667-0.0886848958332962
16374.93375.357799479167372.6558333333332.70196614583334-0.427799479166708
17375.58375.932643229167372.8504166666673.08222656249999-0.352643229166688
18375.44375.407955729167373.0652.342955729166640.032044270833353
19373.91373.7809765625373.2791666666670.5018098958333410.129023437500109
20371.77371.776705729167373.49125-1.71454427083334-0.00670572916664014
21370.72370.414466145833373.7075-3.293033854166640.30553385416664
22370.5370.608841145833373.935-3.32615885416668-0.10884114583331
23372.19372.058893229167374.175833333333-2.116940104166660.131106770833298
24373.71373.628528645833374.414583333333-0.7860546874999830.0814713541666379
25374.92374.906184895833374.6441666666670.2620182291666510.0138151041667243
26375.63375.709153645833374.8629166666670.846236979166663-0.079153645833344
27376.51376.567018229167375.06751.49951822916667-0.0570182291666015
28377.75377.977799479167375.2758333333332.70196614583334-0.227799479166663
29378.54378.5697265625375.48753.08222656249999-0.0297265625000023
30378.21378.027955729167375.6852.342955729166640.182044270833273
31376.65376.368893229167375.8670833333330.5018098958333410.281106770833276
32374.28374.3337890625376.048333333333-1.71454427083334-0.0537890625000159
33373.12372.9473828125376.240416666667-3.293033854166640.172617187500009
34373.1373.1242578125376.450416666667-3.32615885416668-0.0242578124999113
35374.67374.531393229167376.648333333333-2.116940104166660.138606770833348
36375.97376.009361979167376.795416666667-0.786054687499983-0.0393619791666424
37377.03377.152434895833376.8904166666670.262018229166651-0.122434895833464
38377.87377.8458203125376.9995833333330.8462369791666630.0241796874999523
39378.88378.614518229167377.1151.499518229166670.265481770833276
40380.42379.9148828125377.2129166666672.701966145833340.505117187499934
41380.62380.413893229167377.3316666666673.082226562499990.206106770833344
42379.66379.800455729167377.45752.34295572916664-0.140455729166661
43377.48378.081809895833377.580.501809895833341-0.601809895833355
44376.07376.0000390625377.714583333333-1.714544270833340.0699609375000136
45374.1374.5823828125377.875416666667-3.29303385416664-0.482382812499964
46374.47374.7080078125378.034166666667-3.32615885416668-0.238007812499916
47376.15376.067643229167378.184583333333-2.116940104166660.0823567708333144
48377.51377.578111979167378.364166666667-0.786054687499983-0.0681119791666447
49378.43378.859518229167378.59750.262018229166651-0.429518229166661
50379.7379.679153645833378.8329166666670.8462369791666630.0208463541666219
51380.91380.547018229167379.04751.499518229166670.362981770833358
52382.2381.963216145833379.261252.701966145833340.236783854166674
53382.45382.5372265625379.4553.08222656249999-0.0872265625000068
54382.14381.9937890625379.6508333333332.342955729166640.146210937499973
55380.6380.381393229167379.8795833333330.5018098958333410.218606770833333
56378.6378.390872395833380.105416666667-1.714544270833340.209127604166667
57376.72376.9886328125380.281666666667-3.29303385416664-0.268632812499959
58376.98377.130091145833380.45625-3.32615885416668-0.150091145833358
59378.29378.545143229167380.662083333333-2.11694010416666-0.255143229166663
60380.07380.0576953125380.84375-0.7860546874999830.0123046874999773
61381.36381.248268229167380.986250.2620182291666510.111731770833387
62382.19381.969153645833381.1229166666670.8462369791666630.220846354166724
63382.65382.7816015625381.2820833333331.49951822916667-0.131601562500009
64384.65384.157799479167381.4558333333332.701966145833340.492200520833364
65384.94384.703059895833381.6208333333333.082226562499990.236940104166649
66384.01384.1162890625381.7733333333332.34295572916664-0.106289062500025
67382.15382.412643229167381.9108333333330.501809895833341-0.262643229166656
68380.33380.325455729167382.04-1.714544270833340.00454427083337805
69378.81378.886549479167382.179583333333-3.29303385416664-0.0765494791666583
70379.06378.998424479167382.324583333333-3.326158854166680.0615755208333439
71380.17380.345143229167382.462083333333-2.11694010416666-0.175143229166736
72381.85381.825611979167382.611666666667-0.7860546874999830.0243880208334417
73382.88383.0528515625382.7908333333330.262018229166651-0.172851562499886
74383.77383.8008203125382.9545833333330.846236979166663-0.0308203124999977
75384.42384.6053515625383.1058333333331.49951822916667-0.185351562499932
76386.36385.975716145833383.273752.701966145833340.384283854166711
77386.53386.5322265625383.453.08222656249999-0.00222656250008413
78386.01385.9675390625383.6245833333332.342955729166640.0424609375000387
79384.45384.315143229167383.8133333333330.5018098958333410.13485677083338
80381.96382.285872395833384.000416666667-1.71454427083334-0.325872395833187
81380.81380.852799479167384.145833333333-3.29303385416664-0.0427994791666038
82381.09380.9180078125384.244166666667-3.326158854166680.171992187499939
83382.37382.2434765625384.360416666667-2.116940104166660.126523437499998
84383.84383.734361979167384.520416666667-0.7860546874999830.105638020833339
85385.42384.940768229167384.678750.2620182291666510.479231770833337
86385.72385.696653645833384.8504166666670.8462369791666630.0233463541666197
87385.96386.5353515625385.0358333333331.49951822916667-0.575351562499975
88387.18387.910716145833385.208752.70196614583334-0.730716145833355
89388.5388.4422265625385.363.082226562499990.0577734375000318
90387.88387.8462890625385.5033333333332.342955729166640.0337109375000182
91386.38386.1384765625385.6366666666670.5018098958333410.241523437500121
92384.15384.0550390625385.769583333333-1.714544270833340.0949609375000477
93383.07382.664049479167385.957083333333-3.293033854166640.405950520833414
94382.98382.8430078125386.169166666667-3.326158854166680.136992187500084
95384.11384.2172265625386.334166666667-2.11694010416666-0.107226562499932
96385.54385.6826953125386.46875-0.786054687499983-0.142695312499995
97386.92386.852018229167386.590.2620182291666510.0679817708333417
98387.41387.566236979167386.720.846236979166663-0.156236979166692
99388.77388.363684895833386.8641666666671.499518229166670.406315104166708
100389.46389.695299479167386.9933333333332.70196614583334-0.235299479166656
101390.18390.2122265625387.133.08222656249999-0.0322265625
102389.43389.622955729167387.282.34295572916664-0.192955729166613
103387.74NANA0.501809895833341NA
104385.91NANA-1.71454427083334NA
105384.77NANA-3.29303385416664NA
106384.38NANA-3.32615885416668NA
107385.99NANA-2.11694010416666NA
108387.26NANA-0.786054687499983NA


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')