Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author*The author of this computation has been verified*
R Software Modulerwasp_decompose.wasp
Title produced by softwareClassical Decomposition
Date of computationFri, 25 Nov 2011 08:14:44 -0500
Cite this page as followsStatistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2011/Nov/25/t1322226920hmugcjhbhdvfydn.htm/, Retrieved Fri, 02 Jun 2023 07:42:16 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=147306, Retrieved Fri, 02 Jun 2023 07:42:16 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact112
Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
F     [Univariate Data Series] [HPC Retail Sales] [2008-03-02 15:42:48] [74be16979710d4c4e7c6647856088456]
- RMPD    [Classical Decomposition] [Klassieke composi...] [2011-11-25 13:14:44] [858ef1d716a843f745df26a736207017] [Current]
- R P       [Classical Decomposition] [WS8] [2011-11-25 14:28:36] [91ce4971c808115c699d50336245df56]
- RMP       [Decomposition by Loess] [WS8] [2011-11-25 14:33:18] [91ce4971c808115c699d50336245df56]
Feedback Forum

Post a new message
Dataseries X:
68897
38683
44720
39525
45315
50380
40600
36279
42438
38064
31879
11379
70249
39253
47060
41697
38708
49267
39018
32228
40870
39383
34571
12066
70938
34077
45409
40809
37013
44953
37848
32745
39401
34931
33008
8620
68906
39556
50669
36432
40891
48428
36222
33425
39401
37967
34801
12657
69116
41519
51321
38529
41547
52073
38401
40898
40439
41888
37898
8771
68184
50530
47221
41756
45633
48138
39486
39341
41117
41629
29722
7054
56676
34870
35117
30169
30936
35699
33228
27733
33666
35429
27438
8170




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=147306&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=147306&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=147306&T=0

As an alternative you can also use a QR Code:  

The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

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







Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
168897NANA27919.1157407407NA
238683NANA652.324074074075NA
344720NANA6937.9212962963NA
439525NANA-883.696759259258NA
545315NANA54.7754629629627NA
650380NANA7412.90046296296NA
74060039050.414351851940736.25-1685.835648148151549.58564814815
83627936465.344907407440816.3333333333-4350.98842592592-186.344907407394
94243841471.428240740740937.5833333333533.844907407406966.571759259263
103806440157.08796296341125.5833333333-968.495370370372-2093.08796296296
113187934806.622685185240940.7916666667-6134.16898148148-2927.62268518519
121137911131.428240740740619.125-29487.6967592593247.571759259263
137024968425.949074074140506.833333333327919.11574074071823.05092592593
143925340924.449074074140272.125652.324074074075-1671.44907407407
154706046975.9212962963400386937.921296296384.0787037037007
164169739143.928240740740027.625-883.6967592592582553.07175925926
173870840249.52546296340194.7554.7754629629627-1541.52546296296
184926747748.442129629640335.54166666677412.900462962961518.55787037036
193901838707.039351851940392.875-1685.83564814815310.960648148146
203222835854.928240740740205.9166666667-4350.98842592592-3626.92824074073
214087040455.303240740739921.4583333333533.844907407406414.696759259255
223938338847.171296296339815.6666666667-968.495370370372535.828703703708
233457133573.872685185239708.0416666667-6134.16898148148997.12731481481
24120669969.9699074074139457.6666666667-29487.69675925932096.03009259259
257093867148.282407407439229.166666666727919.11574074073789.71759259259
263407739854.282407407439201.9583333333652.324074074075-5777.28240740741
274540946100.21296296339162.29166666676937.9212962963-691.212962962956
284080938031.886574074138915.5833333333-883.6967592592582777.11342592593
293701338719.733796296338664.958333333354.7754629629627-1706.7337962963
304495345869.15046296338456.257412.90046296296-916.150462962964
313784836542.164351851838228-1685.835648148151305.83564814815
323274534020.636574074138371.625-4350.98842592592-1275.63657407407
333940139352.928240740738819.0833333333533.84490740740648.0717592592628
343493137887.379629629638855.875-968.495370370372-2956.37962962963
353300832700.914351851938835.0833333333-6134.16898148148307.085648148146
3686209653.7615740740739141.4583333333-29487.6967592593-1033.76157407407
376890667137.615740740739218.527919.11574074071768.38425925926
383955639831.407407407439179.0833333333652.324074074075-275.407407407401
395066946145.33796296339207.41666666676937.92129629634523.66203703704
403643238450.219907407439333.9166666667-883.696759259258-2018.21990740741
414089139589.90046296339535.12554.77546296296271301.09953703704
424842847190.942129629639778.04166666677412.900462962961237.05787037037
433622238269.164351851939955-1685.83564814815-2047.16435185185
443342535694.553240740740045.5416666667-4350.98842592592-2269.55324074074
453940140688.344907407440154.5533.844907407406-1287.34490740742
463796739300.546296296340269.0416666667-968.495370370372-1333.5462962963
473480134249.581018518540383.75-6134.16898148148551.418981481489
481265711075.261574074140562.9583333333-29487.69675925931581.73842592592
496911668724.740740740740805.62527919.1157407407391.259259259263
504151941860.115740740741207.7916666667652.324074074075-341.115740740737
515132148500.33796296341562.41666666676937.92129629632820.66203703703
523852940885.344907407441769.0416666667-883.696759259258-2356.34490740742
534154742116.233796296342061.458333333354.7754629629627-569.233796296292
545207349441.483796296342028.58333333337412.900462962962631.51620370371
553840140141.997685185241827.8333333333-1685.83564814815-1740.99768518518
564089837813.469907407442164.4583333333-4350.988425925923084.53009259259
574043942902.928240740742369.0833333333533.844907407406-2463.92824074074
584188841364.21296296342332.7083333333-968.495370370372523.787037037036
593789836503.247685185242637.4166666667-6134.168981481481394.75231481481
60877113156.011574074142643.7083333333-29487.6967592593-4385.01157407408
616818470444.074074074142524.958333333327919.1157407407-2260.07407407407
625053043157.615740740742505.2916666667652.3240740740757372.38425925926
634722149406.58796296342468.66666666676937.9212962963-2185.58796296296
644175641602.428240740742486.125-883.696759259258153.571759259263
654563342189.442129629642134.666666666754.77546296296273443.55787037037
664813849135.358796296341722.45833333337412.90046296296-997.358796296299
673948639485.581018518541171.4166666667-1685.835648148150.418981481474475
683934135688.428240740740039.4166666667-4350.988425925923652.57175925926
694111739416.428240740738882.5833333333533.8449074074061700.57175925926
704162936926.96296296337895.4583333333-968.4953703703724702.03703703704
712972230666.122685185236800.2916666667-6134.16898148148-944.122685185182
7270546181.9282407407335669.625-29487.6967592593872.071759259263
735667662809.699074074134890.583333333327919.1157407407-6133.69907407407
743487034798.490740740734146.1666666667652.32407407407571.5092592592628
753511740289.96296296333352.04166666676937.9212962963-5172.96296296296
763016931899.553240740732783.25-883.696759259258-1730.55324074073
773093632484.52546296332429.7554.7754629629627-1548.52546296296
783569939793.983796296332381.08333333337412.90046296296-4094.9837962963
7933228NANA-1685.83564814815NA
8027733NANA-4350.98842592592NA
8133666NANA533.844907407406NA
8235429NANA-968.495370370372NA
8327438NANA-6134.16898148148NA
848170NANA-29487.6967592593NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 68897 & NA & NA & 27919.1157407407 & NA \tabularnewline
2 & 38683 & NA & NA & 652.324074074075 & NA \tabularnewline
3 & 44720 & NA & NA & 6937.9212962963 & NA \tabularnewline
4 & 39525 & NA & NA & -883.696759259258 & NA \tabularnewline
5 & 45315 & NA & NA & 54.7754629629627 & NA \tabularnewline
6 & 50380 & NA & NA & 7412.90046296296 & NA \tabularnewline
7 & 40600 & 39050.4143518519 & 40736.25 & -1685.83564814815 & 1549.58564814815 \tabularnewline
8 & 36279 & 36465.3449074074 & 40816.3333333333 & -4350.98842592592 & -186.344907407394 \tabularnewline
9 & 42438 & 41471.4282407407 & 40937.5833333333 & 533.844907407406 & 966.571759259263 \tabularnewline
10 & 38064 & 40157.087962963 & 41125.5833333333 & -968.495370370372 & -2093.08796296296 \tabularnewline
11 & 31879 & 34806.6226851852 & 40940.7916666667 & -6134.16898148148 & -2927.62268518519 \tabularnewline
12 & 11379 & 11131.4282407407 & 40619.125 & -29487.6967592593 & 247.571759259263 \tabularnewline
13 & 70249 & 68425.9490740741 & 40506.8333333333 & 27919.1157407407 & 1823.05092592593 \tabularnewline
14 & 39253 & 40924.4490740741 & 40272.125 & 652.324074074075 & -1671.44907407407 \tabularnewline
15 & 47060 & 46975.9212962963 & 40038 & 6937.9212962963 & 84.0787037037007 \tabularnewline
16 & 41697 & 39143.9282407407 & 40027.625 & -883.696759259258 & 2553.07175925926 \tabularnewline
17 & 38708 & 40249.525462963 & 40194.75 & 54.7754629629627 & -1541.52546296296 \tabularnewline
18 & 49267 & 47748.4421296296 & 40335.5416666667 & 7412.90046296296 & 1518.55787037036 \tabularnewline
19 & 39018 & 38707.0393518519 & 40392.875 & -1685.83564814815 & 310.960648148146 \tabularnewline
20 & 32228 & 35854.9282407407 & 40205.9166666667 & -4350.98842592592 & -3626.92824074073 \tabularnewline
21 & 40870 & 40455.3032407407 & 39921.4583333333 & 533.844907407406 & 414.696759259255 \tabularnewline
22 & 39383 & 38847.1712962963 & 39815.6666666667 & -968.495370370372 & 535.828703703708 \tabularnewline
23 & 34571 & 33573.8726851852 & 39708.0416666667 & -6134.16898148148 & 997.12731481481 \tabularnewline
24 & 12066 & 9969.96990740741 & 39457.6666666667 & -29487.6967592593 & 2096.03009259259 \tabularnewline
25 & 70938 & 67148.2824074074 & 39229.1666666667 & 27919.1157407407 & 3789.71759259259 \tabularnewline
26 & 34077 & 39854.2824074074 & 39201.9583333333 & 652.324074074075 & -5777.28240740741 \tabularnewline
27 & 45409 & 46100.212962963 & 39162.2916666667 & 6937.9212962963 & -691.212962962956 \tabularnewline
28 & 40809 & 38031.8865740741 & 38915.5833333333 & -883.696759259258 & 2777.11342592593 \tabularnewline
29 & 37013 & 38719.7337962963 & 38664.9583333333 & 54.7754629629627 & -1706.7337962963 \tabularnewline
30 & 44953 & 45869.150462963 & 38456.25 & 7412.90046296296 & -916.150462962964 \tabularnewline
31 & 37848 & 36542.1643518518 & 38228 & -1685.83564814815 & 1305.83564814815 \tabularnewline
32 & 32745 & 34020.6365740741 & 38371.625 & -4350.98842592592 & -1275.63657407407 \tabularnewline
33 & 39401 & 39352.9282407407 & 38819.0833333333 & 533.844907407406 & 48.0717592592628 \tabularnewline
34 & 34931 & 37887.3796296296 & 38855.875 & -968.495370370372 & -2956.37962962963 \tabularnewline
35 & 33008 & 32700.9143518519 & 38835.0833333333 & -6134.16898148148 & 307.085648148146 \tabularnewline
36 & 8620 & 9653.76157407407 & 39141.4583333333 & -29487.6967592593 & -1033.76157407407 \tabularnewline
37 & 68906 & 67137.6157407407 & 39218.5 & 27919.1157407407 & 1768.38425925926 \tabularnewline
38 & 39556 & 39831.4074074074 & 39179.0833333333 & 652.324074074075 & -275.407407407401 \tabularnewline
39 & 50669 & 46145.337962963 & 39207.4166666667 & 6937.9212962963 & 4523.66203703704 \tabularnewline
40 & 36432 & 38450.2199074074 & 39333.9166666667 & -883.696759259258 & -2018.21990740741 \tabularnewline
41 & 40891 & 39589.900462963 & 39535.125 & 54.7754629629627 & 1301.09953703704 \tabularnewline
42 & 48428 & 47190.9421296296 & 39778.0416666667 & 7412.90046296296 & 1237.05787037037 \tabularnewline
43 & 36222 & 38269.1643518519 & 39955 & -1685.83564814815 & -2047.16435185185 \tabularnewline
44 & 33425 & 35694.5532407407 & 40045.5416666667 & -4350.98842592592 & -2269.55324074074 \tabularnewline
45 & 39401 & 40688.3449074074 & 40154.5 & 533.844907407406 & -1287.34490740742 \tabularnewline
46 & 37967 & 39300.5462962963 & 40269.0416666667 & -968.495370370372 & -1333.5462962963 \tabularnewline
47 & 34801 & 34249.5810185185 & 40383.75 & -6134.16898148148 & 551.418981481489 \tabularnewline
48 & 12657 & 11075.2615740741 & 40562.9583333333 & -29487.6967592593 & 1581.73842592592 \tabularnewline
49 & 69116 & 68724.7407407407 & 40805.625 & 27919.1157407407 & 391.259259259263 \tabularnewline
50 & 41519 & 41860.1157407407 & 41207.7916666667 & 652.324074074075 & -341.115740740737 \tabularnewline
51 & 51321 & 48500.337962963 & 41562.4166666667 & 6937.9212962963 & 2820.66203703703 \tabularnewline
52 & 38529 & 40885.3449074074 & 41769.0416666667 & -883.696759259258 & -2356.34490740742 \tabularnewline
53 & 41547 & 42116.2337962963 & 42061.4583333333 & 54.7754629629627 & -569.233796296292 \tabularnewline
54 & 52073 & 49441.4837962963 & 42028.5833333333 & 7412.90046296296 & 2631.51620370371 \tabularnewline
55 & 38401 & 40141.9976851852 & 41827.8333333333 & -1685.83564814815 & -1740.99768518518 \tabularnewline
56 & 40898 & 37813.4699074074 & 42164.4583333333 & -4350.98842592592 & 3084.53009259259 \tabularnewline
57 & 40439 & 42902.9282407407 & 42369.0833333333 & 533.844907407406 & -2463.92824074074 \tabularnewline
58 & 41888 & 41364.212962963 & 42332.7083333333 & -968.495370370372 & 523.787037037036 \tabularnewline
59 & 37898 & 36503.2476851852 & 42637.4166666667 & -6134.16898148148 & 1394.75231481481 \tabularnewline
60 & 8771 & 13156.0115740741 & 42643.7083333333 & -29487.6967592593 & -4385.01157407408 \tabularnewline
61 & 68184 & 70444.0740740741 & 42524.9583333333 & 27919.1157407407 & -2260.07407407407 \tabularnewline
62 & 50530 & 43157.6157407407 & 42505.2916666667 & 652.324074074075 & 7372.38425925926 \tabularnewline
63 & 47221 & 49406.587962963 & 42468.6666666667 & 6937.9212962963 & -2185.58796296296 \tabularnewline
64 & 41756 & 41602.4282407407 & 42486.125 & -883.696759259258 & 153.571759259263 \tabularnewline
65 & 45633 & 42189.4421296296 & 42134.6666666667 & 54.7754629629627 & 3443.55787037037 \tabularnewline
66 & 48138 & 49135.3587962963 & 41722.4583333333 & 7412.90046296296 & -997.358796296299 \tabularnewline
67 & 39486 & 39485.5810185185 & 41171.4166666667 & -1685.83564814815 & 0.418981481474475 \tabularnewline
68 & 39341 & 35688.4282407407 & 40039.4166666667 & -4350.98842592592 & 3652.57175925926 \tabularnewline
69 & 41117 & 39416.4282407407 & 38882.5833333333 & 533.844907407406 & 1700.57175925926 \tabularnewline
70 & 41629 & 36926.962962963 & 37895.4583333333 & -968.495370370372 & 4702.03703703704 \tabularnewline
71 & 29722 & 30666.1226851852 & 36800.2916666667 & -6134.16898148148 & -944.122685185182 \tabularnewline
72 & 7054 & 6181.92824074073 & 35669.625 & -29487.6967592593 & 872.071759259263 \tabularnewline
73 & 56676 & 62809.6990740741 & 34890.5833333333 & 27919.1157407407 & -6133.69907407407 \tabularnewline
74 & 34870 & 34798.4907407407 & 34146.1666666667 & 652.324074074075 & 71.5092592592628 \tabularnewline
75 & 35117 & 40289.962962963 & 33352.0416666667 & 6937.9212962963 & -5172.96296296296 \tabularnewline
76 & 30169 & 31899.5532407407 & 32783.25 & -883.696759259258 & -1730.55324074073 \tabularnewline
77 & 30936 & 32484.525462963 & 32429.75 & 54.7754629629627 & -1548.52546296296 \tabularnewline
78 & 35699 & 39793.9837962963 & 32381.0833333333 & 7412.90046296296 & -4094.9837962963 \tabularnewline
79 & 33228 & NA & NA & -1685.83564814815 & NA \tabularnewline
80 & 27733 & NA & NA & -4350.98842592592 & NA \tabularnewline
81 & 33666 & NA & NA & 533.844907407406 & NA \tabularnewline
82 & 35429 & NA & NA & -968.495370370372 & NA \tabularnewline
83 & 27438 & NA & NA & -6134.16898148148 & NA \tabularnewline
84 & 8170 & NA & NA & -29487.6967592593 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=147306&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]68897[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]27919.1157407407[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]38683[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]652.324074074075[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]44720[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]6937.9212962963[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]39525[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-883.696759259258[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]45315[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]54.7754629629627[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]50380[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]7412.90046296296[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]40600[/C][C]39050.4143518519[/C][C]40736.25[/C][C]-1685.83564814815[/C][C]1549.58564814815[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]36279[/C][C]36465.3449074074[/C][C]40816.3333333333[/C][C]-4350.98842592592[/C][C]-186.344907407394[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]42438[/C][C]41471.4282407407[/C][C]40937.5833333333[/C][C]533.844907407406[/C][C]966.571759259263[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]38064[/C][C]40157.087962963[/C][C]41125.5833333333[/C][C]-968.495370370372[/C][C]-2093.08796296296[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]31879[/C][C]34806.6226851852[/C][C]40940.7916666667[/C][C]-6134.16898148148[/C][C]-2927.62268518519[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]11379[/C][C]11131.4282407407[/C][C]40619.125[/C][C]-29487.6967592593[/C][C]247.571759259263[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]70249[/C][C]68425.9490740741[/C][C]40506.8333333333[/C][C]27919.1157407407[/C][C]1823.05092592593[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]39253[/C][C]40924.4490740741[/C][C]40272.125[/C][C]652.324074074075[/C][C]-1671.44907407407[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]47060[/C][C]46975.9212962963[/C][C]40038[/C][C]6937.9212962963[/C][C]84.0787037037007[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]41697[/C][C]39143.9282407407[/C][C]40027.625[/C][C]-883.696759259258[/C][C]2553.07175925926[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]38708[/C][C]40249.525462963[/C][C]40194.75[/C][C]54.7754629629627[/C][C]-1541.52546296296[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]49267[/C][C]47748.4421296296[/C][C]40335.5416666667[/C][C]7412.90046296296[/C][C]1518.55787037036[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]39018[/C][C]38707.0393518519[/C][C]40392.875[/C][C]-1685.83564814815[/C][C]310.960648148146[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]32228[/C][C]35854.9282407407[/C][C]40205.9166666667[/C][C]-4350.98842592592[/C][C]-3626.92824074073[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]40870[/C][C]40455.3032407407[/C][C]39921.4583333333[/C][C]533.844907407406[/C][C]414.696759259255[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]39383[/C][C]38847.1712962963[/C][C]39815.6666666667[/C][C]-968.495370370372[/C][C]535.828703703708[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]34571[/C][C]33573.8726851852[/C][C]39708.0416666667[/C][C]-6134.16898148148[/C][C]997.12731481481[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]12066[/C][C]9969.96990740741[/C][C]39457.6666666667[/C][C]-29487.6967592593[/C][C]2096.03009259259[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]70938[/C][C]67148.2824074074[/C][C]39229.1666666667[/C][C]27919.1157407407[/C][C]3789.71759259259[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]34077[/C][C]39854.2824074074[/C][C]39201.9583333333[/C][C]652.324074074075[/C][C]-5777.28240740741[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]45409[/C][C]46100.212962963[/C][C]39162.2916666667[/C][C]6937.9212962963[/C][C]-691.212962962956[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]40809[/C][C]38031.8865740741[/C][C]38915.5833333333[/C][C]-883.696759259258[/C][C]2777.11342592593[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]37013[/C][C]38719.7337962963[/C][C]38664.9583333333[/C][C]54.7754629629627[/C][C]-1706.7337962963[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]44953[/C][C]45869.150462963[/C][C]38456.25[/C][C]7412.90046296296[/C][C]-916.150462962964[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]37848[/C][C]36542.1643518518[/C][C]38228[/C][C]-1685.83564814815[/C][C]1305.83564814815[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]32745[/C][C]34020.6365740741[/C][C]38371.625[/C][C]-4350.98842592592[/C][C]-1275.63657407407[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]39401[/C][C]39352.9282407407[/C][C]38819.0833333333[/C][C]533.844907407406[/C][C]48.0717592592628[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]34931[/C][C]37887.3796296296[/C][C]38855.875[/C][C]-968.495370370372[/C][C]-2956.37962962963[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]33008[/C][C]32700.9143518519[/C][C]38835.0833333333[/C][C]-6134.16898148148[/C][C]307.085648148146[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]8620[/C][C]9653.76157407407[/C][C]39141.4583333333[/C][C]-29487.6967592593[/C][C]-1033.76157407407[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]68906[/C][C]67137.6157407407[/C][C]39218.5[/C][C]27919.1157407407[/C][C]1768.38425925926[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]39556[/C][C]39831.4074074074[/C][C]39179.0833333333[/C][C]652.324074074075[/C][C]-275.407407407401[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]50669[/C][C]46145.337962963[/C][C]39207.4166666667[/C][C]6937.9212962963[/C][C]4523.66203703704[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]36432[/C][C]38450.2199074074[/C][C]39333.9166666667[/C][C]-883.696759259258[/C][C]-2018.21990740741[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]40891[/C][C]39589.900462963[/C][C]39535.125[/C][C]54.7754629629627[/C][C]1301.09953703704[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]48428[/C][C]47190.9421296296[/C][C]39778.0416666667[/C][C]7412.90046296296[/C][C]1237.05787037037[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]36222[/C][C]38269.1643518519[/C][C]39955[/C][C]-1685.83564814815[/C][C]-2047.16435185185[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]33425[/C][C]35694.5532407407[/C][C]40045.5416666667[/C][C]-4350.98842592592[/C][C]-2269.55324074074[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]39401[/C][C]40688.3449074074[/C][C]40154.5[/C][C]533.844907407406[/C][C]-1287.34490740742[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]37967[/C][C]39300.5462962963[/C][C]40269.0416666667[/C][C]-968.495370370372[/C][C]-1333.5462962963[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]34801[/C][C]34249.5810185185[/C][C]40383.75[/C][C]-6134.16898148148[/C][C]551.418981481489[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]12657[/C][C]11075.2615740741[/C][C]40562.9583333333[/C][C]-29487.6967592593[/C][C]1581.73842592592[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]69116[/C][C]68724.7407407407[/C][C]40805.625[/C][C]27919.1157407407[/C][C]391.259259259263[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]41519[/C][C]41860.1157407407[/C][C]41207.7916666667[/C][C]652.324074074075[/C][C]-341.115740740737[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]51321[/C][C]48500.337962963[/C][C]41562.4166666667[/C][C]6937.9212962963[/C][C]2820.66203703703[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]38529[/C][C]40885.3449074074[/C][C]41769.0416666667[/C][C]-883.696759259258[/C][C]-2356.34490740742[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]41547[/C][C]42116.2337962963[/C][C]42061.4583333333[/C][C]54.7754629629627[/C][C]-569.233796296292[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]52073[/C][C]49441.4837962963[/C][C]42028.5833333333[/C][C]7412.90046296296[/C][C]2631.51620370371[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]38401[/C][C]40141.9976851852[/C][C]41827.8333333333[/C][C]-1685.83564814815[/C][C]-1740.99768518518[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]40898[/C][C]37813.4699074074[/C][C]42164.4583333333[/C][C]-4350.98842592592[/C][C]3084.53009259259[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]40439[/C][C]42902.9282407407[/C][C]42369.0833333333[/C][C]533.844907407406[/C][C]-2463.92824074074[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]41888[/C][C]41364.212962963[/C][C]42332.7083333333[/C][C]-968.495370370372[/C][C]523.787037037036[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]37898[/C][C]36503.2476851852[/C][C]42637.4166666667[/C][C]-6134.16898148148[/C][C]1394.75231481481[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]8771[/C][C]13156.0115740741[/C][C]42643.7083333333[/C][C]-29487.6967592593[/C][C]-4385.01157407408[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]68184[/C][C]70444.0740740741[/C][C]42524.9583333333[/C][C]27919.1157407407[/C][C]-2260.07407407407[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]50530[/C][C]43157.6157407407[/C][C]42505.2916666667[/C][C]652.324074074075[/C][C]7372.38425925926[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]47221[/C][C]49406.587962963[/C][C]42468.6666666667[/C][C]6937.9212962963[/C][C]-2185.58796296296[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]41756[/C][C]41602.4282407407[/C][C]42486.125[/C][C]-883.696759259258[/C][C]153.571759259263[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]45633[/C][C]42189.4421296296[/C][C]42134.6666666667[/C][C]54.7754629629627[/C][C]3443.55787037037[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]48138[/C][C]49135.3587962963[/C][C]41722.4583333333[/C][C]7412.90046296296[/C][C]-997.358796296299[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]39486[/C][C]39485.5810185185[/C][C]41171.4166666667[/C][C]-1685.83564814815[/C][C]0.418981481474475[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]39341[/C][C]35688.4282407407[/C][C]40039.4166666667[/C][C]-4350.98842592592[/C][C]3652.57175925926[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]41117[/C][C]39416.4282407407[/C][C]38882.5833333333[/C][C]533.844907407406[/C][C]1700.57175925926[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]41629[/C][C]36926.962962963[/C][C]37895.4583333333[/C][C]-968.495370370372[/C][C]4702.03703703704[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]29722[/C][C]30666.1226851852[/C][C]36800.2916666667[/C][C]-6134.16898148148[/C][C]-944.122685185182[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]7054[/C][C]6181.92824074073[/C][C]35669.625[/C][C]-29487.6967592593[/C][C]872.071759259263[/C][/ROW]
[ROW][C]73[/C][C]56676[/C][C]62809.6990740741[/C][C]34890.5833333333[/C][C]27919.1157407407[/C][C]-6133.69907407407[/C][/ROW]
[ROW][C]74[/C][C]34870[/C][C]34798.4907407407[/C][C]34146.1666666667[/C][C]652.324074074075[/C][C]71.5092592592628[/C][/ROW]
[ROW][C]75[/C][C]35117[/C][C]40289.962962963[/C][C]33352.0416666667[/C][C]6937.9212962963[/C][C]-5172.96296296296[/C][/ROW]
[ROW][C]76[/C][C]30169[/C][C]31899.5532407407[/C][C]32783.25[/C][C]-883.696759259258[/C][C]-1730.55324074073[/C][/ROW]
[ROW][C]77[/C][C]30936[/C][C]32484.525462963[/C][C]32429.75[/C][C]54.7754629629627[/C][C]-1548.52546296296[/C][/ROW]
[ROW][C]78[/C][C]35699[/C][C]39793.9837962963[/C][C]32381.0833333333[/C][C]7412.90046296296[/C][C]-4094.9837962963[/C][/ROW]
[ROW][C]79[/C][C]33228[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1685.83564814815[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]80[/C][C]27733[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-4350.98842592592[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]81[/C][C]33666[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]533.844907407406[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]82[/C][C]35429[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-968.495370370372[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]83[/C][C]27438[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-6134.16898148148[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]84[/C][C]8170[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-29487.6967592593[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=147306&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=147306&T=1

As an alternative you can also use a QR Code:  

The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
168897NANA27919.1157407407NA
238683NANA652.324074074075NA
344720NANA6937.9212962963NA
439525NANA-883.696759259258NA
545315NANA54.7754629629627NA
650380NANA7412.90046296296NA
74060039050.414351851940736.25-1685.835648148151549.58564814815
83627936465.344907407440816.3333333333-4350.98842592592-186.344907407394
94243841471.428240740740937.5833333333533.844907407406966.571759259263
103806440157.08796296341125.5833333333-968.495370370372-2093.08796296296
113187934806.622685185240940.7916666667-6134.16898148148-2927.62268518519
121137911131.428240740740619.125-29487.6967592593247.571759259263
137024968425.949074074140506.833333333327919.11574074071823.05092592593
143925340924.449074074140272.125652.324074074075-1671.44907407407
154706046975.9212962963400386937.921296296384.0787037037007
164169739143.928240740740027.625-883.6967592592582553.07175925926
173870840249.52546296340194.7554.7754629629627-1541.52546296296
184926747748.442129629640335.54166666677412.900462962961518.55787037036
193901838707.039351851940392.875-1685.83564814815310.960648148146
203222835854.928240740740205.9166666667-4350.98842592592-3626.92824074073
214087040455.303240740739921.4583333333533.844907407406414.696759259255
223938338847.171296296339815.6666666667-968.495370370372535.828703703708
233457133573.872685185239708.0416666667-6134.16898148148997.12731481481
24120669969.9699074074139457.6666666667-29487.69675925932096.03009259259
257093867148.282407407439229.166666666727919.11574074073789.71759259259
263407739854.282407407439201.9583333333652.324074074075-5777.28240740741
274540946100.21296296339162.29166666676937.9212962963-691.212962962956
284080938031.886574074138915.5833333333-883.6967592592582777.11342592593
293701338719.733796296338664.958333333354.7754629629627-1706.7337962963
304495345869.15046296338456.257412.90046296296-916.150462962964
313784836542.164351851838228-1685.835648148151305.83564814815
323274534020.636574074138371.625-4350.98842592592-1275.63657407407
333940139352.928240740738819.0833333333533.84490740740648.0717592592628
343493137887.379629629638855.875-968.495370370372-2956.37962962963
353300832700.914351851938835.0833333333-6134.16898148148307.085648148146
3686209653.7615740740739141.4583333333-29487.6967592593-1033.76157407407
376890667137.615740740739218.527919.11574074071768.38425925926
383955639831.407407407439179.0833333333652.324074074075-275.407407407401
395066946145.33796296339207.41666666676937.92129629634523.66203703704
403643238450.219907407439333.9166666667-883.696759259258-2018.21990740741
414089139589.90046296339535.12554.77546296296271301.09953703704
424842847190.942129629639778.04166666677412.900462962961237.05787037037
433622238269.164351851939955-1685.83564814815-2047.16435185185
443342535694.553240740740045.5416666667-4350.98842592592-2269.55324074074
453940140688.344907407440154.5533.844907407406-1287.34490740742
463796739300.546296296340269.0416666667-968.495370370372-1333.5462962963
473480134249.581018518540383.75-6134.16898148148551.418981481489
481265711075.261574074140562.9583333333-29487.69675925931581.73842592592
496911668724.740740740740805.62527919.1157407407391.259259259263
504151941860.115740740741207.7916666667652.324074074075-341.115740740737
515132148500.33796296341562.41666666676937.92129629632820.66203703703
523852940885.344907407441769.0416666667-883.696759259258-2356.34490740742
534154742116.233796296342061.458333333354.7754629629627-569.233796296292
545207349441.483796296342028.58333333337412.900462962962631.51620370371
553840140141.997685185241827.8333333333-1685.83564814815-1740.99768518518
564089837813.469907407442164.4583333333-4350.988425925923084.53009259259
574043942902.928240740742369.0833333333533.844907407406-2463.92824074074
584188841364.21296296342332.7083333333-968.495370370372523.787037037036
593789836503.247685185242637.4166666667-6134.168981481481394.75231481481
60877113156.011574074142643.7083333333-29487.6967592593-4385.01157407408
616818470444.074074074142524.958333333327919.1157407407-2260.07407407407
625053043157.615740740742505.2916666667652.3240740740757372.38425925926
634722149406.58796296342468.66666666676937.9212962963-2185.58796296296
644175641602.428240740742486.125-883.696759259258153.571759259263
654563342189.442129629642134.666666666754.77546296296273443.55787037037
664813849135.358796296341722.45833333337412.90046296296-997.358796296299
673948639485.581018518541171.4166666667-1685.835648148150.418981481474475
683934135688.428240740740039.4166666667-4350.988425925923652.57175925926
694111739416.428240740738882.5833333333533.8449074074061700.57175925926
704162936926.96296296337895.4583333333-968.4953703703724702.03703703704
712972230666.122685185236800.2916666667-6134.16898148148-944.122685185182
7270546181.9282407407335669.625-29487.6967592593872.071759259263
735667662809.699074074134890.583333333327919.1157407407-6133.69907407407
743487034798.490740740734146.1666666667652.32407407407571.5092592592628
753511740289.96296296333352.04166666676937.9212962963-5172.96296296296
763016931899.553240740732783.25-883.696759259258-1730.55324074073
773093632484.52546296332429.7554.7754629629627-1548.52546296296
783569939793.983796296332381.08333333337412.90046296296-4094.9837962963
7933228NANA-1685.83564814815NA
8027733NANA-4350.98842592592NA
8133666NANA533.844907407406NA
8235429NANA-968.495370370372NA
8327438NANA-6134.16898148148NA
848170NANA-29487.6967592593NA



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')