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 computationSat, 26 Nov 2011 04:47:59 -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/26/t13223009011oegul6sqoj06if.htm/, Retrieved Mon, 30 Jan 2023 02:20:13 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=147371, Retrieved Mon, 30 Jan 2023 02:20:13 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact109
Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-       [Classical Decomposition] [WS8 Wine Sales Ti...] [2011-11-26 09:47:59] [2a6d487209befbc7c5ce02a41ecac161] [Current]
- R P     [Classical Decomposition] [WS8 Wine Sales Ti...] [2011-11-26 09:48:52] [9d4f280afcb4ecc352d7c6f913a0a151]
-    D    [Classical Decomposition] [WS8 Wine Sales Ti...] [2011-11-26 10:01:37] [9d4f280afcb4ecc352d7c6f913a0a151]
- R P       [Classical Decomposition] [WS8 Wine Sales Ti...] [2011-11-26 10:02:51] [9d4f280afcb4ecc352d7c6f913a0a151]
- R P       [Classical Decomposition] [WS8 Wine Sales Ti...] [2011-11-26 10:20:06] [9d4f280afcb4ecc352d7c6f913a0a151]
Feedback Forum

Post a new message
Dataseries X:
1954
2302
3054
2414
2226
2725
2589
3470
2400
3180
4009
3924
2072
2434
2956
2828
2687
2629
3150
4119
3030
3055
3821
4001
2529
2472
3134
2789
2758
2993
3282
3437
2804
3076
3782
3889
2271
2452
3084
2522
2769
3438
2839
3746
2632
2851
3871
3618
2389
2344
2678
2492
2858
2246
2800
3869
3007
3023
3907
4209




Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time1 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 & 1 seconds \tabularnewline
R Server & 'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=147371&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]1 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=147371&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=147371&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 time1 seconds
R Server'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net







Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
11954NANA-686.832465277778NA
22302NANA-582.936631944445NA
33054NANA-55.9157986111113NA
42414NANA-365.853298611111NA
52226NANA-252.905381944445NA
62725NANA-196.311631944445NA
725892826.334201388892858.83333333333-32.4991319444444-237.334201388889
834703559.782118055562869.25690.532118055556-89.7821180555552
924002588.177951388892870.66666666667-282.488715277778-188.177951388889
1031802928.448784722222883.8333333333344.6154513888887251.551215277778
1140093787.761284722222920.29166666667867.469618055556221.238715277778
1239243788.625868055562935.5853.125868055556135.374131944445
1320722268.042534722222954.875-686.832465277778-196.042534722222
1424342422.355034722223005.29166666667-582.93663194444511.6449652777778
1529563002.667534722223058.58333333333-55.9157986111113-46.6675347222222
1628282713.771701388893079.625-365.853298611111114.228298611111
1726872813.677951388893066.58333333333-252.905381944445-126.677951388889
1826292865.646701388893061.95833333333-196.311631944445-236.646701388889
1931503051.709201388893084.20833333333-32.499131944444498.2907986111109
2041193795.365451388893104.83333333333690.532118055556323.634548611111
2130302831.344618055553113.83333333333-282.488715277778198.655381944445
2230553164.240451388893119.62544.6154513888887-109.240451388889
2338213988.427951388893120.95833333333867.469618055556-167.427951388889
2440013992.209201388893139.08333333333853.1258680555568.79079861111131
2525292472.917534722223159.75-686.83246527777856.0824652777778
2624722553.896701388893136.83333333333-582.936631944445-81.8967013888887
2731343043.084201388893099-55.915798611111390.9157986111113
2827892724.605034722223090.45833333333-365.85329861111164.3949652777783
2927582836.802951388893089.70833333333-252.905381944445-78.8029513888887
3029932887.105034722223083.41666666667-196.311631944445105.894965277778
3132823035.500868055563068-32.4991319444444246.499131944444
3234373746.948784722223056.41666666667690.532118055556-309.948784722222
3328042771.011284722223053.5-282.48871527777832.9887152777774
3430763084.907118055563040.2916666666744.6154513888887-8.90711805555566
3537823897.094618055563029.625867.469618055556-115.094618055555
3638893901.750868055563048.625853.125868055556-12.7508680555557
3722712361.875868055563048.70833333333-686.832465277778-90.8758680555552
3824522460.188368055563043.125-582.936631944445-8.1883680555552
3930842992.917534722223048.83333333333-55.915798611111391.0824652777778
4025222666.438368055563032.29166666667-365.853298611111-144.438368055555
4127692773.719618055563026.625-252.905381944445-4.71961805555611
4234382822.730034722223019.04166666667-196.311631944445615.269965277778
4328392980.167534722223012.66666666667-32.4991319444444-141.167534722222
4437463703.615451388893013.08333333333690.53211805555642.3845486111113
4526322709.177951388892991.66666666667-282.488715277778-77.1779513888891
4628513018.115451388892973.544.6154513888887-167.115451388889
4738713843.427951388892975.95833333333867.46961805555627.5720486111113
4836183783.125868055562930853.125868055556-165.125868055556
4923892191.875868055562878.70833333333-686.832465277778197.124131944445
5023442299.271701388892882.20833333333-582.93663194444544.7282986111113
5126782847.042534722222902.95833333333-55.9157986111113-169.042534722222
5224922559.896701388892925.75-365.853298611111-67.8967013888887
5328582681.511284722222934.41666666667-252.905381944445176.488715277777
5422462764.230034722222960.54166666667-196.311631944445-518.230034722223
552800NANA-32.4991319444444NA
563869NANA690.532118055556NA
573007NANA-282.488715277778NA
583023NANA44.6154513888887NA
593907NANA867.469618055556NA
604209NANA853.125868055556NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 1954 & NA & NA & -686.832465277778 & NA \tabularnewline
2 & 2302 & NA & NA & -582.936631944445 & NA \tabularnewline
3 & 3054 & NA & NA & -55.9157986111113 & NA \tabularnewline
4 & 2414 & NA & NA & -365.853298611111 & NA \tabularnewline
5 & 2226 & NA & NA & -252.905381944445 & NA \tabularnewline
6 & 2725 & NA & NA & -196.311631944445 & NA \tabularnewline
7 & 2589 & 2826.33420138889 & 2858.83333333333 & -32.4991319444444 & -237.334201388889 \tabularnewline
8 & 3470 & 3559.78211805556 & 2869.25 & 690.532118055556 & -89.7821180555552 \tabularnewline
9 & 2400 & 2588.17795138889 & 2870.66666666667 & -282.488715277778 & -188.177951388889 \tabularnewline
10 & 3180 & 2928.44878472222 & 2883.83333333333 & 44.6154513888887 & 251.551215277778 \tabularnewline
11 & 4009 & 3787.76128472222 & 2920.29166666667 & 867.469618055556 & 221.238715277778 \tabularnewline
12 & 3924 & 3788.62586805556 & 2935.5 & 853.125868055556 & 135.374131944445 \tabularnewline
13 & 2072 & 2268.04253472222 & 2954.875 & -686.832465277778 & -196.042534722222 \tabularnewline
14 & 2434 & 2422.35503472222 & 3005.29166666667 & -582.936631944445 & 11.6449652777778 \tabularnewline
15 & 2956 & 3002.66753472222 & 3058.58333333333 & -55.9157986111113 & -46.6675347222222 \tabularnewline
16 & 2828 & 2713.77170138889 & 3079.625 & -365.853298611111 & 114.228298611111 \tabularnewline
17 & 2687 & 2813.67795138889 & 3066.58333333333 & -252.905381944445 & -126.677951388889 \tabularnewline
18 & 2629 & 2865.64670138889 & 3061.95833333333 & -196.311631944445 & -236.646701388889 \tabularnewline
19 & 3150 & 3051.70920138889 & 3084.20833333333 & -32.4991319444444 & 98.2907986111109 \tabularnewline
20 & 4119 & 3795.36545138889 & 3104.83333333333 & 690.532118055556 & 323.634548611111 \tabularnewline
21 & 3030 & 2831.34461805555 & 3113.83333333333 & -282.488715277778 & 198.655381944445 \tabularnewline
22 & 3055 & 3164.24045138889 & 3119.625 & 44.6154513888887 & -109.240451388889 \tabularnewline
23 & 3821 & 3988.42795138889 & 3120.95833333333 & 867.469618055556 & -167.427951388889 \tabularnewline
24 & 4001 & 3992.20920138889 & 3139.08333333333 & 853.125868055556 & 8.79079861111131 \tabularnewline
25 & 2529 & 2472.91753472222 & 3159.75 & -686.832465277778 & 56.0824652777778 \tabularnewline
26 & 2472 & 2553.89670138889 & 3136.83333333333 & -582.936631944445 & -81.8967013888887 \tabularnewline
27 & 3134 & 3043.08420138889 & 3099 & -55.9157986111113 & 90.9157986111113 \tabularnewline
28 & 2789 & 2724.60503472222 & 3090.45833333333 & -365.853298611111 & 64.3949652777783 \tabularnewline
29 & 2758 & 2836.80295138889 & 3089.70833333333 & -252.905381944445 & -78.8029513888887 \tabularnewline
30 & 2993 & 2887.10503472222 & 3083.41666666667 & -196.311631944445 & 105.894965277778 \tabularnewline
31 & 3282 & 3035.50086805556 & 3068 & -32.4991319444444 & 246.499131944444 \tabularnewline
32 & 3437 & 3746.94878472222 & 3056.41666666667 & 690.532118055556 & -309.948784722222 \tabularnewline
33 & 2804 & 2771.01128472222 & 3053.5 & -282.488715277778 & 32.9887152777774 \tabularnewline
34 & 3076 & 3084.90711805556 & 3040.29166666667 & 44.6154513888887 & -8.90711805555566 \tabularnewline
35 & 3782 & 3897.09461805556 & 3029.625 & 867.469618055556 & -115.094618055555 \tabularnewline
36 & 3889 & 3901.75086805556 & 3048.625 & 853.125868055556 & -12.7508680555557 \tabularnewline
37 & 2271 & 2361.87586805556 & 3048.70833333333 & -686.832465277778 & -90.8758680555552 \tabularnewline
38 & 2452 & 2460.18836805556 & 3043.125 & -582.936631944445 & -8.1883680555552 \tabularnewline
39 & 3084 & 2992.91753472222 & 3048.83333333333 & -55.9157986111113 & 91.0824652777778 \tabularnewline
40 & 2522 & 2666.43836805556 & 3032.29166666667 & -365.853298611111 & -144.438368055555 \tabularnewline
41 & 2769 & 2773.71961805556 & 3026.625 & -252.905381944445 & -4.71961805555611 \tabularnewline
42 & 3438 & 2822.73003472222 & 3019.04166666667 & -196.311631944445 & 615.269965277778 \tabularnewline
43 & 2839 & 2980.16753472222 & 3012.66666666667 & -32.4991319444444 & -141.167534722222 \tabularnewline
44 & 3746 & 3703.61545138889 & 3013.08333333333 & 690.532118055556 & 42.3845486111113 \tabularnewline
45 & 2632 & 2709.17795138889 & 2991.66666666667 & -282.488715277778 & -77.1779513888891 \tabularnewline
46 & 2851 & 3018.11545138889 & 2973.5 & 44.6154513888887 & -167.115451388889 \tabularnewline
47 & 3871 & 3843.42795138889 & 2975.95833333333 & 867.469618055556 & 27.5720486111113 \tabularnewline
48 & 3618 & 3783.12586805556 & 2930 & 853.125868055556 & -165.125868055556 \tabularnewline
49 & 2389 & 2191.87586805556 & 2878.70833333333 & -686.832465277778 & 197.124131944445 \tabularnewline
50 & 2344 & 2299.27170138889 & 2882.20833333333 & -582.936631944445 & 44.7282986111113 \tabularnewline
51 & 2678 & 2847.04253472222 & 2902.95833333333 & -55.9157986111113 & -169.042534722222 \tabularnewline
52 & 2492 & 2559.89670138889 & 2925.75 & -365.853298611111 & -67.8967013888887 \tabularnewline
53 & 2858 & 2681.51128472222 & 2934.41666666667 & -252.905381944445 & 176.488715277777 \tabularnewline
54 & 2246 & 2764.23003472222 & 2960.54166666667 & -196.311631944445 & -518.230034722223 \tabularnewline
55 & 2800 & NA & NA & -32.4991319444444 & NA \tabularnewline
56 & 3869 & NA & NA & 690.532118055556 & NA \tabularnewline
57 & 3007 & NA & NA & -282.488715277778 & NA \tabularnewline
58 & 3023 & NA & NA & 44.6154513888887 & NA \tabularnewline
59 & 3907 & NA & NA & 867.469618055556 & NA \tabularnewline
60 & 4209 & NA & NA & 853.125868055556 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=147371&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]1954[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-686.832465277778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]2302[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-582.936631944445[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]3054[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-55.9157986111113[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]2414[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-365.853298611111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]2226[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-252.905381944445[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]2725[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-196.311631944445[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]2589[/C][C]2826.33420138889[/C][C]2858.83333333333[/C][C]-32.4991319444444[/C][C]-237.334201388889[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]3470[/C][C]3559.78211805556[/C][C]2869.25[/C][C]690.532118055556[/C][C]-89.7821180555552[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]2400[/C][C]2588.17795138889[/C][C]2870.66666666667[/C][C]-282.488715277778[/C][C]-188.177951388889[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]3180[/C][C]2928.44878472222[/C][C]2883.83333333333[/C][C]44.6154513888887[/C][C]251.551215277778[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]4009[/C][C]3787.76128472222[/C][C]2920.29166666667[/C][C]867.469618055556[/C][C]221.238715277778[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]3924[/C][C]3788.62586805556[/C][C]2935.5[/C][C]853.125868055556[/C][C]135.374131944445[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]2072[/C][C]2268.04253472222[/C][C]2954.875[/C][C]-686.832465277778[/C][C]-196.042534722222[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]2434[/C][C]2422.35503472222[/C][C]3005.29166666667[/C][C]-582.936631944445[/C][C]11.6449652777778[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]2956[/C][C]3002.66753472222[/C][C]3058.58333333333[/C][C]-55.9157986111113[/C][C]-46.6675347222222[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]2828[/C][C]2713.77170138889[/C][C]3079.625[/C][C]-365.853298611111[/C][C]114.228298611111[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]2687[/C][C]2813.67795138889[/C][C]3066.58333333333[/C][C]-252.905381944445[/C][C]-126.677951388889[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]2629[/C][C]2865.64670138889[/C][C]3061.95833333333[/C][C]-196.311631944445[/C][C]-236.646701388889[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]3150[/C][C]3051.70920138889[/C][C]3084.20833333333[/C][C]-32.4991319444444[/C][C]98.2907986111109[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]4119[/C][C]3795.36545138889[/C][C]3104.83333333333[/C][C]690.532118055556[/C][C]323.634548611111[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]3030[/C][C]2831.34461805555[/C][C]3113.83333333333[/C][C]-282.488715277778[/C][C]198.655381944445[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]3055[/C][C]3164.24045138889[/C][C]3119.625[/C][C]44.6154513888887[/C][C]-109.240451388889[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]3821[/C][C]3988.42795138889[/C][C]3120.95833333333[/C][C]867.469618055556[/C][C]-167.427951388889[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]4001[/C][C]3992.20920138889[/C][C]3139.08333333333[/C][C]853.125868055556[/C][C]8.79079861111131[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]2529[/C][C]2472.91753472222[/C][C]3159.75[/C][C]-686.832465277778[/C][C]56.0824652777778[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]2472[/C][C]2553.89670138889[/C][C]3136.83333333333[/C][C]-582.936631944445[/C][C]-81.8967013888887[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]3134[/C][C]3043.08420138889[/C][C]3099[/C][C]-55.9157986111113[/C][C]90.9157986111113[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]2789[/C][C]2724.60503472222[/C][C]3090.45833333333[/C][C]-365.853298611111[/C][C]64.3949652777783[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]2758[/C][C]2836.80295138889[/C][C]3089.70833333333[/C][C]-252.905381944445[/C][C]-78.8029513888887[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]2993[/C][C]2887.10503472222[/C][C]3083.41666666667[/C][C]-196.311631944445[/C][C]105.894965277778[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]3282[/C][C]3035.50086805556[/C][C]3068[/C][C]-32.4991319444444[/C][C]246.499131944444[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]3437[/C][C]3746.94878472222[/C][C]3056.41666666667[/C][C]690.532118055556[/C][C]-309.948784722222[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]2804[/C][C]2771.01128472222[/C][C]3053.5[/C][C]-282.488715277778[/C][C]32.9887152777774[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]3076[/C][C]3084.90711805556[/C][C]3040.29166666667[/C][C]44.6154513888887[/C][C]-8.90711805555566[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]3782[/C][C]3897.09461805556[/C][C]3029.625[/C][C]867.469618055556[/C][C]-115.094618055555[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]3889[/C][C]3901.75086805556[/C][C]3048.625[/C][C]853.125868055556[/C][C]-12.7508680555557[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]2271[/C][C]2361.87586805556[/C][C]3048.70833333333[/C][C]-686.832465277778[/C][C]-90.8758680555552[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]2452[/C][C]2460.18836805556[/C][C]3043.125[/C][C]-582.936631944445[/C][C]-8.1883680555552[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]3084[/C][C]2992.91753472222[/C][C]3048.83333333333[/C][C]-55.9157986111113[/C][C]91.0824652777778[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]2522[/C][C]2666.43836805556[/C][C]3032.29166666667[/C][C]-365.853298611111[/C][C]-144.438368055555[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]2769[/C][C]2773.71961805556[/C][C]3026.625[/C][C]-252.905381944445[/C][C]-4.71961805555611[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]3438[/C][C]2822.73003472222[/C][C]3019.04166666667[/C][C]-196.311631944445[/C][C]615.269965277778[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]2839[/C][C]2980.16753472222[/C][C]3012.66666666667[/C][C]-32.4991319444444[/C][C]-141.167534722222[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]3746[/C][C]3703.61545138889[/C][C]3013.08333333333[/C][C]690.532118055556[/C][C]42.3845486111113[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]2632[/C][C]2709.17795138889[/C][C]2991.66666666667[/C][C]-282.488715277778[/C][C]-77.1779513888891[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]2851[/C][C]3018.11545138889[/C][C]2973.5[/C][C]44.6154513888887[/C][C]-167.115451388889[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]3871[/C][C]3843.42795138889[/C][C]2975.95833333333[/C][C]867.469618055556[/C][C]27.5720486111113[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]3618[/C][C]3783.12586805556[/C][C]2930[/C][C]853.125868055556[/C][C]-165.125868055556[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]2389[/C][C]2191.87586805556[/C][C]2878.70833333333[/C][C]-686.832465277778[/C][C]197.124131944445[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]2344[/C][C]2299.27170138889[/C][C]2882.20833333333[/C][C]-582.936631944445[/C][C]44.7282986111113[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]2678[/C][C]2847.04253472222[/C][C]2902.95833333333[/C][C]-55.9157986111113[/C][C]-169.042534722222[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]2492[/C][C]2559.89670138889[/C][C]2925.75[/C][C]-365.853298611111[/C][C]-67.8967013888887[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]2858[/C][C]2681.51128472222[/C][C]2934.41666666667[/C][C]-252.905381944445[/C][C]176.488715277777[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]2246[/C][C]2764.23003472222[/C][C]2960.54166666667[/C][C]-196.311631944445[/C][C]-518.230034722223[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]2800[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-32.4991319444444[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]3869[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]690.532118055556[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]3007[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-282.488715277778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]3023[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]44.6154513888887[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]3907[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]867.469618055556[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]4209[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]853.125868055556[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=147371&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=147371&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
11954NANA-686.832465277778NA
22302NANA-582.936631944445NA
33054NANA-55.9157986111113NA
42414NANA-365.853298611111NA
52226NANA-252.905381944445NA
62725NANA-196.311631944445NA
725892826.334201388892858.83333333333-32.4991319444444-237.334201388889
834703559.782118055562869.25690.532118055556-89.7821180555552
924002588.177951388892870.66666666667-282.488715277778-188.177951388889
1031802928.448784722222883.8333333333344.6154513888887251.551215277778
1140093787.761284722222920.29166666667867.469618055556221.238715277778
1239243788.625868055562935.5853.125868055556135.374131944445
1320722268.042534722222954.875-686.832465277778-196.042534722222
1424342422.355034722223005.29166666667-582.93663194444511.6449652777778
1529563002.667534722223058.58333333333-55.9157986111113-46.6675347222222
1628282713.771701388893079.625-365.853298611111114.228298611111
1726872813.677951388893066.58333333333-252.905381944445-126.677951388889
1826292865.646701388893061.95833333333-196.311631944445-236.646701388889
1931503051.709201388893084.20833333333-32.499131944444498.2907986111109
2041193795.365451388893104.83333333333690.532118055556323.634548611111
2130302831.344618055553113.83333333333-282.488715277778198.655381944445
2230553164.240451388893119.62544.6154513888887-109.240451388889
2338213988.427951388893120.95833333333867.469618055556-167.427951388889
2440013992.209201388893139.08333333333853.1258680555568.79079861111131
2525292472.917534722223159.75-686.83246527777856.0824652777778
2624722553.896701388893136.83333333333-582.936631944445-81.8967013888887
2731343043.084201388893099-55.915798611111390.9157986111113
2827892724.605034722223090.45833333333-365.85329861111164.3949652777783
2927582836.802951388893089.70833333333-252.905381944445-78.8029513888887
3029932887.105034722223083.41666666667-196.311631944445105.894965277778
3132823035.500868055563068-32.4991319444444246.499131944444
3234373746.948784722223056.41666666667690.532118055556-309.948784722222
3328042771.011284722223053.5-282.48871527777832.9887152777774
3430763084.907118055563040.2916666666744.6154513888887-8.90711805555566
3537823897.094618055563029.625867.469618055556-115.094618055555
3638893901.750868055563048.625853.125868055556-12.7508680555557
3722712361.875868055563048.70833333333-686.832465277778-90.8758680555552
3824522460.188368055563043.125-582.936631944445-8.1883680555552
3930842992.917534722223048.83333333333-55.915798611111391.0824652777778
4025222666.438368055563032.29166666667-365.853298611111-144.438368055555
4127692773.719618055563026.625-252.905381944445-4.71961805555611
4234382822.730034722223019.04166666667-196.311631944445615.269965277778
4328392980.167534722223012.66666666667-32.4991319444444-141.167534722222
4437463703.615451388893013.08333333333690.53211805555642.3845486111113
4526322709.177951388892991.66666666667-282.488715277778-77.1779513888891
4628513018.115451388892973.544.6154513888887-167.115451388889
4738713843.427951388892975.95833333333867.46961805555627.5720486111113
4836183783.125868055562930853.125868055556-165.125868055556
4923892191.875868055562878.70833333333-686.832465277778197.124131944445
5023442299.271701388892882.20833333333-582.93663194444544.7282986111113
5126782847.042534722222902.95833333333-55.9157986111113-169.042534722222
5224922559.896701388892925.75-365.853298611111-67.8967013888887
5328582681.511284722222934.41666666667-252.905381944445176.488715277777
5422462764.230034722222960.54166666667-196.311631944445-518.230034722223
552800NANA-32.4991319444444NA
563869NANA690.532118055556NA
573007NANA-282.488715277778NA
583023NANA44.6154513888887NA
593907NANA867.469618055556NA
604209NANA853.125868055556NA



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')