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 04:48:52 -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/t1322300956zobgft73s729kjb.htm/, Retrieved Sun, 05 Feb 2023 13:15:23 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=147372, Retrieved Sun, 05 Feb 2023 13:15:23 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact92
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] [9d4f280afcb4ecc352d7c6f913a0a151]
- R P     [Classical Decomposition] [WS8 Wine Sales Ti...] [2011-11-26 09:48:52] [2a6d487209befbc7c5ce02a41ecac161] [Current]
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 time2 seconds
R Server'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.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 & 'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=147372&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]'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=147372&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=147372&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'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.wessa.net







Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
11954NANA0.771276736691514NA
22302NANA0.806524131969414NA
33054NANA0.980721460976038NA
42414NANA0.878536143899778NA
52226NANA0.917017153547156NA
62725NANA0.934314791280728NA
725892823.254944959642858.833333333330.9875549274038270.917026641402734
834703527.51521915682869.251.229420656672230.983695259812219
924002596.097196648272870.666666666670.9043534126735750.92446461677111
1031802929.988928931792883.833333333331.016004945592711.08532833301843
1140093767.758453781922920.291666666671.290199364943091.06402786940228
1239243769.405903354252935.51.284076274349941.04101285470694
1320722279.026347331342954.8750.7712767366915140.909160178172684
1424342423.840252773253005.291666666670.8065241319694141.00419159109811
1529562999.618315183633058.583333333330.9807214609760380.985458711542453
1628282705.561872157353079.6250.8785361438997781.04525423317894
1726872812.109519448483066.583333333330.9170171535471560.9555104384864
1826292860.832961118623061.958333333330.9343147912807280.918963125680721
1931503045.825136723283084.208333333330.9875549274038271.03420250953369
2041193817.14623552453104.833333333331.229420656672231.07907838627357
2130302816.005801496733113.833333333330.9043534126735751.075992101433
2230553169.554428394673119.6251.016004945592710.963857876246445
2338214026.65845968053120.958333333331.290199364943090.948925775121037
2440014030.822431540663139.083333333331.284076274349940.992601402803729
2525292437.041668761013159.750.7712767366915141.03773359003982
2624722529.931781299393136.833333333330.8065241319694140.97710144529287
2731343039.2558075647430990.9807214609760381.03117348404811
2827892715.07934704963090.458333333330.8785361438997781.02722596414382
2927582833.315541124263089.708333333330.9170171535471560.973417877383902
3029932880.881799348193083.416666666670.9343147912807281.03891801485128
3132823029.8185172749430680.9875549274038271.08323319739688
3234373757.621785397283056.416666666671.229420656672230.914674279715093
3328042761.443145598763053.50.9043534126735751.01541109201146
3430763088.951369377653040.291666666671.016004945592710.995807195443075
3537823908.82025101573029.6251.290199364943090.967555363799924
3638893914.667031890093048.6251.284076274349940.993443367805997
3722712351.397814457563048.708333333330.7712767366915140.965808501665166
3824522454.353749099423043.1250.8065241319694140.99904099028093
3930842990.056280939113048.833333333330.9807214609760381.03141871263754
4025222663.977828012763032.291666666670.8785361438997780.946704575946612
4127692775.467042354663026.6250.9170171535471560.997669926446262
4234382820.735284659493019.041666666670.9343147912807281.21883113906416
4328392975.173811291933012.666666666670.9875549274038270.954229964388939
4437463704.346890274823013.083333333331.229420656672231.01124438692136
4526322705.523959581782991.666666666670.9043534126735750.972824502506663
4628513021.090705719932973.51.016004945592710.943698908014283
4738713839.579551763752975.958333333331.290199364943091.008183304399
4836183762.3434838453329301.284076274349940.961634687405573
4923892220.280769222878.708333333330.7712767366915141.07599004284457
5023442324.570574196682882.208333333330.8065241319694141.00835828605033
5126782846.993537819232902.958333333330.9807214609760380.940641404494132
5224922570.377123014772925.750.8785361438997780.96950753945287
5328582690.9104189882934.416666666670.9170171535471561.06209407040567
5422462766.077869369572960.541666666670.9343147912807280.811980033126074
552800NANA0.987554927403827NA
563869NANA1.22942065667223NA
573007NANA0.904353412673575NA
583023NANA1.01600494559271NA
593907NANA1.29019936494309NA
604209NANA1.28407627434994NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 1954 & NA & NA & 0.771276736691514 & NA \tabularnewline
2 & 2302 & NA & NA & 0.806524131969414 & NA \tabularnewline
3 & 3054 & NA & NA & 0.980721460976038 & NA \tabularnewline
4 & 2414 & NA & NA & 0.878536143899778 & NA \tabularnewline
5 & 2226 & NA & NA & 0.917017153547156 & NA \tabularnewline
6 & 2725 & NA & NA & 0.934314791280728 & NA \tabularnewline
7 & 2589 & 2823.25494495964 & 2858.83333333333 & 0.987554927403827 & 0.917026641402734 \tabularnewline
8 & 3470 & 3527.5152191568 & 2869.25 & 1.22942065667223 & 0.983695259812219 \tabularnewline
9 & 2400 & 2596.09719664827 & 2870.66666666667 & 0.904353412673575 & 0.92446461677111 \tabularnewline
10 & 3180 & 2929.98892893179 & 2883.83333333333 & 1.01600494559271 & 1.08532833301843 \tabularnewline
11 & 4009 & 3767.75845378192 & 2920.29166666667 & 1.29019936494309 & 1.06402786940228 \tabularnewline
12 & 3924 & 3769.40590335425 & 2935.5 & 1.28407627434994 & 1.04101285470694 \tabularnewline
13 & 2072 & 2279.02634733134 & 2954.875 & 0.771276736691514 & 0.909160178172684 \tabularnewline
14 & 2434 & 2423.84025277325 & 3005.29166666667 & 0.806524131969414 & 1.00419159109811 \tabularnewline
15 & 2956 & 2999.61831518363 & 3058.58333333333 & 0.980721460976038 & 0.985458711542453 \tabularnewline
16 & 2828 & 2705.56187215735 & 3079.625 & 0.878536143899778 & 1.04525423317894 \tabularnewline
17 & 2687 & 2812.10951944848 & 3066.58333333333 & 0.917017153547156 & 0.9555104384864 \tabularnewline
18 & 2629 & 2860.83296111862 & 3061.95833333333 & 0.934314791280728 & 0.918963125680721 \tabularnewline
19 & 3150 & 3045.82513672328 & 3084.20833333333 & 0.987554927403827 & 1.03420250953369 \tabularnewline
20 & 4119 & 3817.1462355245 & 3104.83333333333 & 1.22942065667223 & 1.07907838627357 \tabularnewline
21 & 3030 & 2816.00580149673 & 3113.83333333333 & 0.904353412673575 & 1.075992101433 \tabularnewline
22 & 3055 & 3169.55442839467 & 3119.625 & 1.01600494559271 & 0.963857876246445 \tabularnewline
23 & 3821 & 4026.6584596805 & 3120.95833333333 & 1.29019936494309 & 0.948925775121037 \tabularnewline
24 & 4001 & 4030.82243154066 & 3139.08333333333 & 1.28407627434994 & 0.992601402803729 \tabularnewline
25 & 2529 & 2437.04166876101 & 3159.75 & 0.771276736691514 & 1.03773359003982 \tabularnewline
26 & 2472 & 2529.93178129939 & 3136.83333333333 & 0.806524131969414 & 0.97710144529287 \tabularnewline
27 & 3134 & 3039.25580756474 & 3099 & 0.980721460976038 & 1.03117348404811 \tabularnewline
28 & 2789 & 2715.0793470496 & 3090.45833333333 & 0.878536143899778 & 1.02722596414382 \tabularnewline
29 & 2758 & 2833.31554112426 & 3089.70833333333 & 0.917017153547156 & 0.973417877383902 \tabularnewline
30 & 2993 & 2880.88179934819 & 3083.41666666667 & 0.934314791280728 & 1.03891801485128 \tabularnewline
31 & 3282 & 3029.81851727494 & 3068 & 0.987554927403827 & 1.08323319739688 \tabularnewline
32 & 3437 & 3757.62178539728 & 3056.41666666667 & 1.22942065667223 & 0.914674279715093 \tabularnewline
33 & 2804 & 2761.44314559876 & 3053.5 & 0.904353412673575 & 1.01541109201146 \tabularnewline
34 & 3076 & 3088.95136937765 & 3040.29166666667 & 1.01600494559271 & 0.995807195443075 \tabularnewline
35 & 3782 & 3908.8202510157 & 3029.625 & 1.29019936494309 & 0.967555363799924 \tabularnewline
36 & 3889 & 3914.66703189009 & 3048.625 & 1.28407627434994 & 0.993443367805997 \tabularnewline
37 & 2271 & 2351.39781445756 & 3048.70833333333 & 0.771276736691514 & 0.965808501665166 \tabularnewline
38 & 2452 & 2454.35374909942 & 3043.125 & 0.806524131969414 & 0.99904099028093 \tabularnewline
39 & 3084 & 2990.05628093911 & 3048.83333333333 & 0.980721460976038 & 1.03141871263754 \tabularnewline
40 & 2522 & 2663.97782801276 & 3032.29166666667 & 0.878536143899778 & 0.946704575946612 \tabularnewline
41 & 2769 & 2775.46704235466 & 3026.625 & 0.917017153547156 & 0.997669926446262 \tabularnewline
42 & 3438 & 2820.73528465949 & 3019.04166666667 & 0.934314791280728 & 1.21883113906416 \tabularnewline
43 & 2839 & 2975.17381129193 & 3012.66666666667 & 0.987554927403827 & 0.954229964388939 \tabularnewline
44 & 3746 & 3704.34689027482 & 3013.08333333333 & 1.22942065667223 & 1.01124438692136 \tabularnewline
45 & 2632 & 2705.52395958178 & 2991.66666666667 & 0.904353412673575 & 0.972824502506663 \tabularnewline
46 & 2851 & 3021.09070571993 & 2973.5 & 1.01600494559271 & 0.943698908014283 \tabularnewline
47 & 3871 & 3839.57955176375 & 2975.95833333333 & 1.29019936494309 & 1.008183304399 \tabularnewline
48 & 3618 & 3762.34348384533 & 2930 & 1.28407627434994 & 0.961634687405573 \tabularnewline
49 & 2389 & 2220.28076922 & 2878.70833333333 & 0.771276736691514 & 1.07599004284457 \tabularnewline
50 & 2344 & 2324.57057419668 & 2882.20833333333 & 0.806524131969414 & 1.00835828605033 \tabularnewline
51 & 2678 & 2846.99353781923 & 2902.95833333333 & 0.980721460976038 & 0.940641404494132 \tabularnewline
52 & 2492 & 2570.37712301477 & 2925.75 & 0.878536143899778 & 0.96950753945287 \tabularnewline
53 & 2858 & 2690.910418988 & 2934.41666666667 & 0.917017153547156 & 1.06209407040567 \tabularnewline
54 & 2246 & 2766.07786936957 & 2960.54166666667 & 0.934314791280728 & 0.811980033126074 \tabularnewline
55 & 2800 & NA & NA & 0.987554927403827 & NA \tabularnewline
56 & 3869 & NA & NA & 1.22942065667223 & NA \tabularnewline
57 & 3007 & NA & NA & 0.904353412673575 & NA \tabularnewline
58 & 3023 & NA & NA & 1.01600494559271 & NA \tabularnewline
59 & 3907 & NA & NA & 1.29019936494309 & NA \tabularnewline
60 & 4209 & NA & NA & 1.28407627434994 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=147372&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]0.771276736691514[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]2302[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.806524131969414[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]3054[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.980721460976038[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]2414[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.878536143899778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]2226[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.917017153547156[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]2725[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.934314791280728[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]2589[/C][C]2823.25494495964[/C][C]2858.83333333333[/C][C]0.987554927403827[/C][C]0.917026641402734[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]3470[/C][C]3527.5152191568[/C][C]2869.25[/C][C]1.22942065667223[/C][C]0.983695259812219[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]2400[/C][C]2596.09719664827[/C][C]2870.66666666667[/C][C]0.904353412673575[/C][C]0.92446461677111[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]3180[/C][C]2929.98892893179[/C][C]2883.83333333333[/C][C]1.01600494559271[/C][C]1.08532833301843[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]4009[/C][C]3767.75845378192[/C][C]2920.29166666667[/C][C]1.29019936494309[/C][C]1.06402786940228[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]3924[/C][C]3769.40590335425[/C][C]2935.5[/C][C]1.28407627434994[/C][C]1.04101285470694[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]2072[/C][C]2279.02634733134[/C][C]2954.875[/C][C]0.771276736691514[/C][C]0.909160178172684[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]2434[/C][C]2423.84025277325[/C][C]3005.29166666667[/C][C]0.806524131969414[/C][C]1.00419159109811[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]2956[/C][C]2999.61831518363[/C][C]3058.58333333333[/C][C]0.980721460976038[/C][C]0.985458711542453[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]2828[/C][C]2705.56187215735[/C][C]3079.625[/C][C]0.878536143899778[/C][C]1.04525423317894[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]2687[/C][C]2812.10951944848[/C][C]3066.58333333333[/C][C]0.917017153547156[/C][C]0.9555104384864[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]2629[/C][C]2860.83296111862[/C][C]3061.95833333333[/C][C]0.934314791280728[/C][C]0.918963125680721[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]3150[/C][C]3045.82513672328[/C][C]3084.20833333333[/C][C]0.987554927403827[/C][C]1.03420250953369[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]4119[/C][C]3817.1462355245[/C][C]3104.83333333333[/C][C]1.22942065667223[/C][C]1.07907838627357[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]3030[/C][C]2816.00580149673[/C][C]3113.83333333333[/C][C]0.904353412673575[/C][C]1.075992101433[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]3055[/C][C]3169.55442839467[/C][C]3119.625[/C][C]1.01600494559271[/C][C]0.963857876246445[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]3821[/C][C]4026.6584596805[/C][C]3120.95833333333[/C][C]1.29019936494309[/C][C]0.948925775121037[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]4001[/C][C]4030.82243154066[/C][C]3139.08333333333[/C][C]1.28407627434994[/C][C]0.992601402803729[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]2529[/C][C]2437.04166876101[/C][C]3159.75[/C][C]0.771276736691514[/C][C]1.03773359003982[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]2472[/C][C]2529.93178129939[/C][C]3136.83333333333[/C][C]0.806524131969414[/C][C]0.97710144529287[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]3134[/C][C]3039.25580756474[/C][C]3099[/C][C]0.980721460976038[/C][C]1.03117348404811[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]2789[/C][C]2715.0793470496[/C][C]3090.45833333333[/C][C]0.878536143899778[/C][C]1.02722596414382[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]2758[/C][C]2833.31554112426[/C][C]3089.70833333333[/C][C]0.917017153547156[/C][C]0.973417877383902[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]2993[/C][C]2880.88179934819[/C][C]3083.41666666667[/C][C]0.934314791280728[/C][C]1.03891801485128[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]3282[/C][C]3029.81851727494[/C][C]3068[/C][C]0.987554927403827[/C][C]1.08323319739688[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]3437[/C][C]3757.62178539728[/C][C]3056.41666666667[/C][C]1.22942065667223[/C][C]0.914674279715093[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]2804[/C][C]2761.44314559876[/C][C]3053.5[/C][C]0.904353412673575[/C][C]1.01541109201146[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]3076[/C][C]3088.95136937765[/C][C]3040.29166666667[/C][C]1.01600494559271[/C][C]0.995807195443075[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]3782[/C][C]3908.8202510157[/C][C]3029.625[/C][C]1.29019936494309[/C][C]0.967555363799924[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]3889[/C][C]3914.66703189009[/C][C]3048.625[/C][C]1.28407627434994[/C][C]0.993443367805997[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]2271[/C][C]2351.39781445756[/C][C]3048.70833333333[/C][C]0.771276736691514[/C][C]0.965808501665166[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]2452[/C][C]2454.35374909942[/C][C]3043.125[/C][C]0.806524131969414[/C][C]0.99904099028093[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]3084[/C][C]2990.05628093911[/C][C]3048.83333333333[/C][C]0.980721460976038[/C][C]1.03141871263754[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]2522[/C][C]2663.97782801276[/C][C]3032.29166666667[/C][C]0.878536143899778[/C][C]0.946704575946612[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]2769[/C][C]2775.46704235466[/C][C]3026.625[/C][C]0.917017153547156[/C][C]0.997669926446262[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]3438[/C][C]2820.73528465949[/C][C]3019.04166666667[/C][C]0.934314791280728[/C][C]1.21883113906416[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]2839[/C][C]2975.17381129193[/C][C]3012.66666666667[/C][C]0.987554927403827[/C][C]0.954229964388939[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]3746[/C][C]3704.34689027482[/C][C]3013.08333333333[/C][C]1.22942065667223[/C][C]1.01124438692136[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]2632[/C][C]2705.52395958178[/C][C]2991.66666666667[/C][C]0.904353412673575[/C][C]0.972824502506663[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]2851[/C][C]3021.09070571993[/C][C]2973.5[/C][C]1.01600494559271[/C][C]0.943698908014283[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]3871[/C][C]3839.57955176375[/C][C]2975.95833333333[/C][C]1.29019936494309[/C][C]1.008183304399[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]3618[/C][C]3762.34348384533[/C][C]2930[/C][C]1.28407627434994[/C][C]0.961634687405573[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]2389[/C][C]2220.28076922[/C][C]2878.70833333333[/C][C]0.771276736691514[/C][C]1.07599004284457[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]2344[/C][C]2324.57057419668[/C][C]2882.20833333333[/C][C]0.806524131969414[/C][C]1.00835828605033[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]2678[/C][C]2846.99353781923[/C][C]2902.95833333333[/C][C]0.980721460976038[/C][C]0.940641404494132[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]2492[/C][C]2570.37712301477[/C][C]2925.75[/C][C]0.878536143899778[/C][C]0.96950753945287[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]2858[/C][C]2690.910418988[/C][C]2934.41666666667[/C][C]0.917017153547156[/C][C]1.06209407040567[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]2246[/C][C]2766.07786936957[/C][C]2960.54166666667[/C][C]0.934314791280728[/C][C]0.811980033126074[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]2800[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.987554927403827[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]3869[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.22942065667223[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]3007[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.904353412673575[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]3023[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.01600494559271[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]3907[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.29019936494309[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]4209[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.28407627434994[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=147372&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=147372&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
11954NANA0.771276736691514NA
22302NANA0.806524131969414NA
33054NANA0.980721460976038NA
42414NANA0.878536143899778NA
52226NANA0.917017153547156NA
62725NANA0.934314791280728NA
725892823.254944959642858.833333333330.9875549274038270.917026641402734
834703527.51521915682869.251.229420656672230.983695259812219
924002596.097196648272870.666666666670.9043534126735750.92446461677111
1031802929.988928931792883.833333333331.016004945592711.08532833301843
1140093767.758453781922920.291666666671.290199364943091.06402786940228
1239243769.405903354252935.51.284076274349941.04101285470694
1320722279.026347331342954.8750.7712767366915140.909160178172684
1424342423.840252773253005.291666666670.8065241319694141.00419159109811
1529562999.618315183633058.583333333330.9807214609760380.985458711542453
1628282705.561872157353079.6250.8785361438997781.04525423317894
1726872812.109519448483066.583333333330.9170171535471560.9555104384864
1826292860.832961118623061.958333333330.9343147912807280.918963125680721
1931503045.825136723283084.208333333330.9875549274038271.03420250953369
2041193817.14623552453104.833333333331.229420656672231.07907838627357
2130302816.005801496733113.833333333330.9043534126735751.075992101433
2230553169.554428394673119.6251.016004945592710.963857876246445
2338214026.65845968053120.958333333331.290199364943090.948925775121037
2440014030.822431540663139.083333333331.284076274349940.992601402803729
2525292437.041668761013159.750.7712767366915141.03773359003982
2624722529.931781299393136.833333333330.8065241319694140.97710144529287
2731343039.2558075647430990.9807214609760381.03117348404811
2827892715.07934704963090.458333333330.8785361438997781.02722596414382
2927582833.315541124263089.708333333330.9170171535471560.973417877383902
3029932880.881799348193083.416666666670.9343147912807281.03891801485128
3132823029.8185172749430680.9875549274038271.08323319739688
3234373757.621785397283056.416666666671.229420656672230.914674279715093
3328042761.443145598763053.50.9043534126735751.01541109201146
3430763088.951369377653040.291666666671.016004945592710.995807195443075
3537823908.82025101573029.6251.290199364943090.967555363799924
3638893914.667031890093048.6251.284076274349940.993443367805997
3722712351.397814457563048.708333333330.7712767366915140.965808501665166
3824522454.353749099423043.1250.8065241319694140.99904099028093
3930842990.056280939113048.833333333330.9807214609760381.03141871263754
4025222663.977828012763032.291666666670.8785361438997780.946704575946612
4127692775.467042354663026.6250.9170171535471560.997669926446262
4234382820.735284659493019.041666666670.9343147912807281.21883113906416
4328392975.173811291933012.666666666670.9875549274038270.954229964388939
4437463704.346890274823013.083333333331.229420656672231.01124438692136
4526322705.523959581782991.666666666670.9043534126735750.972824502506663
4628513021.090705719932973.51.016004945592710.943698908014283
4738713839.579551763752975.958333333331.290199364943091.008183304399
4836183762.3434838453329301.284076274349940.961634687405573
4923892220.280769222878.708333333330.7712767366915141.07599004284457
5023442324.570574196682882.208333333330.8065241319694141.00835828605033
5126782846.993537819232902.958333333330.9807214609760380.940641404494132
5224922570.377123014772925.750.8785361438997780.96950753945287
5328582690.9104189882934.416666666670.9170171535471561.06209407040567
5422462766.077869369572960.541666666670.9343147912807280.811980033126074
552800NANA0.987554927403827NA
563869NANA1.22942065667223NA
573007NANA0.904353412673575NA
583023NANA1.01600494559271NA
593907NANA1.29019936494309NA
604209NANA1.28407627434994NA



Parameters (Session):
par1 = multiplicative ; par2 = 12 ;
Parameters (R input):
par1 = multiplicative ; 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')