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 05:01:37 -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/t1322301741nt9co7qql4g5fm3.htm/, Retrieved Mon, 30 Jan 2023 01:20:22 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=147373, Retrieved Mon, 30 Jan 2023 01:20:22 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact103
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]
-    D    [Classical Decomposition] [WS8 Wine Sales Ti...] [2011-11-26 10:01:37] [2a6d487209befbc7c5ce02a41ecac161] [Current]
- 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:
2564
2820
3508
3088
3299
2939
3320
3418
3604
3495
4163
4882
2211
3260
2992
2425
2707
3244
3965
3315
3333
3583
4021
4904
2252
2952
3573
3048
3059
2731
3563
3092
3478
3478
4308
5029
2075
3264
3308
3688
3136
2824
3644
4694
2914
3686
4358
5587
2265
3685
3754
3708
3210
3517
3905
3670
4221
4404
5086
5725




Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time2 seconds
R Server'George Udny Yule' @ yule.wessa.net

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Summary of computational transaction \tabularnewline
Raw Input & view raw input (R code)  \tabularnewline
Raw Output & view raw output of R engine  \tabularnewline
Computing time & 2 seconds \tabularnewline
R Server & 'George Udny Yule' @ yule.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=147373&T=0

[TABLE]
[ROW][C]Summary of computational transaction[/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Input[/C][C]view raw input (R code) [/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Output[/C][C]view raw output of R engine [/C][/ROW]
[ROW][C]Computing time[/C][C]2 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'George Udny Yule' @ yule.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=147373&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=147373&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'George Udny Yule' @ yule.wessa.net







Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
12564NANA-1271.98611111111NA
22820NANA-191.204861111111NA
33508NANA-83.7569444444443NA
43088NANA-289.152777777778NA
53299NANA-497.486111111111NA
62939NANA-464.881944444445NA
733203609.784722222223410.29166666667199.493055555555-289.784722222222
834183614.263888888893413.91666666667200.347222222222-196.263888888889
936043302.024305555563410.75-108.725694444444301.975694444445
1034953472.128472222223361.625110.50347222222222.8715277777778
1141634066.305555555563309.33333333333756.97222222222296.6944444444443
1248824937.253472222223297.3751639.87847222222-55.2534722222231
1322112064.972222222223336.95833333333-1271.98611111111146.027777777777
1432603168.336805555563359.54166666667-191.20486111111191.6631944444448
1529923260.201388888893343.95833333333-83.7569444444443-268.201388888889
1624253047.180555555563336.33333333333-289.152777777778-622.180555555556
1727072836.597222222223334.08333333333-497.486111111111-129.597222222222
1832442864.201388888893329.08333333333-464.881944444445379.798611111111
1939653531.201388888893331.70833333333199.493055555555433.798611111111
2033153520.930555555563320.58333333333200.347222222222-205.930555555556
2133333223.232638888893331.95833333333-108.725694444444109.767361111111
2235833492.628472222223382.125110.50347222222290.3715277777778
2340214179.722222222223422.75756.972222222222-158.722222222222
2449045055.920138888893416.041666666671639.87847222222-151.920138888889
2522522105.930555555563377.91666666667-1271.98611111111146.069444444444
2629523160.670138888893351.875-191.204861111111-208.670138888889
2735733264.868055555563348.625-83.7569444444443308.131944444444
2830483061.138888888893350.29166666667-289.152777777778-13.1388888888887
2930592860.388888888893357.875-497.486111111111198.611111111112
3027312910.159722222223375.04166666667-464.881944444445-179.159722222222
3135633572.368055555563372.875199.493055555555-9.3680555555552
3230923578.847222222223378.5200.347222222222-486.847222222222
3334783271.732638888893380.45833333333-108.725694444444206.267361111111
3434783506.586805555563396.08333333333110.503472222222-28.5868055555557
3543084182.930555555563425.95833333333756.972222222222125.069444444444
3650295072.920138888893433.041666666671639.87847222222-43.9201388888891
3720752168.305555555563440.29166666667-1271.98611111111-93.3055555555557
3832643319.211805555563510.41666666667-191.204861111111-55.2118055555561
3933083469.909722222223553.66666666667-83.7569444444443-161.909722222222
4036883249.680555555563538.83333333333-289.152777777778438.319444444444
4131363052.097222222223549.58333333333-497.48611111111183.9027777777783
4228243110.034722222223574.91666666667-464.881944444445-286.034722222222
4336443805.576388888893606.08333333333199.493055555555-161.576388888889
4446943831.888888888893631.54166666667200.347222222222862.111111111111
4529143558.940972222223667.66666666667-108.725694444444-644.940972222223
4636863797.586805555563687.08333333333110.503472222222-111.586805555556
4743584447.972222222223691756.972222222222-89.9722222222217
4855875362.836805555553722.958333333331639.87847222222224.163194444445
4922652490.722222222223762.70833333333-1271.98611111111-225.722222222222
5036853539.711805555563730.91666666667-191.204861111111145.288194444445
5137543658.951388888893742.70833333333-83.756944444444395.0486111111113
5237083537.930555555563827.08333333333-289.152777777778170.069444444444
5332103389.847222222223887.33333333333-497.486111111111-179.847222222223
5435173458.534722222223923.41666666667-464.88194444444558.4652777777774
553905NANA199.493055555555NA
563670NANA200.347222222222NA
574221NANA-108.725694444444NA
584404NANA110.503472222222NA
595086NANA756.972222222222NA
605725NANA1639.87847222222NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 2564 & NA & NA & -1271.98611111111 & NA \tabularnewline
2 & 2820 & NA & NA & -191.204861111111 & NA \tabularnewline
3 & 3508 & NA & NA & -83.7569444444443 & NA \tabularnewline
4 & 3088 & NA & NA & -289.152777777778 & NA \tabularnewline
5 & 3299 & NA & NA & -497.486111111111 & NA \tabularnewline
6 & 2939 & NA & NA & -464.881944444445 & NA \tabularnewline
7 & 3320 & 3609.78472222222 & 3410.29166666667 & 199.493055555555 & -289.784722222222 \tabularnewline
8 & 3418 & 3614.26388888889 & 3413.91666666667 & 200.347222222222 & -196.263888888889 \tabularnewline
9 & 3604 & 3302.02430555556 & 3410.75 & -108.725694444444 & 301.975694444445 \tabularnewline
10 & 3495 & 3472.12847222222 & 3361.625 & 110.503472222222 & 22.8715277777778 \tabularnewline
11 & 4163 & 4066.30555555556 & 3309.33333333333 & 756.972222222222 & 96.6944444444443 \tabularnewline
12 & 4882 & 4937.25347222222 & 3297.375 & 1639.87847222222 & -55.2534722222231 \tabularnewline
13 & 2211 & 2064.97222222222 & 3336.95833333333 & -1271.98611111111 & 146.027777777777 \tabularnewline
14 & 3260 & 3168.33680555556 & 3359.54166666667 & -191.204861111111 & 91.6631944444448 \tabularnewline
15 & 2992 & 3260.20138888889 & 3343.95833333333 & -83.7569444444443 & -268.201388888889 \tabularnewline
16 & 2425 & 3047.18055555556 & 3336.33333333333 & -289.152777777778 & -622.180555555556 \tabularnewline
17 & 2707 & 2836.59722222222 & 3334.08333333333 & -497.486111111111 & -129.597222222222 \tabularnewline
18 & 3244 & 2864.20138888889 & 3329.08333333333 & -464.881944444445 & 379.798611111111 \tabularnewline
19 & 3965 & 3531.20138888889 & 3331.70833333333 & 199.493055555555 & 433.798611111111 \tabularnewline
20 & 3315 & 3520.93055555556 & 3320.58333333333 & 200.347222222222 & -205.930555555556 \tabularnewline
21 & 3333 & 3223.23263888889 & 3331.95833333333 & -108.725694444444 & 109.767361111111 \tabularnewline
22 & 3583 & 3492.62847222222 & 3382.125 & 110.503472222222 & 90.3715277777778 \tabularnewline
23 & 4021 & 4179.72222222222 & 3422.75 & 756.972222222222 & -158.722222222222 \tabularnewline
24 & 4904 & 5055.92013888889 & 3416.04166666667 & 1639.87847222222 & -151.920138888889 \tabularnewline
25 & 2252 & 2105.93055555556 & 3377.91666666667 & -1271.98611111111 & 146.069444444444 \tabularnewline
26 & 2952 & 3160.67013888889 & 3351.875 & -191.204861111111 & -208.670138888889 \tabularnewline
27 & 3573 & 3264.86805555556 & 3348.625 & -83.7569444444443 & 308.131944444444 \tabularnewline
28 & 3048 & 3061.13888888889 & 3350.29166666667 & -289.152777777778 & -13.1388888888887 \tabularnewline
29 & 3059 & 2860.38888888889 & 3357.875 & -497.486111111111 & 198.611111111112 \tabularnewline
30 & 2731 & 2910.15972222222 & 3375.04166666667 & -464.881944444445 & -179.159722222222 \tabularnewline
31 & 3563 & 3572.36805555556 & 3372.875 & 199.493055555555 & -9.3680555555552 \tabularnewline
32 & 3092 & 3578.84722222222 & 3378.5 & 200.347222222222 & -486.847222222222 \tabularnewline
33 & 3478 & 3271.73263888889 & 3380.45833333333 & -108.725694444444 & 206.267361111111 \tabularnewline
34 & 3478 & 3506.58680555556 & 3396.08333333333 & 110.503472222222 & -28.5868055555557 \tabularnewline
35 & 4308 & 4182.93055555556 & 3425.95833333333 & 756.972222222222 & 125.069444444444 \tabularnewline
36 & 5029 & 5072.92013888889 & 3433.04166666667 & 1639.87847222222 & -43.9201388888891 \tabularnewline
37 & 2075 & 2168.30555555556 & 3440.29166666667 & -1271.98611111111 & -93.3055555555557 \tabularnewline
38 & 3264 & 3319.21180555556 & 3510.41666666667 & -191.204861111111 & -55.2118055555561 \tabularnewline
39 & 3308 & 3469.90972222222 & 3553.66666666667 & -83.7569444444443 & -161.909722222222 \tabularnewline
40 & 3688 & 3249.68055555556 & 3538.83333333333 & -289.152777777778 & 438.319444444444 \tabularnewline
41 & 3136 & 3052.09722222222 & 3549.58333333333 & -497.486111111111 & 83.9027777777783 \tabularnewline
42 & 2824 & 3110.03472222222 & 3574.91666666667 & -464.881944444445 & -286.034722222222 \tabularnewline
43 & 3644 & 3805.57638888889 & 3606.08333333333 & 199.493055555555 & -161.576388888889 \tabularnewline
44 & 4694 & 3831.88888888889 & 3631.54166666667 & 200.347222222222 & 862.111111111111 \tabularnewline
45 & 2914 & 3558.94097222222 & 3667.66666666667 & -108.725694444444 & -644.940972222223 \tabularnewline
46 & 3686 & 3797.58680555556 & 3687.08333333333 & 110.503472222222 & -111.586805555556 \tabularnewline
47 & 4358 & 4447.97222222222 & 3691 & 756.972222222222 & -89.9722222222217 \tabularnewline
48 & 5587 & 5362.83680555555 & 3722.95833333333 & 1639.87847222222 & 224.163194444445 \tabularnewline
49 & 2265 & 2490.72222222222 & 3762.70833333333 & -1271.98611111111 & -225.722222222222 \tabularnewline
50 & 3685 & 3539.71180555556 & 3730.91666666667 & -191.204861111111 & 145.288194444445 \tabularnewline
51 & 3754 & 3658.95138888889 & 3742.70833333333 & -83.7569444444443 & 95.0486111111113 \tabularnewline
52 & 3708 & 3537.93055555556 & 3827.08333333333 & -289.152777777778 & 170.069444444444 \tabularnewline
53 & 3210 & 3389.84722222222 & 3887.33333333333 & -497.486111111111 & -179.847222222223 \tabularnewline
54 & 3517 & 3458.53472222222 & 3923.41666666667 & -464.881944444445 & 58.4652777777774 \tabularnewline
55 & 3905 & NA & NA & 199.493055555555 & NA \tabularnewline
56 & 3670 & NA & NA & 200.347222222222 & NA \tabularnewline
57 & 4221 & NA & NA & -108.725694444444 & NA \tabularnewline
58 & 4404 & NA & NA & 110.503472222222 & NA \tabularnewline
59 & 5086 & NA & NA & 756.972222222222 & NA \tabularnewline
60 & 5725 & NA & NA & 1639.87847222222 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=147373&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]2564[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1271.98611111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]2820[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-191.204861111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]3508[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-83.7569444444443[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]3088[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-289.152777777778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]3299[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-497.486111111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]2939[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-464.881944444445[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]3320[/C][C]3609.78472222222[/C][C]3410.29166666667[/C][C]199.493055555555[/C][C]-289.784722222222[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]3418[/C][C]3614.26388888889[/C][C]3413.91666666667[/C][C]200.347222222222[/C][C]-196.263888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]3604[/C][C]3302.02430555556[/C][C]3410.75[/C][C]-108.725694444444[/C][C]301.975694444445[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]3495[/C][C]3472.12847222222[/C][C]3361.625[/C][C]110.503472222222[/C][C]22.8715277777778[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]4163[/C][C]4066.30555555556[/C][C]3309.33333333333[/C][C]756.972222222222[/C][C]96.6944444444443[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]4882[/C][C]4937.25347222222[/C][C]3297.375[/C][C]1639.87847222222[/C][C]-55.2534722222231[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]2211[/C][C]2064.97222222222[/C][C]3336.95833333333[/C][C]-1271.98611111111[/C][C]146.027777777777[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]3260[/C][C]3168.33680555556[/C][C]3359.54166666667[/C][C]-191.204861111111[/C][C]91.6631944444448[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]2992[/C][C]3260.20138888889[/C][C]3343.95833333333[/C][C]-83.7569444444443[/C][C]-268.201388888889[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]2425[/C][C]3047.18055555556[/C][C]3336.33333333333[/C][C]-289.152777777778[/C][C]-622.180555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]2707[/C][C]2836.59722222222[/C][C]3334.08333333333[/C][C]-497.486111111111[/C][C]-129.597222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]3244[/C][C]2864.20138888889[/C][C]3329.08333333333[/C][C]-464.881944444445[/C][C]379.798611111111[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]3965[/C][C]3531.20138888889[/C][C]3331.70833333333[/C][C]199.493055555555[/C][C]433.798611111111[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]3315[/C][C]3520.93055555556[/C][C]3320.58333333333[/C][C]200.347222222222[/C][C]-205.930555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]3333[/C][C]3223.23263888889[/C][C]3331.95833333333[/C][C]-108.725694444444[/C][C]109.767361111111[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]3583[/C][C]3492.62847222222[/C][C]3382.125[/C][C]110.503472222222[/C][C]90.3715277777778[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]4021[/C][C]4179.72222222222[/C][C]3422.75[/C][C]756.972222222222[/C][C]-158.722222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]4904[/C][C]5055.92013888889[/C][C]3416.04166666667[/C][C]1639.87847222222[/C][C]-151.920138888889[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]2252[/C][C]2105.93055555556[/C][C]3377.91666666667[/C][C]-1271.98611111111[/C][C]146.069444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]2952[/C][C]3160.67013888889[/C][C]3351.875[/C][C]-191.204861111111[/C][C]-208.670138888889[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]3573[/C][C]3264.86805555556[/C][C]3348.625[/C][C]-83.7569444444443[/C][C]308.131944444444[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]3048[/C][C]3061.13888888889[/C][C]3350.29166666667[/C][C]-289.152777777778[/C][C]-13.1388888888887[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]3059[/C][C]2860.38888888889[/C][C]3357.875[/C][C]-497.486111111111[/C][C]198.611111111112[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]2731[/C][C]2910.15972222222[/C][C]3375.04166666667[/C][C]-464.881944444445[/C][C]-179.159722222222[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]3563[/C][C]3572.36805555556[/C][C]3372.875[/C][C]199.493055555555[/C][C]-9.3680555555552[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]3092[/C][C]3578.84722222222[/C][C]3378.5[/C][C]200.347222222222[/C][C]-486.847222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]3478[/C][C]3271.73263888889[/C][C]3380.45833333333[/C][C]-108.725694444444[/C][C]206.267361111111[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]3478[/C][C]3506.58680555556[/C][C]3396.08333333333[/C][C]110.503472222222[/C][C]-28.5868055555557[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]4308[/C][C]4182.93055555556[/C][C]3425.95833333333[/C][C]756.972222222222[/C][C]125.069444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]5029[/C][C]5072.92013888889[/C][C]3433.04166666667[/C][C]1639.87847222222[/C][C]-43.9201388888891[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]2075[/C][C]2168.30555555556[/C][C]3440.29166666667[/C][C]-1271.98611111111[/C][C]-93.3055555555557[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]3264[/C][C]3319.21180555556[/C][C]3510.41666666667[/C][C]-191.204861111111[/C][C]-55.2118055555561[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]3308[/C][C]3469.90972222222[/C][C]3553.66666666667[/C][C]-83.7569444444443[/C][C]-161.909722222222[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]3688[/C][C]3249.68055555556[/C][C]3538.83333333333[/C][C]-289.152777777778[/C][C]438.319444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]3136[/C][C]3052.09722222222[/C][C]3549.58333333333[/C][C]-497.486111111111[/C][C]83.9027777777783[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]2824[/C][C]3110.03472222222[/C][C]3574.91666666667[/C][C]-464.881944444445[/C][C]-286.034722222222[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]3644[/C][C]3805.57638888889[/C][C]3606.08333333333[/C][C]199.493055555555[/C][C]-161.576388888889[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]4694[/C][C]3831.88888888889[/C][C]3631.54166666667[/C][C]200.347222222222[/C][C]862.111111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]2914[/C][C]3558.94097222222[/C][C]3667.66666666667[/C][C]-108.725694444444[/C][C]-644.940972222223[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]3686[/C][C]3797.58680555556[/C][C]3687.08333333333[/C][C]110.503472222222[/C][C]-111.586805555556[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]4358[/C][C]4447.97222222222[/C][C]3691[/C][C]756.972222222222[/C][C]-89.9722222222217[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]5587[/C][C]5362.83680555555[/C][C]3722.95833333333[/C][C]1639.87847222222[/C][C]224.163194444445[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]2265[/C][C]2490.72222222222[/C][C]3762.70833333333[/C][C]-1271.98611111111[/C][C]-225.722222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]3685[/C][C]3539.71180555556[/C][C]3730.91666666667[/C][C]-191.204861111111[/C][C]145.288194444445[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]3754[/C][C]3658.95138888889[/C][C]3742.70833333333[/C][C]-83.7569444444443[/C][C]95.0486111111113[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]3708[/C][C]3537.93055555556[/C][C]3827.08333333333[/C][C]-289.152777777778[/C][C]170.069444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]3210[/C][C]3389.84722222222[/C][C]3887.33333333333[/C][C]-497.486111111111[/C][C]-179.847222222223[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]3517[/C][C]3458.53472222222[/C][C]3923.41666666667[/C][C]-464.881944444445[/C][C]58.4652777777774[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]3905[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]199.493055555555[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]3670[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]200.347222222222[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]4221[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-108.725694444444[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]4404[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]110.503472222222[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]5086[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]756.972222222222[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]5725[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1639.87847222222[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=147373&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=147373&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
12564NANA-1271.98611111111NA
22820NANA-191.204861111111NA
33508NANA-83.7569444444443NA
43088NANA-289.152777777778NA
53299NANA-497.486111111111NA
62939NANA-464.881944444445NA
733203609.784722222223410.29166666667199.493055555555-289.784722222222
834183614.263888888893413.91666666667200.347222222222-196.263888888889
936043302.024305555563410.75-108.725694444444301.975694444445
1034953472.128472222223361.625110.50347222222222.8715277777778
1141634066.305555555563309.33333333333756.97222222222296.6944444444443
1248824937.253472222223297.3751639.87847222222-55.2534722222231
1322112064.972222222223336.95833333333-1271.98611111111146.027777777777
1432603168.336805555563359.54166666667-191.20486111111191.6631944444448
1529923260.201388888893343.95833333333-83.7569444444443-268.201388888889
1624253047.180555555563336.33333333333-289.152777777778-622.180555555556
1727072836.597222222223334.08333333333-497.486111111111-129.597222222222
1832442864.201388888893329.08333333333-464.881944444445379.798611111111
1939653531.201388888893331.70833333333199.493055555555433.798611111111
2033153520.930555555563320.58333333333200.347222222222-205.930555555556
2133333223.232638888893331.95833333333-108.725694444444109.767361111111
2235833492.628472222223382.125110.50347222222290.3715277777778
2340214179.722222222223422.75756.972222222222-158.722222222222
2449045055.920138888893416.041666666671639.87847222222-151.920138888889
2522522105.930555555563377.91666666667-1271.98611111111146.069444444444
2629523160.670138888893351.875-191.204861111111-208.670138888889
2735733264.868055555563348.625-83.7569444444443308.131944444444
2830483061.138888888893350.29166666667-289.152777777778-13.1388888888887
2930592860.388888888893357.875-497.486111111111198.611111111112
3027312910.159722222223375.04166666667-464.881944444445-179.159722222222
3135633572.368055555563372.875199.493055555555-9.3680555555552
3230923578.847222222223378.5200.347222222222-486.847222222222
3334783271.732638888893380.45833333333-108.725694444444206.267361111111
3434783506.586805555563396.08333333333110.503472222222-28.5868055555557
3543084182.930555555563425.95833333333756.972222222222125.069444444444
3650295072.920138888893433.041666666671639.87847222222-43.9201388888891
3720752168.305555555563440.29166666667-1271.98611111111-93.3055555555557
3832643319.211805555563510.41666666667-191.204861111111-55.2118055555561
3933083469.909722222223553.66666666667-83.7569444444443-161.909722222222
4036883249.680555555563538.83333333333-289.152777777778438.319444444444
4131363052.097222222223549.58333333333-497.48611111111183.9027777777783
4228243110.034722222223574.91666666667-464.881944444445-286.034722222222
4336443805.576388888893606.08333333333199.493055555555-161.576388888889
4446943831.888888888893631.54166666667200.347222222222862.111111111111
4529143558.940972222223667.66666666667-108.725694444444-644.940972222223
4636863797.586805555563687.08333333333110.503472222222-111.586805555556
4743584447.972222222223691756.972222222222-89.9722222222217
4855875362.836805555553722.958333333331639.87847222222224.163194444445
4922652490.722222222223762.70833333333-1271.98611111111-225.722222222222
5036853539.711805555563730.91666666667-191.204861111111145.288194444445
5137543658.951388888893742.70833333333-83.756944444444395.0486111111113
5237083537.930555555563827.08333333333-289.152777777778170.069444444444
5332103389.847222222223887.33333333333-497.486111111111-179.847222222223
5435173458.534722222223923.41666666667-464.88194444444558.4652777777774
553905NANA199.493055555555NA
563670NANA200.347222222222NA
574221NANA-108.725694444444NA
584404NANA110.503472222222NA
595086NANA756.972222222222NA
605725NANA1639.87847222222NA



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')