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 06:46:36 -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/t13223080372vz5x3yynawxxsa.htm/, Retrieved Sun, 05 Feb 2023 14:33:44 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=147388, Retrieved Sun, 05 Feb 2023 14:33:44 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact116
Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-     [Univariate Explorative Data Analysis] [Run Sequence gebo...] [2008-12-12 13:32:37] [76963dc1903f0f612b6153510a3818cf]
- R  D  [Univariate Explorative Data Analysis] [Run Sequence gebo...] [2008-12-17 12:14:40] [76963dc1903f0f612b6153510a3818cf]
-         [Univariate Explorative Data Analysis] [Run Sequence Plot...] [2008-12-22 18:19:51] [1ce0d16c8f4225c977b42c8fa93bc163]
- RMP       [Univariate Data Series] [Identifying Integ...] [2009-11-22 12:08:06] [b98453cac15ba1066b407e146608df68]
- R P         [Univariate Data Series] [W8: Monthly Births] [2011-11-26 11:38:33] [570fce4db58fd7864ac807c4286d6e49]
- RMP             [Classical Decomposition] [W8: Classical Dec...] [2011-11-26 11:46:36] [8e74b77f6c0ad21b554439c4ef29c61b] [Current]
- RMP               [Decomposition by Loess] [W8: Decomposition...] [2011-11-26 12:36:09] [570fce4db58fd7864ac807c4286d6e49]
- RMP               [Structural Time Series Models] [W8: Structural Ti...] [2011-11-26 12:44:45] [570fce4db58fd7864ac807c4286d6e49]
Feedback Forum

Post a new message
Dataseries X:
9700
9081
9084
9743
8587
9731
9563
9998
9437
10038
9918
9252
9737
9035
9133
9487
8700
9627
8947
9283
8829
9947
9628
9318
9605
8640
9214
9567
8547
9185
9470
9123
9278
10170
9434
9655
9429
8739
9552
9687
9019
9672
9206
9069
9788
10312
10105
9863
9656
9295
9946
9701
9049
10190
9706
9765
9893
9994
10433
10073
10112
9266
9820
10097
9115
10411
9678
10408
10153
10368
10581
10597
10680
9738
9556




Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time1 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 & 1 seconds \tabularnewline
R Server & 'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=147388&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]'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=147388&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=147388&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'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.wessa.net







Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
19700NANA171.438194444444NA
29081NANA-545.736805555555NA
39084NANA-17.1201388888896NA
49743NANA148.963194444445NA
58587NANA-681.111805555555NA
69731NANA233.154861111111NA
795639311.029861111119512.54166666667-201.511805555556251.97013888889
899989425.138194444459512.16666666667-87.0284722222221572.861805555554
994379474.479861111119512.29166666667-37.811805555555-37.4798611111109
10100389986.771527777789503.66666666667483.10486111111151.2284722222212
1199189894.746527777789497.70833333333397.03819444444523.2534722222226
1292529634.704861111119498.08333333333136.621527777778-382.704861111111
1397379639.521527777789468.08333333333171.43819444444497.478472222223
1490358866.888194444449412.625-545.736805555555168.111805555556
1591339340.379861111119357.5-17.1201388888896-207.379861111111
1694879477.338194444449328.375148.9631944444459.66180555555547
1787008631.388194444449312.5-681.11180555555568.6118055555562
1896279536.321527777789303.16666666667233.15486111111190.6784722222237
1989479098.904861111119300.41666666667-201.511805555556-151.90486111111
2092839191.429861111119278.45833333333-87.028472222222191.5701388888901
2188299227.563194444449265.375-37.811805555555-398.563194444443
2299479755.188194444449272.08333333333483.104861111111191.811805555557
2396289666.079861111119269.04166666666397.038194444445-38.0798611111095
2493189380.871527777789244.25136.621527777778-62.8715277777774
2596059419.063194444449247.625171.438194444444185.936805555557
2686408717.013194444449262.75-545.736805555555-77.013194444442
2792149257.671527777789274.79166666667-17.1201388888896-43.6715277777766
2895679451.754861111119302.79166666667148.963194444445115.245138888889
2985478622.888194444449304-681.111805555555-75.888194444442
3091859543.113194444449309.95833333333233.154861111111-358.113194444444
3194709115.154861111119316.66666666667-201.511805555556354.845138888888
3291239226.429861111119313.45833333333-87.0284722222221-103.429861111112
3392789293.854861111119331.66666666667-37.811805555555-15.8548611111109
34101709833.854861111119350.75483.104861111111336.145138888889
3594349772.454861111119375.41666666667397.038194444445-338.454861111111
3696559551.996527777789415.375136.621527777778103.003472222223
3794299596.104861111119424.66666666667171.438194444444-167.104861111109
3887398865.679861111119411.41666666667-545.736805555555-126.67986111111
3995529413.296527777789430.41666666667-17.1201388888896138.703472222223
4096879606.546527777789457.58333333333148.96319444444580.4534722222234
4190198810.346527777789491.45833333333-681.111805555555208.653472222222
4296729761.238194444449528.08333333333233.154861111111-89.2381944444423
4392069344.696527777789546.20833333333-201.511805555556-138.696527777776
4490699491.804861111119578.83333333333-87.0284722222221-422.80486111111
4597889580.604861111119618.41666666667-37.811805555555207.395138888887
461031210118.52152777789635.41666666667483.104861111111193.478472222223
471010510034.28819444449637.25397.03819444444570.7118055555566
4898639796.704861111119660.08333333333136.62152777777866.2951388888905
4996569873.938194444449702.5171.438194444444-217.938194444443
5092959206.596527777789752.33333333333-545.73680555555588.4034722222241
5199469768.588194444449785.70833333333-17.1201388888896177.411805555555
5297019925.796527777789776.83333333333148.963194444445-224.796527777777
5390499096.138194444449777.25-681.111805555555-47.138194444442
541019010032.82152777789799.66666666667233.154861111111157.178472222224
5597069625.904861111119827.41666666667-201.51180555555680.095138888888
5697659758.179861111119845.20833333333-87.02847222222216.82013888889014
5798939800.938194444449838.75-37.81180555555592.0618055555569
58999410333.10486111119850483.104861111111-339.104861111111
591043310266.28819444449869.25397.038194444445166.711805555557
601007310017.82986111119881.20833333333136.62152777777855.1701388888887
611011210060.68819444449889.25171.43819444444451.3118055555569
6292669369.138194444449914.875-545.736805555555-103.138194444444
6398209935.379861111119952.5-17.1201388888896-115.379861111112
641009710127.87986111119978.91666666667148.963194444445-30.8798611111106
6591159319.5548611111110000.6666666667-681.111805555555-204.55486111111
661041110261.821527777810028.6666666667233.154861111111149.178472222224
6796789872.6548611111110074.1666666667-201.511805555556-194.65486111111
681040810030.471527777810117.5-87.0284722222221377.528472222222
691015310088.354861111110126.1666666667-37.81180555555564.6451388888909
7010368NANA483.104861111111NA
7110581NANA397.038194444445NA
7210597NANA136.621527777778NA
7310680NANANANA
749738NANANANA
759556NANANANA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 9700 & NA & NA & 171.438194444444 & NA \tabularnewline
2 & 9081 & NA & NA & -545.736805555555 & NA \tabularnewline
3 & 9084 & NA & NA & -17.1201388888896 & NA \tabularnewline
4 & 9743 & NA & NA & 148.963194444445 & NA \tabularnewline
5 & 8587 & NA & NA & -681.111805555555 & NA \tabularnewline
6 & 9731 & NA & NA & 233.154861111111 & NA \tabularnewline
7 & 9563 & 9311.02986111111 & 9512.54166666667 & -201.511805555556 & 251.97013888889 \tabularnewline
8 & 9998 & 9425.13819444445 & 9512.16666666667 & -87.0284722222221 & 572.861805555554 \tabularnewline
9 & 9437 & 9474.47986111111 & 9512.29166666667 & -37.811805555555 & -37.4798611111109 \tabularnewline
10 & 10038 & 9986.77152777778 & 9503.66666666667 & 483.104861111111 & 51.2284722222212 \tabularnewline
11 & 9918 & 9894.74652777778 & 9497.70833333333 & 397.038194444445 & 23.2534722222226 \tabularnewline
12 & 9252 & 9634.70486111111 & 9498.08333333333 & 136.621527777778 & -382.704861111111 \tabularnewline
13 & 9737 & 9639.52152777778 & 9468.08333333333 & 171.438194444444 & 97.478472222223 \tabularnewline
14 & 9035 & 8866.88819444444 & 9412.625 & -545.736805555555 & 168.111805555556 \tabularnewline
15 & 9133 & 9340.37986111111 & 9357.5 & -17.1201388888896 & -207.379861111111 \tabularnewline
16 & 9487 & 9477.33819444444 & 9328.375 & 148.963194444445 & 9.66180555555547 \tabularnewline
17 & 8700 & 8631.38819444444 & 9312.5 & -681.111805555555 & 68.6118055555562 \tabularnewline
18 & 9627 & 9536.32152777778 & 9303.16666666667 & 233.154861111111 & 90.6784722222237 \tabularnewline
19 & 8947 & 9098.90486111111 & 9300.41666666667 & -201.511805555556 & -151.90486111111 \tabularnewline
20 & 9283 & 9191.42986111111 & 9278.45833333333 & -87.0284722222221 & 91.5701388888901 \tabularnewline
21 & 8829 & 9227.56319444444 & 9265.375 & -37.811805555555 & -398.563194444443 \tabularnewline
22 & 9947 & 9755.18819444444 & 9272.08333333333 & 483.104861111111 & 191.811805555557 \tabularnewline
23 & 9628 & 9666.07986111111 & 9269.04166666666 & 397.038194444445 & -38.0798611111095 \tabularnewline
24 & 9318 & 9380.87152777778 & 9244.25 & 136.621527777778 & -62.8715277777774 \tabularnewline
25 & 9605 & 9419.06319444444 & 9247.625 & 171.438194444444 & 185.936805555557 \tabularnewline
26 & 8640 & 8717.01319444444 & 9262.75 & -545.736805555555 & -77.013194444442 \tabularnewline
27 & 9214 & 9257.67152777778 & 9274.79166666667 & -17.1201388888896 & -43.6715277777766 \tabularnewline
28 & 9567 & 9451.75486111111 & 9302.79166666667 & 148.963194444445 & 115.245138888889 \tabularnewline
29 & 8547 & 8622.88819444444 & 9304 & -681.111805555555 & -75.888194444442 \tabularnewline
30 & 9185 & 9543.11319444444 & 9309.95833333333 & 233.154861111111 & -358.113194444444 \tabularnewline
31 & 9470 & 9115.15486111111 & 9316.66666666667 & -201.511805555556 & 354.845138888888 \tabularnewline
32 & 9123 & 9226.42986111111 & 9313.45833333333 & -87.0284722222221 & -103.429861111112 \tabularnewline
33 & 9278 & 9293.85486111111 & 9331.66666666667 & -37.811805555555 & -15.8548611111109 \tabularnewline
34 & 10170 & 9833.85486111111 & 9350.75 & 483.104861111111 & 336.145138888889 \tabularnewline
35 & 9434 & 9772.45486111111 & 9375.41666666667 & 397.038194444445 & -338.454861111111 \tabularnewline
36 & 9655 & 9551.99652777778 & 9415.375 & 136.621527777778 & 103.003472222223 \tabularnewline
37 & 9429 & 9596.10486111111 & 9424.66666666667 & 171.438194444444 & -167.104861111109 \tabularnewline
38 & 8739 & 8865.67986111111 & 9411.41666666667 & -545.736805555555 & -126.67986111111 \tabularnewline
39 & 9552 & 9413.29652777778 & 9430.41666666667 & -17.1201388888896 & 138.703472222223 \tabularnewline
40 & 9687 & 9606.54652777778 & 9457.58333333333 & 148.963194444445 & 80.4534722222234 \tabularnewline
41 & 9019 & 8810.34652777778 & 9491.45833333333 & -681.111805555555 & 208.653472222222 \tabularnewline
42 & 9672 & 9761.23819444444 & 9528.08333333333 & 233.154861111111 & -89.2381944444423 \tabularnewline
43 & 9206 & 9344.69652777778 & 9546.20833333333 & -201.511805555556 & -138.696527777776 \tabularnewline
44 & 9069 & 9491.80486111111 & 9578.83333333333 & -87.0284722222221 & -422.80486111111 \tabularnewline
45 & 9788 & 9580.60486111111 & 9618.41666666667 & -37.811805555555 & 207.395138888887 \tabularnewline
46 & 10312 & 10118.5215277778 & 9635.41666666667 & 483.104861111111 & 193.478472222223 \tabularnewline
47 & 10105 & 10034.2881944444 & 9637.25 & 397.038194444445 & 70.7118055555566 \tabularnewline
48 & 9863 & 9796.70486111111 & 9660.08333333333 & 136.621527777778 & 66.2951388888905 \tabularnewline
49 & 9656 & 9873.93819444444 & 9702.5 & 171.438194444444 & -217.938194444443 \tabularnewline
50 & 9295 & 9206.59652777778 & 9752.33333333333 & -545.736805555555 & 88.4034722222241 \tabularnewline
51 & 9946 & 9768.58819444444 & 9785.70833333333 & -17.1201388888896 & 177.411805555555 \tabularnewline
52 & 9701 & 9925.79652777778 & 9776.83333333333 & 148.963194444445 & -224.796527777777 \tabularnewline
53 & 9049 & 9096.13819444444 & 9777.25 & -681.111805555555 & -47.138194444442 \tabularnewline
54 & 10190 & 10032.8215277778 & 9799.66666666667 & 233.154861111111 & 157.178472222224 \tabularnewline
55 & 9706 & 9625.90486111111 & 9827.41666666667 & -201.511805555556 & 80.095138888888 \tabularnewline
56 & 9765 & 9758.17986111111 & 9845.20833333333 & -87.0284722222221 & 6.82013888889014 \tabularnewline
57 & 9893 & 9800.93819444444 & 9838.75 & -37.811805555555 & 92.0618055555569 \tabularnewline
58 & 9994 & 10333.1048611111 & 9850 & 483.104861111111 & -339.104861111111 \tabularnewline
59 & 10433 & 10266.2881944444 & 9869.25 & 397.038194444445 & 166.711805555557 \tabularnewline
60 & 10073 & 10017.8298611111 & 9881.20833333333 & 136.621527777778 & 55.1701388888887 \tabularnewline
61 & 10112 & 10060.6881944444 & 9889.25 & 171.438194444444 & 51.3118055555569 \tabularnewline
62 & 9266 & 9369.13819444444 & 9914.875 & -545.736805555555 & -103.138194444444 \tabularnewline
63 & 9820 & 9935.37986111111 & 9952.5 & -17.1201388888896 & -115.379861111112 \tabularnewline
64 & 10097 & 10127.8798611111 & 9978.91666666667 & 148.963194444445 & -30.8798611111106 \tabularnewline
65 & 9115 & 9319.55486111111 & 10000.6666666667 & -681.111805555555 & -204.55486111111 \tabularnewline
66 & 10411 & 10261.8215277778 & 10028.6666666667 & 233.154861111111 & 149.178472222224 \tabularnewline
67 & 9678 & 9872.65486111111 & 10074.1666666667 & -201.511805555556 & -194.65486111111 \tabularnewline
68 & 10408 & 10030.4715277778 & 10117.5 & -87.0284722222221 & 377.528472222222 \tabularnewline
69 & 10153 & 10088.3548611111 & 10126.1666666667 & -37.811805555555 & 64.6451388888909 \tabularnewline
70 & 10368 & NA & NA & 483.104861111111 & NA \tabularnewline
71 & 10581 & NA & NA & 397.038194444445 & NA \tabularnewline
72 & 10597 & NA & NA & 136.621527777778 & NA \tabularnewline
73 & 10680 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
74 & 9738 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
75 & 9556 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=147388&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]9700[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]171.438194444444[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]9081[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-545.736805555555[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]9084[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-17.1201388888896[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]9743[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]148.963194444445[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]8587[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-681.111805555555[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]9731[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]233.154861111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]9563[/C][C]9311.02986111111[/C][C]9512.54166666667[/C][C]-201.511805555556[/C][C]251.97013888889[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]9998[/C][C]9425.13819444445[/C][C]9512.16666666667[/C][C]-87.0284722222221[/C][C]572.861805555554[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]9437[/C][C]9474.47986111111[/C][C]9512.29166666667[/C][C]-37.811805555555[/C][C]-37.4798611111109[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]10038[/C][C]9986.77152777778[/C][C]9503.66666666667[/C][C]483.104861111111[/C][C]51.2284722222212[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]9918[/C][C]9894.74652777778[/C][C]9497.70833333333[/C][C]397.038194444445[/C][C]23.2534722222226[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]9252[/C][C]9634.70486111111[/C][C]9498.08333333333[/C][C]136.621527777778[/C][C]-382.704861111111[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]9737[/C][C]9639.52152777778[/C][C]9468.08333333333[/C][C]171.438194444444[/C][C]97.478472222223[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]9035[/C][C]8866.88819444444[/C][C]9412.625[/C][C]-545.736805555555[/C][C]168.111805555556[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]9133[/C][C]9340.37986111111[/C][C]9357.5[/C][C]-17.1201388888896[/C][C]-207.379861111111[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]9487[/C][C]9477.33819444444[/C][C]9328.375[/C][C]148.963194444445[/C][C]9.66180555555547[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]8700[/C][C]8631.38819444444[/C][C]9312.5[/C][C]-681.111805555555[/C][C]68.6118055555562[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]9627[/C][C]9536.32152777778[/C][C]9303.16666666667[/C][C]233.154861111111[/C][C]90.6784722222237[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]8947[/C][C]9098.90486111111[/C][C]9300.41666666667[/C][C]-201.511805555556[/C][C]-151.90486111111[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]9283[/C][C]9191.42986111111[/C][C]9278.45833333333[/C][C]-87.0284722222221[/C][C]91.5701388888901[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]8829[/C][C]9227.56319444444[/C][C]9265.375[/C][C]-37.811805555555[/C][C]-398.563194444443[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]9947[/C][C]9755.18819444444[/C][C]9272.08333333333[/C][C]483.104861111111[/C][C]191.811805555557[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]9628[/C][C]9666.07986111111[/C][C]9269.04166666666[/C][C]397.038194444445[/C][C]-38.0798611111095[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]9318[/C][C]9380.87152777778[/C][C]9244.25[/C][C]136.621527777778[/C][C]-62.8715277777774[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]9605[/C][C]9419.06319444444[/C][C]9247.625[/C][C]171.438194444444[/C][C]185.936805555557[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]8640[/C][C]8717.01319444444[/C][C]9262.75[/C][C]-545.736805555555[/C][C]-77.013194444442[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]9214[/C][C]9257.67152777778[/C][C]9274.79166666667[/C][C]-17.1201388888896[/C][C]-43.6715277777766[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]9567[/C][C]9451.75486111111[/C][C]9302.79166666667[/C][C]148.963194444445[/C][C]115.245138888889[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]8547[/C][C]8622.88819444444[/C][C]9304[/C][C]-681.111805555555[/C][C]-75.888194444442[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]9185[/C][C]9543.11319444444[/C][C]9309.95833333333[/C][C]233.154861111111[/C][C]-358.113194444444[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]9470[/C][C]9115.15486111111[/C][C]9316.66666666667[/C][C]-201.511805555556[/C][C]354.845138888888[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]9123[/C][C]9226.42986111111[/C][C]9313.45833333333[/C][C]-87.0284722222221[/C][C]-103.429861111112[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]9278[/C][C]9293.85486111111[/C][C]9331.66666666667[/C][C]-37.811805555555[/C][C]-15.8548611111109[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]10170[/C][C]9833.85486111111[/C][C]9350.75[/C][C]483.104861111111[/C][C]336.145138888889[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]9434[/C][C]9772.45486111111[/C][C]9375.41666666667[/C][C]397.038194444445[/C][C]-338.454861111111[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]9655[/C][C]9551.99652777778[/C][C]9415.375[/C][C]136.621527777778[/C][C]103.003472222223[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]9429[/C][C]9596.10486111111[/C][C]9424.66666666667[/C][C]171.438194444444[/C][C]-167.104861111109[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]8739[/C][C]8865.67986111111[/C][C]9411.41666666667[/C][C]-545.736805555555[/C][C]-126.67986111111[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]9552[/C][C]9413.29652777778[/C][C]9430.41666666667[/C][C]-17.1201388888896[/C][C]138.703472222223[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]9687[/C][C]9606.54652777778[/C][C]9457.58333333333[/C][C]148.963194444445[/C][C]80.4534722222234[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]9019[/C][C]8810.34652777778[/C][C]9491.45833333333[/C][C]-681.111805555555[/C][C]208.653472222222[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]9672[/C][C]9761.23819444444[/C][C]9528.08333333333[/C][C]233.154861111111[/C][C]-89.2381944444423[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]9206[/C][C]9344.69652777778[/C][C]9546.20833333333[/C][C]-201.511805555556[/C][C]-138.696527777776[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]9069[/C][C]9491.80486111111[/C][C]9578.83333333333[/C][C]-87.0284722222221[/C][C]-422.80486111111[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]9788[/C][C]9580.60486111111[/C][C]9618.41666666667[/C][C]-37.811805555555[/C][C]207.395138888887[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]10312[/C][C]10118.5215277778[/C][C]9635.41666666667[/C][C]483.104861111111[/C][C]193.478472222223[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]10105[/C][C]10034.2881944444[/C][C]9637.25[/C][C]397.038194444445[/C][C]70.7118055555566[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]9863[/C][C]9796.70486111111[/C][C]9660.08333333333[/C][C]136.621527777778[/C][C]66.2951388888905[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]9656[/C][C]9873.93819444444[/C][C]9702.5[/C][C]171.438194444444[/C][C]-217.938194444443[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]9295[/C][C]9206.59652777778[/C][C]9752.33333333333[/C][C]-545.736805555555[/C][C]88.4034722222241[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]9946[/C][C]9768.58819444444[/C][C]9785.70833333333[/C][C]-17.1201388888896[/C][C]177.411805555555[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]9701[/C][C]9925.79652777778[/C][C]9776.83333333333[/C][C]148.963194444445[/C][C]-224.796527777777[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]9049[/C][C]9096.13819444444[/C][C]9777.25[/C][C]-681.111805555555[/C][C]-47.138194444442[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]10190[/C][C]10032.8215277778[/C][C]9799.66666666667[/C][C]233.154861111111[/C][C]157.178472222224[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]9706[/C][C]9625.90486111111[/C][C]9827.41666666667[/C][C]-201.511805555556[/C][C]80.095138888888[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]9765[/C][C]9758.17986111111[/C][C]9845.20833333333[/C][C]-87.0284722222221[/C][C]6.82013888889014[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]9893[/C][C]9800.93819444444[/C][C]9838.75[/C][C]-37.811805555555[/C][C]92.0618055555569[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]9994[/C][C]10333.1048611111[/C][C]9850[/C][C]483.104861111111[/C][C]-339.104861111111[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]10433[/C][C]10266.2881944444[/C][C]9869.25[/C][C]397.038194444445[/C][C]166.711805555557[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]10073[/C][C]10017.8298611111[/C][C]9881.20833333333[/C][C]136.621527777778[/C][C]55.1701388888887[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]10112[/C][C]10060.6881944444[/C][C]9889.25[/C][C]171.438194444444[/C][C]51.3118055555569[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]9266[/C][C]9369.13819444444[/C][C]9914.875[/C][C]-545.736805555555[/C][C]-103.138194444444[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]9820[/C][C]9935.37986111111[/C][C]9952.5[/C][C]-17.1201388888896[/C][C]-115.379861111112[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]10097[/C][C]10127.8798611111[/C][C]9978.91666666667[/C][C]148.963194444445[/C][C]-30.8798611111106[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]9115[/C][C]9319.55486111111[/C][C]10000.6666666667[/C][C]-681.111805555555[/C][C]-204.55486111111[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]10411[/C][C]10261.8215277778[/C][C]10028.6666666667[/C][C]233.154861111111[/C][C]149.178472222224[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]9678[/C][C]9872.65486111111[/C][C]10074.1666666667[/C][C]-201.511805555556[/C][C]-194.65486111111[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]10408[/C][C]10030.4715277778[/C][C]10117.5[/C][C]-87.0284722222221[/C][C]377.528472222222[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]10153[/C][C]10088.3548611111[/C][C]10126.1666666667[/C][C]-37.811805555555[/C][C]64.6451388888909[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]10368[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]483.104861111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]10581[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]397.038194444445[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]10597[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]136.621527777778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]73[/C][C]10680[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]74[/C][C]9738[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]75[/C][C]9556[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=147388&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=147388&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
19700NANA171.438194444444NA
29081NANA-545.736805555555NA
39084NANA-17.1201388888896NA
49743NANA148.963194444445NA
58587NANA-681.111805555555NA
69731NANA233.154861111111NA
795639311.029861111119512.54166666667-201.511805555556251.97013888889
899989425.138194444459512.16666666667-87.0284722222221572.861805555554
994379474.479861111119512.29166666667-37.811805555555-37.4798611111109
10100389986.771527777789503.66666666667483.10486111111151.2284722222212
1199189894.746527777789497.70833333333397.03819444444523.2534722222226
1292529634.704861111119498.08333333333136.621527777778-382.704861111111
1397379639.521527777789468.08333333333171.43819444444497.478472222223
1490358866.888194444449412.625-545.736805555555168.111805555556
1591339340.379861111119357.5-17.1201388888896-207.379861111111
1694879477.338194444449328.375148.9631944444459.66180555555547
1787008631.388194444449312.5-681.11180555555568.6118055555562
1896279536.321527777789303.16666666667233.15486111111190.6784722222237
1989479098.904861111119300.41666666667-201.511805555556-151.90486111111
2092839191.429861111119278.45833333333-87.028472222222191.5701388888901
2188299227.563194444449265.375-37.811805555555-398.563194444443
2299479755.188194444449272.08333333333483.104861111111191.811805555557
2396289666.079861111119269.04166666666397.038194444445-38.0798611111095
2493189380.871527777789244.25136.621527777778-62.8715277777774
2596059419.063194444449247.625171.438194444444185.936805555557
2686408717.013194444449262.75-545.736805555555-77.013194444442
2792149257.671527777789274.79166666667-17.1201388888896-43.6715277777766
2895679451.754861111119302.79166666667148.963194444445115.245138888889
2985478622.888194444449304-681.111805555555-75.888194444442
3091859543.113194444449309.95833333333233.154861111111-358.113194444444
3194709115.154861111119316.66666666667-201.511805555556354.845138888888
3291239226.429861111119313.45833333333-87.0284722222221-103.429861111112
3392789293.854861111119331.66666666667-37.811805555555-15.8548611111109
34101709833.854861111119350.75483.104861111111336.145138888889
3594349772.454861111119375.41666666667397.038194444445-338.454861111111
3696559551.996527777789415.375136.621527777778103.003472222223
3794299596.104861111119424.66666666667171.438194444444-167.104861111109
3887398865.679861111119411.41666666667-545.736805555555-126.67986111111
3995529413.296527777789430.41666666667-17.1201388888896138.703472222223
4096879606.546527777789457.58333333333148.96319444444580.4534722222234
4190198810.346527777789491.45833333333-681.111805555555208.653472222222
4296729761.238194444449528.08333333333233.154861111111-89.2381944444423
4392069344.696527777789546.20833333333-201.511805555556-138.696527777776
4490699491.804861111119578.83333333333-87.0284722222221-422.80486111111
4597889580.604861111119618.41666666667-37.811805555555207.395138888887
461031210118.52152777789635.41666666667483.104861111111193.478472222223
471010510034.28819444449637.25397.03819444444570.7118055555566
4898639796.704861111119660.08333333333136.62152777777866.2951388888905
4996569873.938194444449702.5171.438194444444-217.938194444443
5092959206.596527777789752.33333333333-545.73680555555588.4034722222241
5199469768.588194444449785.70833333333-17.1201388888896177.411805555555
5297019925.796527777789776.83333333333148.963194444445-224.796527777777
5390499096.138194444449777.25-681.111805555555-47.138194444442
541019010032.82152777789799.66666666667233.154861111111157.178472222224
5597069625.904861111119827.41666666667-201.51180555555680.095138888888
5697659758.179861111119845.20833333333-87.02847222222216.82013888889014
5798939800.938194444449838.75-37.81180555555592.0618055555569
58999410333.10486111119850483.104861111111-339.104861111111
591043310266.28819444449869.25397.038194444445166.711805555557
601007310017.82986111119881.20833333333136.62152777777855.1701388888887
611011210060.68819444449889.25171.43819444444451.3118055555569
6292669369.138194444449914.875-545.736805555555-103.138194444444
6398209935.379861111119952.5-17.1201388888896-115.379861111112
641009710127.87986111119978.91666666667148.963194444445-30.8798611111106
6591159319.5548611111110000.6666666667-681.111805555555-204.55486111111
661041110261.821527777810028.6666666667233.154861111111149.178472222224
6796789872.6548611111110074.1666666667-201.511805555556-194.65486111111
681040810030.471527777810117.5-87.0284722222221377.528472222222
691015310088.354861111110126.1666666667-37.81180555555564.6451388888909
7010368NANA483.104861111111NA
7110581NANA397.038194444445NA
7210597NANA136.621527777778NA
7310680NANANANA
749738NANANANA
759556NANANANA



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')