## 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 15:59:44 -0500
Cite this page as followsStatistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2011/Nov/26/t13223411934orma4vjpvp6mg1.htm/, Retrieved Mon, 30 Jan 2023 00:35:49 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=147449, Retrieved Mon, 30 Jan 2023 00:35:49 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact83
Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-     [Classical Decomposition] [HPC Retail Sales] [2008-03-02 16:19:32] [74be16979710d4c4e7c6647856088456]
- RM D    [Classical Decomposition] [] [2011-11-26 20:59:44] [7dc03dd48c8acabd98b217fada4a6bc0] [Current]
- R  D      [Classical Decomposition] [] [2011-12-01 14:42:44] [ee8c3a74bf3b349877806e9a50913c60]
Feedback Forum

Post a new message
Dataseries X:
235.1
280.7
264.6
240.7
201.4
240.8
241.1
223.8
206.1
174.7
203.3
220.5
299.5
347.4
338.3
327.7
351.6
396.6
438.8
395.6
363.5
378.8
357
369
464.8
479.1
431.3
366.5
326.3
355.1
331.6
261.3
249
205.5
235.6
240.9
264.9
253.8
232.3
193.8
177
213.2
207.2
180.6
188.6
175.4
199
179.6
225.8
234
200.2
183.6
178.2
203.2
208.5
191.8
172.8
148
159.4
154.5
213.2
196.4
182.8
176.4
153.6
173.2
171
151.2
161.9
157.2
201.7
236.4


 Summary of computational transaction Raw Input view raw input (R code) Raw Output view raw output of R engine Computing time 1 seconds R Server 'Gertrude Mary Cox' @ cox.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 & 'Gertrude Mary Cox' @ cox.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=147449&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]'Gertrude Mary Cox' @ cox.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=147449&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=147449&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 Input view raw input (R code) Raw Output view raw output of R engine Computing time 1 seconds R Server 'Gertrude Mary Cox' @ cox.wessa.net

 Classical Decomposition by Moving Averages t Observations Fit Trend Seasonal Random 1 235.1 NA NA 37.88125 NA 2 280.7 NA NA 47.5704166666667 NA 3 264.6 NA NA 23.38375 NA 4 240.7 NA NA -3.48208333333333 NA 5 201.4 NA NA -15.5829166666667 NA 6 240.8 NA NA 15.2179166666667 NA 7 241.1 253.567916666667 230.416666666667 23.15125 -12.4679166666666 8 223.8 225.095416666667 235.879166666667 -10.78375 -1.29541666666665 9 206.1 217.709583333333 241.729166666667 -24.0195833333334 -11.6095833333333 10 174.7 206.102916666667 248.425 -42.3220833333333 -31.4029166666667 11 203.3 231.300416666667 258.308333333333 -27.0079166666667 -28.0004166666667 12 220.5 247.052083333333 271.058333333333 -24.00625 -26.5520833333333 13 299.5 323.66875 285.7875 37.88125 -24.16875 14 347.4 348.75375 301.183333333333 47.5704166666667 -1.35375000000005 15 338.3 338.28375 314.9 23.38375 0.0162500000000136 16 327.7 326.480416666667 329.9625 -3.48208333333333 1.21958333333333 17 351.6 329.287916666667 344.870833333333 -15.5829166666667 22.3120833333333 18 396.6 372.680416666667 357.4625 15.2179166666667 23.9195833333334 19 438.8 393.68875 370.5375 23.15125 45.11125 20 395.6 372.12875 382.9125 -10.78375 23.47125 21 363.5 368.255416666667 392.275 -24.0195833333334 -4.75541666666669 22 378.8 355.444583333333 397.766666666667 -42.3220833333333 23.3554166666667 23 357 371.32125 398.329166666667 -27.0079166666667 -14.3212499999999 24 369 371.539583333333 395.545833333333 -24.00625 -2.53958333333327 25 464.8 427.23125 389.35 37.88125 37.56875 26 479.1 426.857916666667 379.2875 47.5704166666667 52.2420833333333 27 431.3 392.304583333333 368.920833333333 23.38375 38.9954166666667 28 366.5 353.447083333333 356.929166666667 -3.48208333333333 13.0529166666666 29 326.3 329.067083333333 344.65 -15.5829166666667 -2.76708333333335 30 355.1 349.472083333333 334.254166666667 15.2179166666667 5.62791666666669 31 331.6 343.73875 320.5875 23.15125 -12.13875 32 261.3 292.087083333333 302.870833333333 -10.78375 -30.7870833333333 33 249 261.172083333333 285.191666666667 -24.0195833333334 -12.1720833333333 34 205.5 227.382083333333 269.704166666667 -42.3220833333333 -21.8820833333333 35 235.6 229.279583333333 256.2875 -27.0079166666667 6.32041666666663 36 240.9 220.147916666667 244.154166666667 -24.00625 20.7520833333333 37 264.9 270.939583333333 233.058333333333 37.88125 -6.03958333333335 38 253.8 272.082916666667 224.5125 47.5704166666667 -18.2829166666666 39 232.3 242.017083333333 218.633333333333 23.38375 -9.71708333333331 40 193.8 211.380416666667 214.8625 -3.48208333333333 -17.5804166666666 41 177 196.500416666667 212.083333333333 -15.5829166666667 -19.5004166666666 42 213.2 223.222083333333 208.004166666667 15.2179166666667 -10.0220833333333 43 207.2 226.972083333333 203.820833333333 23.15125 -19.7720833333333 44 180.6 190.582916666667 201.366666666667 -10.78375 -9.98291666666665 45 188.6 175.184583333333 199.204166666667 -24.0195833333334 13.4154166666667 46 175.4 155.119583333333 197.441666666667 -42.3220833333333 20.2804166666667 47 199 170.05875 197.066666666667 -27.0079166666667 28.94125 48 179.6 172.69375 196.7 -24.00625 6.90625000000003 49 225.8 234.21875 196.3375 37.88125 -8.41874999999999 50 234 244.42875 196.858333333333 47.5704166666667 -10.42875 51 200.2 220.050416666667 196.666666666667 23.38375 -19.8504166666667 52 183.6 191.384583333333 194.866666666667 -3.48208333333333 -7.78458333333336 53 178.2 176.492083333333 192.075 -15.5829166666667 1.70791666666668 54 203.2 204.597083333333 189.379166666667 15.2179166666667 -1.39708333333331 55 208.5 210.959583333333 187.808333333333 23.15125 -2.45958333333331 56 191.8 174.932916666667 185.716666666667 -10.78375 16.8670833333333 57 172.8 159.405416666667 183.425 -24.0195833333334 13.3945833333333 58 148 140.077916666667 182.4 -42.3220833333333 7.92208333333335 59 159.4 154.067083333333 181.075 -27.0079166666667 5.33291666666668 60 154.5 154.79375 178.8 -24.00625 -0.293749999999989 61 213.2 213.86875 175.9875 37.88125 -0.668749999999989 62 196.4 220.30375 172.733333333333 47.5704166666667 -23.90375 63 182.8 193.97125 170.5875 23.38375 -11.17125 64 176.4 167.034583333333 170.516666666667 -3.48208333333333 9.36541666666668 65 153.6 157.079583333333 172.6625 -15.5829166666667 -3.47958333333332 66 173.2 193.055416666667 177.8375 15.2179166666667 -19.8554166666667 67 171 NA NA 23.15125 NA 68 151.2 NA NA -10.78375 NA 69 161.9 NA NA -24.0195833333334 NA 70 157.2 NA NA -42.3220833333333 NA 71 201.7 NA NA -27.0079166666667 NA 72 236.4 NA NA -24.00625 NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 235.1 & NA & NA & 37.88125 & NA \tabularnewline
2 & 280.7 & NA & NA & 47.5704166666667 & NA \tabularnewline
3 & 264.6 & NA & NA & 23.38375 & NA \tabularnewline
4 & 240.7 & NA & NA & -3.48208333333333 & NA \tabularnewline
5 & 201.4 & NA & NA & -15.5829166666667 & NA \tabularnewline
6 & 240.8 & NA & NA & 15.2179166666667 & NA \tabularnewline
7 & 241.1 & 253.567916666667 & 230.416666666667 & 23.15125 & -12.4679166666666 \tabularnewline
8 & 223.8 & 225.095416666667 & 235.879166666667 & -10.78375 & -1.29541666666665 \tabularnewline
9 & 206.1 & 217.709583333333 & 241.729166666667 & -24.0195833333334 & -11.6095833333333 \tabularnewline
10 & 174.7 & 206.102916666667 & 248.425 & -42.3220833333333 & -31.4029166666667 \tabularnewline
11 & 203.3 & 231.300416666667 & 258.308333333333 & -27.0079166666667 & -28.0004166666667 \tabularnewline
12 & 220.5 & 247.052083333333 & 271.058333333333 & -24.00625 & -26.5520833333333 \tabularnewline
13 & 299.5 & 323.66875 & 285.7875 & 37.88125 & -24.16875 \tabularnewline
14 & 347.4 & 348.75375 & 301.183333333333 & 47.5704166666667 & -1.35375000000005 \tabularnewline
15 & 338.3 & 338.28375 & 314.9 & 23.38375 & 0.0162500000000136 \tabularnewline
16 & 327.7 & 326.480416666667 & 329.9625 & -3.48208333333333 & 1.21958333333333 \tabularnewline
17 & 351.6 & 329.287916666667 & 344.870833333333 & -15.5829166666667 & 22.3120833333333 \tabularnewline
18 & 396.6 & 372.680416666667 & 357.4625 & 15.2179166666667 & 23.9195833333334 \tabularnewline
19 & 438.8 & 393.68875 & 370.5375 & 23.15125 & 45.11125 \tabularnewline
20 & 395.6 & 372.12875 & 382.9125 & -10.78375 & 23.47125 \tabularnewline
21 & 363.5 & 368.255416666667 & 392.275 & -24.0195833333334 & -4.75541666666669 \tabularnewline
22 & 378.8 & 355.444583333333 & 397.766666666667 & -42.3220833333333 & 23.3554166666667 \tabularnewline
23 & 357 & 371.32125 & 398.329166666667 & -27.0079166666667 & -14.3212499999999 \tabularnewline
24 & 369 & 371.539583333333 & 395.545833333333 & -24.00625 & -2.53958333333327 \tabularnewline
25 & 464.8 & 427.23125 & 389.35 & 37.88125 & 37.56875 \tabularnewline
26 & 479.1 & 426.857916666667 & 379.2875 & 47.5704166666667 & 52.2420833333333 \tabularnewline
27 & 431.3 & 392.304583333333 & 368.920833333333 & 23.38375 & 38.9954166666667 \tabularnewline
28 & 366.5 & 353.447083333333 & 356.929166666667 & -3.48208333333333 & 13.0529166666666 \tabularnewline
29 & 326.3 & 329.067083333333 & 344.65 & -15.5829166666667 & -2.76708333333335 \tabularnewline
30 & 355.1 & 349.472083333333 & 334.254166666667 & 15.2179166666667 & 5.62791666666669 \tabularnewline
31 & 331.6 & 343.73875 & 320.5875 & 23.15125 & -12.13875 \tabularnewline
32 & 261.3 & 292.087083333333 & 302.870833333333 & -10.78375 & -30.7870833333333 \tabularnewline
33 & 249 & 261.172083333333 & 285.191666666667 & -24.0195833333334 & -12.1720833333333 \tabularnewline
34 & 205.5 & 227.382083333333 & 269.704166666667 & -42.3220833333333 & -21.8820833333333 \tabularnewline
35 & 235.6 & 229.279583333333 & 256.2875 & -27.0079166666667 & 6.32041666666663 \tabularnewline
36 & 240.9 & 220.147916666667 & 244.154166666667 & -24.00625 & 20.7520833333333 \tabularnewline
37 & 264.9 & 270.939583333333 & 233.058333333333 & 37.88125 & -6.03958333333335 \tabularnewline
38 & 253.8 & 272.082916666667 & 224.5125 & 47.5704166666667 & -18.2829166666666 \tabularnewline
39 & 232.3 & 242.017083333333 & 218.633333333333 & 23.38375 & -9.71708333333331 \tabularnewline
40 & 193.8 & 211.380416666667 & 214.8625 & -3.48208333333333 & -17.5804166666666 \tabularnewline
41 & 177 & 196.500416666667 & 212.083333333333 & -15.5829166666667 & -19.5004166666666 \tabularnewline
42 & 213.2 & 223.222083333333 & 208.004166666667 & 15.2179166666667 & -10.0220833333333 \tabularnewline
43 & 207.2 & 226.972083333333 & 203.820833333333 & 23.15125 & -19.7720833333333 \tabularnewline
44 & 180.6 & 190.582916666667 & 201.366666666667 & -10.78375 & -9.98291666666665 \tabularnewline
45 & 188.6 & 175.184583333333 & 199.204166666667 & -24.0195833333334 & 13.4154166666667 \tabularnewline
46 & 175.4 & 155.119583333333 & 197.441666666667 & -42.3220833333333 & 20.2804166666667 \tabularnewline
47 & 199 & 170.05875 & 197.066666666667 & -27.0079166666667 & 28.94125 \tabularnewline
48 & 179.6 & 172.69375 & 196.7 & -24.00625 & 6.90625000000003 \tabularnewline
49 & 225.8 & 234.21875 & 196.3375 & 37.88125 & -8.41874999999999 \tabularnewline
50 & 234 & 244.42875 & 196.858333333333 & 47.5704166666667 & -10.42875 \tabularnewline
51 & 200.2 & 220.050416666667 & 196.666666666667 & 23.38375 & -19.8504166666667 \tabularnewline
52 & 183.6 & 191.384583333333 & 194.866666666667 & -3.48208333333333 & -7.78458333333336 \tabularnewline
53 & 178.2 & 176.492083333333 & 192.075 & -15.5829166666667 & 1.70791666666668 \tabularnewline
54 & 203.2 & 204.597083333333 & 189.379166666667 & 15.2179166666667 & -1.39708333333331 \tabularnewline
55 & 208.5 & 210.959583333333 & 187.808333333333 & 23.15125 & -2.45958333333331 \tabularnewline
56 & 191.8 & 174.932916666667 & 185.716666666667 & -10.78375 & 16.8670833333333 \tabularnewline
57 & 172.8 & 159.405416666667 & 183.425 & -24.0195833333334 & 13.3945833333333 \tabularnewline
58 & 148 & 140.077916666667 & 182.4 & -42.3220833333333 & 7.92208333333335 \tabularnewline
59 & 159.4 & 154.067083333333 & 181.075 & -27.0079166666667 & 5.33291666666668 \tabularnewline
60 & 154.5 & 154.79375 & 178.8 & -24.00625 & -0.293749999999989 \tabularnewline
61 & 213.2 & 213.86875 & 175.9875 & 37.88125 & -0.668749999999989 \tabularnewline
62 & 196.4 & 220.30375 & 172.733333333333 & 47.5704166666667 & -23.90375 \tabularnewline
63 & 182.8 & 193.97125 & 170.5875 & 23.38375 & -11.17125 \tabularnewline
64 & 176.4 & 167.034583333333 & 170.516666666667 & -3.48208333333333 & 9.36541666666668 \tabularnewline
65 & 153.6 & 157.079583333333 & 172.6625 & -15.5829166666667 & -3.47958333333332 \tabularnewline
66 & 173.2 & 193.055416666667 & 177.8375 & 15.2179166666667 & -19.8554166666667 \tabularnewline
67 & 171 & NA & NA & 23.15125 & NA \tabularnewline
68 & 151.2 & NA & NA & -10.78375 & NA \tabularnewline
69 & 161.9 & NA & NA & -24.0195833333334 & NA \tabularnewline
70 & 157.2 & NA & NA & -42.3220833333333 & NA \tabularnewline
71 & 201.7 & NA & NA & -27.0079166666667 & NA \tabularnewline
72 & 236.4 & NA & NA & -24.00625 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=147449&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]235.1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]37.88125[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]280.7[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]47.5704166666667[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]264.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]23.38375[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]240.7[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-3.48208333333333[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]201.4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-15.5829166666667[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]240.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]15.2179166666667[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]241.1[/C][C]253.567916666667[/C][C]230.416666666667[/C][C]23.15125[/C][C]-12.4679166666666[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]223.8[/C][C]225.095416666667[/C][C]235.879166666667[/C][C]-10.78375[/C][C]-1.29541666666665[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]206.1[/C][C]217.709583333333[/C][C]241.729166666667[/C][C]-24.0195833333334[/C][C]-11.6095833333333[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]174.7[/C][C]206.102916666667[/C][C]248.425[/C][C]-42.3220833333333[/C][C]-31.4029166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]203.3[/C][C]231.300416666667[/C][C]258.308333333333[/C][C]-27.0079166666667[/C][C]-28.0004166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]220.5[/C][C]247.052083333333[/C][C]271.058333333333[/C][C]-24.00625[/C][C]-26.5520833333333[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]299.5[/C][C]323.66875[/C][C]285.7875[/C][C]37.88125[/C][C]-24.16875[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]347.4[/C][C]348.75375[/C][C]301.183333333333[/C][C]47.5704166666667[/C][C]-1.35375000000005[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]338.3[/C][C]338.28375[/C][C]314.9[/C][C]23.38375[/C][C]0.0162500000000136[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]327.7[/C][C]326.480416666667[/C][C]329.9625[/C][C]-3.48208333333333[/C][C]1.21958333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]351.6[/C][C]329.287916666667[/C][C]344.870833333333[/C][C]-15.5829166666667[/C][C]22.3120833333333[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]396.6[/C][C]372.680416666667[/C][C]357.4625[/C][C]15.2179166666667[/C][C]23.9195833333334[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]438.8[/C][C]393.68875[/C][C]370.5375[/C][C]23.15125[/C][C]45.11125[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]395.6[/C][C]372.12875[/C][C]382.9125[/C][C]-10.78375[/C][C]23.47125[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]363.5[/C][C]368.255416666667[/C][C]392.275[/C][C]-24.0195833333334[/C][C]-4.75541666666669[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]378.8[/C][C]355.444583333333[/C][C]397.766666666667[/C][C]-42.3220833333333[/C][C]23.3554166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]357[/C][C]371.32125[/C][C]398.329166666667[/C][C]-27.0079166666667[/C][C]-14.3212499999999[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]369[/C][C]371.539583333333[/C][C]395.545833333333[/C][C]-24.00625[/C][C]-2.53958333333327[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]464.8[/C][C]427.23125[/C][C]389.35[/C][C]37.88125[/C][C]37.56875[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]479.1[/C][C]426.857916666667[/C][C]379.2875[/C][C]47.5704166666667[/C][C]52.2420833333333[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]431.3[/C][C]392.304583333333[/C][C]368.920833333333[/C][C]23.38375[/C][C]38.9954166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]366.5[/C][C]353.447083333333[/C][C]356.929166666667[/C][C]-3.48208333333333[/C][C]13.0529166666666[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]326.3[/C][C]329.067083333333[/C][C]344.65[/C][C]-15.5829166666667[/C][C]-2.76708333333335[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]355.1[/C][C]349.472083333333[/C][C]334.254166666667[/C][C]15.2179166666667[/C][C]5.62791666666669[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]331.6[/C][C]343.73875[/C][C]320.5875[/C][C]23.15125[/C][C]-12.13875[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]261.3[/C][C]292.087083333333[/C][C]302.870833333333[/C][C]-10.78375[/C][C]-30.7870833333333[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]249[/C][C]261.172083333333[/C][C]285.191666666667[/C][C]-24.0195833333334[/C][C]-12.1720833333333[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]205.5[/C][C]227.382083333333[/C][C]269.704166666667[/C][C]-42.3220833333333[/C][C]-21.8820833333333[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]235.6[/C][C]229.279583333333[/C][C]256.2875[/C][C]-27.0079166666667[/C][C]6.32041666666663[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]240.9[/C][C]220.147916666667[/C][C]244.154166666667[/C][C]-24.00625[/C][C]20.7520833333333[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]264.9[/C][C]270.939583333333[/C][C]233.058333333333[/C][C]37.88125[/C][C]-6.03958333333335[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]253.8[/C][C]272.082916666667[/C][C]224.5125[/C][C]47.5704166666667[/C][C]-18.2829166666666[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]232.3[/C][C]242.017083333333[/C][C]218.633333333333[/C][C]23.38375[/C][C]-9.71708333333331[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]193.8[/C][C]211.380416666667[/C][C]214.8625[/C][C]-3.48208333333333[/C][C]-17.5804166666666[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]177[/C][C]196.500416666667[/C][C]212.083333333333[/C][C]-15.5829166666667[/C][C]-19.5004166666666[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]213.2[/C][C]223.222083333333[/C][C]208.004166666667[/C][C]15.2179166666667[/C][C]-10.0220833333333[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]207.2[/C][C]226.972083333333[/C][C]203.820833333333[/C][C]23.15125[/C][C]-19.7720833333333[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]180.6[/C][C]190.582916666667[/C][C]201.366666666667[/C][C]-10.78375[/C][C]-9.98291666666665[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]188.6[/C][C]175.184583333333[/C][C]199.204166666667[/C][C]-24.0195833333334[/C][C]13.4154166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]175.4[/C][C]155.119583333333[/C][C]197.441666666667[/C][C]-42.3220833333333[/C][C]20.2804166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]199[/C][C]170.05875[/C][C]197.066666666667[/C][C]-27.0079166666667[/C][C]28.94125[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]179.6[/C][C]172.69375[/C][C]196.7[/C][C]-24.00625[/C][C]6.90625000000003[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]225.8[/C][C]234.21875[/C][C]196.3375[/C][C]37.88125[/C][C]-8.41874999999999[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]234[/C][C]244.42875[/C][C]196.858333333333[/C][C]47.5704166666667[/C][C]-10.42875[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]200.2[/C][C]220.050416666667[/C][C]196.666666666667[/C][C]23.38375[/C][C]-19.8504166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]183.6[/C][C]191.384583333333[/C][C]194.866666666667[/C][C]-3.48208333333333[/C][C]-7.78458333333336[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]178.2[/C][C]176.492083333333[/C][C]192.075[/C][C]-15.5829166666667[/C][C]1.70791666666668[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]203.2[/C][C]204.597083333333[/C][C]189.379166666667[/C][C]15.2179166666667[/C][C]-1.39708333333331[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]208.5[/C][C]210.959583333333[/C][C]187.808333333333[/C][C]23.15125[/C][C]-2.45958333333331[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]191.8[/C][C]174.932916666667[/C][C]185.716666666667[/C][C]-10.78375[/C][C]16.8670833333333[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]172.8[/C][C]159.405416666667[/C][C]183.425[/C][C]-24.0195833333334[/C][C]13.3945833333333[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]148[/C][C]140.077916666667[/C][C]182.4[/C][C]-42.3220833333333[/C][C]7.92208333333335[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]159.4[/C][C]154.067083333333[/C][C]181.075[/C][C]-27.0079166666667[/C][C]5.33291666666668[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]154.5[/C][C]154.79375[/C][C]178.8[/C][C]-24.00625[/C][C]-0.293749999999989[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]213.2[/C][C]213.86875[/C][C]175.9875[/C][C]37.88125[/C][C]-0.668749999999989[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]196.4[/C][C]220.30375[/C][C]172.733333333333[/C][C]47.5704166666667[/C][C]-23.90375[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]182.8[/C][C]193.97125[/C][C]170.5875[/C][C]23.38375[/C][C]-11.17125[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]176.4[/C][C]167.034583333333[/C][C]170.516666666667[/C][C]-3.48208333333333[/C][C]9.36541666666668[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]153.6[/C][C]157.079583333333[/C][C]172.6625[/C][C]-15.5829166666667[/C][C]-3.47958333333332[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]173.2[/C][C]193.055416666667[/C][C]177.8375[/C][C]15.2179166666667[/C][C]-19.8554166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]171[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]23.15125[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]151.2[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-10.78375[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]161.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-24.0195833333334[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]157.2[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-42.3220833333333[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]201.7[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-27.0079166666667[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]236.4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-24.00625[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=147449&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=147449&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 t Observations Fit Trend Seasonal Random 1 235.1 NA NA 37.88125 NA 2 280.7 NA NA 47.5704166666667 NA 3 264.6 NA NA 23.38375 NA 4 240.7 NA NA -3.48208333333333 NA 5 201.4 NA NA -15.5829166666667 NA 6 240.8 NA NA 15.2179166666667 NA 7 241.1 253.567916666667 230.416666666667 23.15125 -12.4679166666666 8 223.8 225.095416666667 235.879166666667 -10.78375 -1.29541666666665 9 206.1 217.709583333333 241.729166666667 -24.0195833333334 -11.6095833333333 10 174.7 206.102916666667 248.425 -42.3220833333333 -31.4029166666667 11 203.3 231.300416666667 258.308333333333 -27.0079166666667 -28.0004166666667 12 220.5 247.052083333333 271.058333333333 -24.00625 -26.5520833333333 13 299.5 323.66875 285.7875 37.88125 -24.16875 14 347.4 348.75375 301.183333333333 47.5704166666667 -1.35375000000005 15 338.3 338.28375 314.9 23.38375 0.0162500000000136 16 327.7 326.480416666667 329.9625 -3.48208333333333 1.21958333333333 17 351.6 329.287916666667 344.870833333333 -15.5829166666667 22.3120833333333 18 396.6 372.680416666667 357.4625 15.2179166666667 23.9195833333334 19 438.8 393.68875 370.5375 23.15125 45.11125 20 395.6 372.12875 382.9125 -10.78375 23.47125 21 363.5 368.255416666667 392.275 -24.0195833333334 -4.75541666666669 22 378.8 355.444583333333 397.766666666667 -42.3220833333333 23.3554166666667 23 357 371.32125 398.329166666667 -27.0079166666667 -14.3212499999999 24 369 371.539583333333 395.545833333333 -24.00625 -2.53958333333327 25 464.8 427.23125 389.35 37.88125 37.56875 26 479.1 426.857916666667 379.2875 47.5704166666667 52.2420833333333 27 431.3 392.304583333333 368.920833333333 23.38375 38.9954166666667 28 366.5 353.447083333333 356.929166666667 -3.48208333333333 13.0529166666666 29 326.3 329.067083333333 344.65 -15.5829166666667 -2.76708333333335 30 355.1 349.472083333333 334.254166666667 15.2179166666667 5.62791666666669 31 331.6 343.73875 320.5875 23.15125 -12.13875 32 261.3 292.087083333333 302.870833333333 -10.78375 -30.7870833333333 33 249 261.172083333333 285.191666666667 -24.0195833333334 -12.1720833333333 34 205.5 227.382083333333 269.704166666667 -42.3220833333333 -21.8820833333333 35 235.6 229.279583333333 256.2875 -27.0079166666667 6.32041666666663 36 240.9 220.147916666667 244.154166666667 -24.00625 20.7520833333333 37 264.9 270.939583333333 233.058333333333 37.88125 -6.03958333333335 38 253.8 272.082916666667 224.5125 47.5704166666667 -18.2829166666666 39 232.3 242.017083333333 218.633333333333 23.38375 -9.71708333333331 40 193.8 211.380416666667 214.8625 -3.48208333333333 -17.5804166666666 41 177 196.500416666667 212.083333333333 -15.5829166666667 -19.5004166666666 42 213.2 223.222083333333 208.004166666667 15.2179166666667 -10.0220833333333 43 207.2 226.972083333333 203.820833333333 23.15125 -19.7720833333333 44 180.6 190.582916666667 201.366666666667 -10.78375 -9.98291666666665 45 188.6 175.184583333333 199.204166666667 -24.0195833333334 13.4154166666667 46 175.4 155.119583333333 197.441666666667 -42.3220833333333 20.2804166666667 47 199 170.05875 197.066666666667 -27.0079166666667 28.94125 48 179.6 172.69375 196.7 -24.00625 6.90625000000003 49 225.8 234.21875 196.3375 37.88125 -8.41874999999999 50 234 244.42875 196.858333333333 47.5704166666667 -10.42875 51 200.2 220.050416666667 196.666666666667 23.38375 -19.8504166666667 52 183.6 191.384583333333 194.866666666667 -3.48208333333333 -7.78458333333336 53 178.2 176.492083333333 192.075 -15.5829166666667 1.70791666666668 54 203.2 204.597083333333 189.379166666667 15.2179166666667 -1.39708333333331 55 208.5 210.959583333333 187.808333333333 23.15125 -2.45958333333331 56 191.8 174.932916666667 185.716666666667 -10.78375 16.8670833333333 57 172.8 159.405416666667 183.425 -24.0195833333334 13.3945833333333 58 148 140.077916666667 182.4 -42.3220833333333 7.92208333333335 59 159.4 154.067083333333 181.075 -27.0079166666667 5.33291666666668 60 154.5 154.79375 178.8 -24.00625 -0.293749999999989 61 213.2 213.86875 175.9875 37.88125 -0.668749999999989 62 196.4 220.30375 172.733333333333 47.5704166666667 -23.90375 63 182.8 193.97125 170.5875 23.38375 -11.17125 64 176.4 167.034583333333 170.516666666667 -3.48208333333333 9.36541666666668 65 153.6 157.079583333333 172.6625 -15.5829166666667 -3.47958333333332 66 173.2 193.055416666667 177.8375 15.2179166666667 -19.8554166666667 67 171 NA NA 23.15125 NA 68 151.2 NA NA -10.78375 NA 69 161.9 NA NA -24.0195833333334 NA 70 157.2 NA NA -42.3220833333333 NA 71 201.7 NA NA -27.0079166666667 NA 72 236.4 NA NA -24.00625 NA

par2 <- as.numeric(par2)x <- ts(x,freq=par2)m <- decompose(x,type=par1)m$figurebitmap(file='test1.png')plot(m)dev.off()mylagmax <- length(x)/2bitmap(file='test2.png')op <- par(mfrow = c(2,2))acf(as.numeric(x),lag.max = mylagmax,main='Observed')acf(as.numeric(m$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')