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 Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time1 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 Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time1 seconds
R Server'Gertrude Mary Cox' @ cox.wessa.net







Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
1235.1NANA37.88125NA
2280.7NANA47.5704166666667NA
3264.6NANA23.38375NA
4240.7NANA-3.48208333333333NA
5201.4NANA-15.5829166666667NA
6240.8NANA15.2179166666667NA
7241.1253.567916666667230.41666666666723.15125-12.4679166666666
8223.8225.095416666667235.879166666667-10.78375-1.29541666666665
9206.1217.709583333333241.729166666667-24.0195833333334-11.6095833333333
10174.7206.102916666667248.425-42.3220833333333-31.4029166666667
11203.3231.300416666667258.308333333333-27.0079166666667-28.0004166666667
12220.5247.052083333333271.058333333333-24.00625-26.5520833333333
13299.5323.66875285.787537.88125-24.16875
14347.4348.75375301.18333333333347.5704166666667-1.35375000000005
15338.3338.28375314.923.383750.0162500000000136
16327.7326.480416666667329.9625-3.482083333333331.21958333333333
17351.6329.287916666667344.870833333333-15.582916666666722.3120833333333
18396.6372.680416666667357.462515.217916666666723.9195833333334
19438.8393.68875370.537523.1512545.11125
20395.6372.12875382.9125-10.7837523.47125
21363.5368.255416666667392.275-24.0195833333334-4.75541666666669
22378.8355.444583333333397.766666666667-42.322083333333323.3554166666667
23357371.32125398.329166666667-27.0079166666667-14.3212499999999
24369371.539583333333395.545833333333-24.00625-2.53958333333327
25464.8427.23125389.3537.8812537.56875
26479.1426.857916666667379.287547.570416666666752.2420833333333
27431.3392.304583333333368.92083333333323.3837538.9954166666667
28366.5353.447083333333356.929166666667-3.4820833333333313.0529166666666
29326.3329.067083333333344.65-15.5829166666667-2.76708333333335
30355.1349.472083333333334.25416666666715.21791666666675.62791666666669
31331.6343.73875320.587523.15125-12.13875
32261.3292.087083333333302.870833333333-10.78375-30.7870833333333
33249261.172083333333285.191666666667-24.0195833333334-12.1720833333333
34205.5227.382083333333269.704166666667-42.3220833333333-21.8820833333333
35235.6229.279583333333256.2875-27.00791666666676.32041666666663
36240.9220.147916666667244.154166666667-24.0062520.7520833333333
37264.9270.939583333333233.05833333333337.88125-6.03958333333335
38253.8272.082916666667224.512547.5704166666667-18.2829166666666
39232.3242.017083333333218.63333333333323.38375-9.71708333333331
40193.8211.380416666667214.8625-3.48208333333333-17.5804166666666
41177196.500416666667212.083333333333-15.5829166666667-19.5004166666666
42213.2223.222083333333208.00416666666715.2179166666667-10.0220833333333
43207.2226.972083333333203.82083333333323.15125-19.7720833333333
44180.6190.582916666667201.366666666667-10.78375-9.98291666666665
45188.6175.184583333333199.204166666667-24.019583333333413.4154166666667
46175.4155.119583333333197.441666666667-42.322083333333320.2804166666667
47199170.05875197.066666666667-27.007916666666728.94125
48179.6172.69375196.7-24.006256.90625000000003
49225.8234.21875196.337537.88125-8.41874999999999
50234244.42875196.85833333333347.5704166666667-10.42875
51200.2220.050416666667196.66666666666723.38375-19.8504166666667
52183.6191.384583333333194.866666666667-3.48208333333333-7.78458333333336
53178.2176.492083333333192.075-15.58291666666671.70791666666668
54203.2204.597083333333189.37916666666715.2179166666667-1.39708333333331
55208.5210.959583333333187.80833333333323.15125-2.45958333333331
56191.8174.932916666667185.716666666667-10.7837516.8670833333333
57172.8159.405416666667183.425-24.019583333333413.3945833333333
58148140.077916666667182.4-42.32208333333337.92208333333335
59159.4154.067083333333181.075-27.00791666666675.33291666666668
60154.5154.79375178.8-24.00625-0.293749999999989
61213.2213.86875175.987537.88125-0.668749999999989
62196.4220.30375172.73333333333347.5704166666667-23.90375
63182.8193.97125170.587523.38375-11.17125
64176.4167.034583333333170.516666666667-3.482083333333339.36541666666668
65153.6157.079583333333172.6625-15.5829166666667-3.47958333333332
66173.2193.055416666667177.837515.2179166666667-19.8554166666667
67171NANA23.15125NA
68151.2NANA-10.78375NA
69161.9NANA-24.0195833333334NA
70157.2NANA-42.3220833333333NA
71201.7NANA-27.0079166666667NA
72236.4NANA-24.00625NA

\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
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
1235.1NANA37.88125NA
2280.7NANA47.5704166666667NA
3264.6NANA23.38375NA
4240.7NANA-3.48208333333333NA
5201.4NANA-15.5829166666667NA
6240.8NANA15.2179166666667NA
7241.1253.567916666667230.41666666666723.15125-12.4679166666666
8223.8225.095416666667235.879166666667-10.78375-1.29541666666665
9206.1217.709583333333241.729166666667-24.0195833333334-11.6095833333333
10174.7206.102916666667248.425-42.3220833333333-31.4029166666667
11203.3231.300416666667258.308333333333-27.0079166666667-28.0004166666667
12220.5247.052083333333271.058333333333-24.00625-26.5520833333333
13299.5323.66875285.787537.88125-24.16875
14347.4348.75375301.18333333333347.5704166666667-1.35375000000005
15338.3338.28375314.923.383750.0162500000000136
16327.7326.480416666667329.9625-3.482083333333331.21958333333333
17351.6329.287916666667344.870833333333-15.582916666666722.3120833333333
18396.6372.680416666667357.462515.217916666666723.9195833333334
19438.8393.68875370.537523.1512545.11125
20395.6372.12875382.9125-10.7837523.47125
21363.5368.255416666667392.275-24.0195833333334-4.75541666666669
22378.8355.444583333333397.766666666667-42.322083333333323.3554166666667
23357371.32125398.329166666667-27.0079166666667-14.3212499999999
24369371.539583333333395.545833333333-24.00625-2.53958333333327
25464.8427.23125389.3537.8812537.56875
26479.1426.857916666667379.287547.570416666666752.2420833333333
27431.3392.304583333333368.92083333333323.3837538.9954166666667
28366.5353.447083333333356.929166666667-3.4820833333333313.0529166666666
29326.3329.067083333333344.65-15.5829166666667-2.76708333333335
30355.1349.472083333333334.25416666666715.21791666666675.62791666666669
31331.6343.73875320.587523.15125-12.13875
32261.3292.087083333333302.870833333333-10.78375-30.7870833333333
33249261.172083333333285.191666666667-24.0195833333334-12.1720833333333
34205.5227.382083333333269.704166666667-42.3220833333333-21.8820833333333
35235.6229.279583333333256.2875-27.00791666666676.32041666666663
36240.9220.147916666667244.154166666667-24.0062520.7520833333333
37264.9270.939583333333233.05833333333337.88125-6.03958333333335
38253.8272.082916666667224.512547.5704166666667-18.2829166666666
39232.3242.017083333333218.63333333333323.38375-9.71708333333331
40193.8211.380416666667214.8625-3.48208333333333-17.5804166666666
41177196.500416666667212.083333333333-15.5829166666667-19.5004166666666
42213.2223.222083333333208.00416666666715.2179166666667-10.0220833333333
43207.2226.972083333333203.82083333333323.15125-19.7720833333333
44180.6190.582916666667201.366666666667-10.78375-9.98291666666665
45188.6175.184583333333199.204166666667-24.019583333333413.4154166666667
46175.4155.119583333333197.441666666667-42.322083333333320.2804166666667
47199170.05875197.066666666667-27.007916666666728.94125
48179.6172.69375196.7-24.006256.90625000000003
49225.8234.21875196.337537.88125-8.41874999999999
50234244.42875196.85833333333347.5704166666667-10.42875
51200.2220.050416666667196.66666666666723.38375-19.8504166666667
52183.6191.384583333333194.866666666667-3.48208333333333-7.78458333333336
53178.2176.492083333333192.075-15.58291666666671.70791666666668
54203.2204.597083333333189.37916666666715.2179166666667-1.39708333333331
55208.5210.959583333333187.80833333333323.15125-2.45958333333331
56191.8174.932916666667185.716666666667-10.7837516.8670833333333
57172.8159.405416666667183.425-24.019583333333413.3945833333333
58148140.077916666667182.4-42.32208333333337.92208333333335
59159.4154.067083333333181.075-27.00791666666675.33291666666668
60154.5154.79375178.8-24.00625-0.293749999999989
61213.2213.86875175.987537.88125-0.668749999999989
62196.4220.30375172.73333333333347.5704166666667-23.90375
63182.8193.97125170.587523.38375-11.17125
64176.4167.034583333333170.516666666667-3.482083333333339.36541666666668
65153.6157.079583333333172.6625-15.5829166666667-3.47958333333332
66173.2193.055416666667177.837515.2179166666667-19.8554166666667
67171NANA23.15125NA
68151.2NANA-10.78375NA
69161.9NANA-24.0195833333334NA
70157.2NANA-42.3220833333333NA
71201.7NANA-27.0079166666667NA
72236.4NANA-24.00625NA



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')