FreeStatistics.org

Free Statistics

of Irreproducible Research!

Description of Statistical Computation

Author's title

Author*The author of this computation has been verified*
R Software Module--
Title produced by softwareClassical Decomposition
Date of computationMon, 28 Nov 2011 13:12:57 -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/28/t132250400284c664g1qbnrzrp.htm/, Retrieved Wed, 24 Apr 2024 22:11:51 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=147946, Retrieved Wed, 24 Apr 2024 22:11:51 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact165

Tree of Dependent Computations

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] [Additieve methode] [2011-11-28 17:56:00] [f2faabc3a2466a29562900bc59f67898]
-    D    [Classical Decomposition] [Additieve methode] [2011-11-28 18:00:07] [f2faabc3a2466a29562900bc59f67898]
-  M          [Classical Decomposition] [Additive Seasonality] [2011-11-28 18:12:57] [5988e21ec0676b551e455a86717edc1d] [Current]
Feedback Forum

Post a new message

Dataset

Dataseries X:
Download CSV
Histogram
Boxplots 
16111
15554
15220
14807
14291
14653
17006
18032
16558
16102
15055
15484
14596
14609
13923
14226
14056
14278
16142
16509
15680
14086
13129
13086
13096
12280
11534
11135
10903
10926
13220
13581
11788
11088
10434
11061
10828
10270
10360
9899
9395
9944
12117
12474
11106
10643
10227
11273
11516
11583
11605
11414
11181
12000
14007
14582
13251
12806
12645
13869
13342
13079
12513
12331
11882
12388
14394
14635
13218
12554
12031
12429

Tables (Output of Computation)





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=147946&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=147946&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=147946&T=0

As an alternative you can also use a QR Code:  
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
116111NANA-122.138194444445NA
215554NANA-383.463194444445NA
315220NANA-704.521527777777NA
414807NANA-833.121527777778NA
514291NANA-1095.95486111111NA
614653NANA-621.496527777778NA
71700617126.578472222215676.29166666671450.28680555556-120.578472222222
81803217604.978472222215573.79166666672031.18680555556427.021527777779
91655816195.745138888915480.375715.37013888889362.254861111114
101610215429.086805555615402.12526.9618055555555672.913194444447
111505514788.795138888915368.125-579.329861111111266.204861111111
121548415458.928472222215342.7083333333116.22013888888925.0715277777781
131459615168.945138888915291.0833333333-122.138194444445-572.94513888889
141460914808.161805555615191.625-383.463194444445-199.161805555559
151392314387.061805555615091.5833333333-704.521527777777-464.061805555557
161422614137.878472222214971-833.12152777777888.1215277777792
171405613710.795138888914806.75-1095.95486111111345.204861111113
181427814005.086805555614626.5833333333-621.496527777778272.913194444447
191614215914.453472222214464.16666666671450.28680555556227.546527777778
201650916335.811805555614304.6252031.18680555556173.188194444443
211568014823.411805555614108.0416666667715.37013888889856.588194444445
221408613906.670138888913879.708333333326.9618055555555179.329861111111
231312913040.211805555613619.5416666667-579.32986111111188.7881944444453
241308613464.720138888913348.5116.220138888889-378.720138888888
251309612964.945138888913087.0833333333-122.138194444445131.054861111112
261228012459.870138888912843.3333333333-383.463194444445-179.870138888889
271153411854.645138888912559.1666666667-704.521527777777-320.645138888891
281113511438.961805555612272.0833333333-833.121527777778-303.961805555555
291090310938.920138888912034.875-1095.95486111111-35.9201388888887
301092611216.711805555611838.2083333333-621.496527777778-290.711805555555
311322013109.620138888911659.33333333331450.28680555556110.379861111112
321358113512.270138888911481.08333333332031.1868055555668.7298611111128
331178812063.786805555611348.4166666667715.37013888889-275.786805555555
341108811274.96180555561124826.9618055555555-186.961805555555
351043410554.336805555611133.6666666667-579.329861111111-120.336805555553
361106111146.136805555611029.9166666667116.220138888889-85.1368055555558
371082810820.903472222210943.0416666667-122.1381944444457.09652777777956
381027010467.495138888910850.9583333333-383.463194444445-197.495138888888
391036010071.895138888910776.4166666667-704.521527777777288.104861111113
4098999896.3368055555510729.4583333333-833.1215277777782.66319444444525
4193959606.3368055555610702.2916666667-1095.95486111111-211.336805555557
42994410081.003472222210702.5-621.496527777778-137.003472222223
431211712190.2868055556107401450.28680555556-73.2868055555555
441247412854.561805555610823.3752031.18680555556-380.561805555555
451110611645.328472222210929.9583333333715.37013888889-539.32847222222
461064311071.920138888911044.958333333326.9618055555555-428.920138888887
471022710603.170138888911182.5-579.329861111111-376.170138888889
481127311458.803472222211342.5833333333116.220138888889-185.803472222224
491151611384.861805555611507-122.138194444445131.138194444446
501158311290.120138888911673.5833333333-383.463194444445292.879861111112
511160511146.270138888911850.7916666667-704.521527777777458.729861111113
521141411197.170138888912030.2916666667-833.121527777778216.829861111113
531118111125.211805555612221.1666666667-1095.9548611111155.7881944444453
541200011808.586805555612430.0833333333-621.496527777778191.413194444445
551400714064.620138888912614.33333333331450.28680555556-57.6201388888894
561458214783.936805555612752.752031.18680555556-201.936805555555
571325113568.286805555612852.9166666667715.37013888889-317.286805555555
581280612955.920138888912928.958333333326.9618055555555-149.920138888889
591264512417.045138888912996.375-579.329861111111227.954861111113
601386913157.970138888913041.75116.220138888889711.029861111112
611334212951.903472222213074.0416666667-122.138194444445390.096527777781
621307912708.911805555613092.375-383.463194444445370.088194444445
631251312388.686805555613093.2083333333-704.521527777777124.313194444445
641233112248.211805555613081.3333333333-833.12152777777882.7881944444453
651188211949.295138888913045.25-1095.95486111111-67.2951388888869
661238812338.170138888912959.6666666667-621.49652777777849.8298611111131
6714394NANA1450.28680555556NA
6814635NANA2031.18680555556NA
6913218NANA715.37013888889NA
7012554NANA26.9618055555555NA
7112031NANA-579.329861111111NA
7212429NANA116.220138888889NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 16111 & NA & NA & -122.138194444445 & NA \tabularnewline
2 & 15554 & NA & NA & -383.463194444445 & NA \tabularnewline
3 & 15220 & NA & NA & -704.521527777777 & NA \tabularnewline
4 & 14807 & NA & NA & -833.121527777778 & NA \tabularnewline
5 & 14291 & NA & NA & -1095.95486111111 & NA \tabularnewline
6 & 14653 & NA & NA & -621.496527777778 & NA \tabularnewline
7 & 17006 & 17126.5784722222 & 15676.2916666667 & 1450.28680555556 & -120.578472222222 \tabularnewline
8 & 18032 & 17604.9784722222 & 15573.7916666667 & 2031.18680555556 & 427.021527777779 \tabularnewline
9 & 16558 & 16195.7451388889 & 15480.375 & 715.37013888889 & 362.254861111114 \tabularnewline
10 & 16102 & 15429.0868055556 & 15402.125 & 26.9618055555555 & 672.913194444447 \tabularnewline
11 & 15055 & 14788.7951388889 & 15368.125 & -579.329861111111 & 266.204861111111 \tabularnewline
12 & 15484 & 15458.9284722222 & 15342.7083333333 & 116.220138888889 & 25.0715277777781 \tabularnewline
13 & 14596 & 15168.9451388889 & 15291.0833333333 & -122.138194444445 & -572.94513888889 \tabularnewline
14 & 14609 & 14808.1618055556 & 15191.625 & -383.463194444445 & -199.161805555559 \tabularnewline
15 & 13923 & 14387.0618055556 & 15091.5833333333 & -704.521527777777 & -464.061805555557 \tabularnewline
16 & 14226 & 14137.8784722222 & 14971 & -833.121527777778 & 88.1215277777792 \tabularnewline
17 & 14056 & 13710.7951388889 & 14806.75 & -1095.95486111111 & 345.204861111113 \tabularnewline
18 & 14278 & 14005.0868055556 & 14626.5833333333 & -621.496527777778 & 272.913194444447 \tabularnewline
19 & 16142 & 15914.4534722222 & 14464.1666666667 & 1450.28680555556 & 227.546527777778 \tabularnewline
20 & 16509 & 16335.8118055556 & 14304.625 & 2031.18680555556 & 173.188194444443 \tabularnewline
21 & 15680 & 14823.4118055556 & 14108.0416666667 & 715.37013888889 & 856.588194444445 \tabularnewline
22 & 14086 & 13906.6701388889 & 13879.7083333333 & 26.9618055555555 & 179.329861111111 \tabularnewline
23 & 13129 & 13040.2118055556 & 13619.5416666667 & -579.329861111111 & 88.7881944444453 \tabularnewline
24 & 13086 & 13464.7201388889 & 13348.5 & 116.220138888889 & -378.720138888888 \tabularnewline
25 & 13096 & 12964.9451388889 & 13087.0833333333 & -122.138194444445 & 131.054861111112 \tabularnewline
26 & 12280 & 12459.8701388889 & 12843.3333333333 & -383.463194444445 & -179.870138888889 \tabularnewline
27 & 11534 & 11854.6451388889 & 12559.1666666667 & -704.521527777777 & -320.645138888891 \tabularnewline
28 & 11135 & 11438.9618055556 & 12272.0833333333 & -833.121527777778 & -303.961805555555 \tabularnewline
29 & 10903 & 10938.9201388889 & 12034.875 & -1095.95486111111 & -35.9201388888887 \tabularnewline
30 & 10926 & 11216.7118055556 & 11838.2083333333 & -621.496527777778 & -290.711805555555 \tabularnewline
31 & 13220 & 13109.6201388889 & 11659.3333333333 & 1450.28680555556 & 110.379861111112 \tabularnewline
32 & 13581 & 13512.2701388889 & 11481.0833333333 & 2031.18680555556 & 68.7298611111128 \tabularnewline
33 & 11788 & 12063.7868055556 & 11348.4166666667 & 715.37013888889 & -275.786805555555 \tabularnewline
34 & 11088 & 11274.9618055556 & 11248 & 26.9618055555555 & -186.961805555555 \tabularnewline
35 & 10434 & 10554.3368055556 & 11133.6666666667 & -579.329861111111 & -120.336805555553 \tabularnewline
36 & 11061 & 11146.1368055556 & 11029.9166666667 & 116.220138888889 & -85.1368055555558 \tabularnewline
37 & 10828 & 10820.9034722222 & 10943.0416666667 & -122.138194444445 & 7.09652777777956 \tabularnewline
38 & 10270 & 10467.4951388889 & 10850.9583333333 & -383.463194444445 & -197.495138888888 \tabularnewline
39 & 10360 & 10071.8951388889 & 10776.4166666667 & -704.521527777777 & 288.104861111113 \tabularnewline
40 & 9899 & 9896.33680555555 & 10729.4583333333 & -833.121527777778 & 2.66319444444525 \tabularnewline
41 & 9395 & 9606.33680555556 & 10702.2916666667 & -1095.95486111111 & -211.336805555557 \tabularnewline
42 & 9944 & 10081.0034722222 & 10702.5 & -621.496527777778 & -137.003472222223 \tabularnewline
43 & 12117 & 12190.2868055556 & 10740 & 1450.28680555556 & -73.2868055555555 \tabularnewline
44 & 12474 & 12854.5618055556 & 10823.375 & 2031.18680555556 & -380.561805555555 \tabularnewline
45 & 11106 & 11645.3284722222 & 10929.9583333333 & 715.37013888889 & -539.32847222222 \tabularnewline
46 & 10643 & 11071.9201388889 & 11044.9583333333 & 26.9618055555555 & -428.920138888887 \tabularnewline
47 & 10227 & 10603.1701388889 & 11182.5 & -579.329861111111 & -376.170138888889 \tabularnewline
48 & 11273 & 11458.8034722222 & 11342.5833333333 & 116.220138888889 & -185.803472222224 \tabularnewline
49 & 11516 & 11384.8618055556 & 11507 & -122.138194444445 & 131.138194444446 \tabularnewline
50 & 11583 & 11290.1201388889 & 11673.5833333333 & -383.463194444445 & 292.879861111112 \tabularnewline
51 & 11605 & 11146.2701388889 & 11850.7916666667 & -704.521527777777 & 458.729861111113 \tabularnewline
52 & 11414 & 11197.1701388889 & 12030.2916666667 & -833.121527777778 & 216.829861111113 \tabularnewline
53 & 11181 & 11125.2118055556 & 12221.1666666667 & -1095.95486111111 & 55.7881944444453 \tabularnewline
54 & 12000 & 11808.5868055556 & 12430.0833333333 & -621.496527777778 & 191.413194444445 \tabularnewline
55 & 14007 & 14064.6201388889 & 12614.3333333333 & 1450.28680555556 & -57.6201388888894 \tabularnewline
56 & 14582 & 14783.9368055556 & 12752.75 & 2031.18680555556 & -201.936805555555 \tabularnewline
57 & 13251 & 13568.2868055556 & 12852.9166666667 & 715.37013888889 & -317.286805555555 \tabularnewline
58 & 12806 & 12955.9201388889 & 12928.9583333333 & 26.9618055555555 & -149.920138888889 \tabularnewline
59 & 12645 & 12417.0451388889 & 12996.375 & -579.329861111111 & 227.954861111113 \tabularnewline
60 & 13869 & 13157.9701388889 & 13041.75 & 116.220138888889 & 711.029861111112 \tabularnewline
61 & 13342 & 12951.9034722222 & 13074.0416666667 & -122.138194444445 & 390.096527777781 \tabularnewline
62 & 13079 & 12708.9118055556 & 13092.375 & -383.463194444445 & 370.088194444445 \tabularnewline
63 & 12513 & 12388.6868055556 & 13093.2083333333 & -704.521527777777 & 124.313194444445 \tabularnewline
64 & 12331 & 12248.2118055556 & 13081.3333333333 & -833.121527777778 & 82.7881944444453 \tabularnewline
65 & 11882 & 11949.2951388889 & 13045.25 & -1095.95486111111 & -67.2951388888869 \tabularnewline
66 & 12388 & 12338.1701388889 & 12959.6666666667 & -621.496527777778 & 49.8298611111131 \tabularnewline
67 & 14394 & NA & NA & 1450.28680555556 & NA \tabularnewline
68 & 14635 & NA & NA & 2031.18680555556 & NA \tabularnewline
69 & 13218 & NA & NA & 715.37013888889 & NA \tabularnewline
70 & 12554 & NA & NA & 26.9618055555555 & NA \tabularnewline
71 & 12031 & NA & NA & -579.329861111111 & NA \tabularnewline
72 & 12429 & NA & NA & 116.220138888889 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=147946&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]16111[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-122.138194444445[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]15554[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-383.463194444445[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]15220[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-704.521527777777[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]14807[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-833.121527777778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]14291[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1095.95486111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]14653[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-621.496527777778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]17006[/C][C]17126.5784722222[/C][C]15676.2916666667[/C][C]1450.28680555556[/C][C]-120.578472222222[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]18032[/C][C]17604.9784722222[/C][C]15573.7916666667[/C][C]2031.18680555556[/C][C]427.021527777779[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]16558[/C][C]16195.7451388889[/C][C]15480.375[/C][C]715.37013888889[/C][C]362.254861111114[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]16102[/C][C]15429.0868055556[/C][C]15402.125[/C][C]26.9618055555555[/C][C]672.913194444447[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]15055[/C][C]14788.7951388889[/C][C]15368.125[/C][C]-579.329861111111[/C][C]266.204861111111[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]15484[/C][C]15458.9284722222[/C][C]15342.7083333333[/C][C]116.220138888889[/C][C]25.0715277777781[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]14596[/C][C]15168.9451388889[/C][C]15291.0833333333[/C][C]-122.138194444445[/C][C]-572.94513888889[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]14609[/C][C]14808.1618055556[/C][C]15191.625[/C][C]-383.463194444445[/C][C]-199.161805555559[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]13923[/C][C]14387.0618055556[/C][C]15091.5833333333[/C][C]-704.521527777777[/C][C]-464.061805555557[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]14226[/C][C]14137.8784722222[/C][C]14971[/C][C]-833.121527777778[/C][C]88.1215277777792[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]14056[/C][C]13710.7951388889[/C][C]14806.75[/C][C]-1095.95486111111[/C][C]345.204861111113[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]14278[/C][C]14005.0868055556[/C][C]14626.5833333333[/C][C]-621.496527777778[/C][C]272.913194444447[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]16142[/C][C]15914.4534722222[/C][C]14464.1666666667[/C][C]1450.28680555556[/C][C]227.546527777778[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]16509[/C][C]16335.8118055556[/C][C]14304.625[/C][C]2031.18680555556[/C][C]173.188194444443[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]15680[/C][C]14823.4118055556[/C][C]14108.0416666667[/C][C]715.37013888889[/C][C]856.588194444445[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]14086[/C][C]13906.6701388889[/C][C]13879.7083333333[/C][C]26.9618055555555[/C][C]179.329861111111[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]13129[/C][C]13040.2118055556[/C][C]13619.5416666667[/C][C]-579.329861111111[/C][C]88.7881944444453[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]13086[/C][C]13464.7201388889[/C][C]13348.5[/C][C]116.220138888889[/C][C]-378.720138888888[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]13096[/C][C]12964.9451388889[/C][C]13087.0833333333[/C][C]-122.138194444445[/C][C]131.054861111112[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]12280[/C][C]12459.8701388889[/C][C]12843.3333333333[/C][C]-383.463194444445[/C][C]-179.870138888889[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]11534[/C][C]11854.6451388889[/C][C]12559.1666666667[/C][C]-704.521527777777[/C][C]-320.645138888891[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]11135[/C][C]11438.9618055556[/C][C]12272.0833333333[/C][C]-833.121527777778[/C][C]-303.961805555555[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]10903[/C][C]10938.9201388889[/C][C]12034.875[/C][C]-1095.95486111111[/C][C]-35.9201388888887[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]10926[/C][C]11216.7118055556[/C][C]11838.2083333333[/C][C]-621.496527777778[/C][C]-290.711805555555[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]13220[/C][C]13109.6201388889[/C][C]11659.3333333333[/C][C]1450.28680555556[/C][C]110.379861111112[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]13581[/C][C]13512.2701388889[/C][C]11481.0833333333[/C][C]2031.18680555556[/C][C]68.7298611111128[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]11788[/C][C]12063.7868055556[/C][C]11348.4166666667[/C][C]715.37013888889[/C][C]-275.786805555555[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]11088[/C][C]11274.9618055556[/C][C]11248[/C][C]26.9618055555555[/C][C]-186.961805555555[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]10434[/C][C]10554.3368055556[/C][C]11133.6666666667[/C][C]-579.329861111111[/C][C]-120.336805555553[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]11061[/C][C]11146.1368055556[/C][C]11029.9166666667[/C][C]116.220138888889[/C][C]-85.1368055555558[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]10828[/C][C]10820.9034722222[/C][C]10943.0416666667[/C][C]-122.138194444445[/C][C]7.09652777777956[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]10270[/C][C]10467.4951388889[/C][C]10850.9583333333[/C][C]-383.463194444445[/C][C]-197.495138888888[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]10360[/C][C]10071.8951388889[/C][C]10776.4166666667[/C][C]-704.521527777777[/C][C]288.104861111113[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]9899[/C][C]9896.33680555555[/C][C]10729.4583333333[/C][C]-833.121527777778[/C][C]2.66319444444525[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]9395[/C][C]9606.33680555556[/C][C]10702.2916666667[/C][C]-1095.95486111111[/C][C]-211.336805555557[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]9944[/C][C]10081.0034722222[/C][C]10702.5[/C][C]-621.496527777778[/C][C]-137.003472222223[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]12117[/C][C]12190.2868055556[/C][C]10740[/C][C]1450.28680555556[/C][C]-73.2868055555555[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]12474[/C][C]12854.5618055556[/C][C]10823.375[/C][C]2031.18680555556[/C][C]-380.561805555555[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]11106[/C][C]11645.3284722222[/C][C]10929.9583333333[/C][C]715.37013888889[/C][C]-539.32847222222[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]10643[/C][C]11071.9201388889[/C][C]11044.9583333333[/C][C]26.9618055555555[/C][C]-428.920138888887[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]10227[/C][C]10603.1701388889[/C][C]11182.5[/C][C]-579.329861111111[/C][C]-376.170138888889[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]11273[/C][C]11458.8034722222[/C][C]11342.5833333333[/C][C]116.220138888889[/C][C]-185.803472222224[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]11516[/C][C]11384.8618055556[/C][C]11507[/C][C]-122.138194444445[/C][C]131.138194444446[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]11583[/C][C]11290.1201388889[/C][C]11673.5833333333[/C][C]-383.463194444445[/C][C]292.879861111112[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]11605[/C][C]11146.2701388889[/C][C]11850.7916666667[/C][C]-704.521527777777[/C][C]458.729861111113[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]11414[/C][C]11197.1701388889[/C][C]12030.2916666667[/C][C]-833.121527777778[/C][C]216.829861111113[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]11181[/C][C]11125.2118055556[/C][C]12221.1666666667[/C][C]-1095.95486111111[/C][C]55.7881944444453[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]12000[/C][C]11808.5868055556[/C][C]12430.0833333333[/C][C]-621.496527777778[/C][C]191.413194444445[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]14007[/C][C]14064.6201388889[/C][C]12614.3333333333[/C][C]1450.28680555556[/C][C]-57.6201388888894[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]14582[/C][C]14783.9368055556[/C][C]12752.75[/C][C]2031.18680555556[/C][C]-201.936805555555[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]13251[/C][C]13568.2868055556[/C][C]12852.9166666667[/C][C]715.37013888889[/C][C]-317.286805555555[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]12806[/C][C]12955.9201388889[/C][C]12928.9583333333[/C][C]26.9618055555555[/C][C]-149.920138888889[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]12645[/C][C]12417.0451388889[/C][C]12996.375[/C][C]-579.329861111111[/C][C]227.954861111113[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]13869[/C][C]13157.9701388889[/C][C]13041.75[/C][C]116.220138888889[/C][C]711.029861111112[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]13342[/C][C]12951.9034722222[/C][C]13074.0416666667[/C][C]-122.138194444445[/C][C]390.096527777781[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]13079[/C][C]12708.9118055556[/C][C]13092.375[/C][C]-383.463194444445[/C][C]370.088194444445[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]12513[/C][C]12388.6868055556[/C][C]13093.2083333333[/C][C]-704.521527777777[/C][C]124.313194444445[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]12331[/C][C]12248.2118055556[/C][C]13081.3333333333[/C][C]-833.121527777778[/C][C]82.7881944444453[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]11882[/C][C]11949.2951388889[/C][C]13045.25[/C][C]-1095.95486111111[/C][C]-67.2951388888869[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]12388[/C][C]12338.1701388889[/C][C]12959.6666666667[/C][C]-621.496527777778[/C][C]49.8298611111131[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]14394[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1450.28680555556[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]14635[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]2031.18680555556[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]13218[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]715.37013888889[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]12554[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]26.9618055555555[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]12031[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-579.329861111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]12429[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]116.220138888889[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=147946&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=147946&T=1

As an alternative you can also use a QR Code:  
QR Code


The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
116111NANA-122.138194444445NA
215554NANA-383.463194444445NA
315220NANA-704.521527777777NA
414807NANA-833.121527777778NA
514291NANA-1095.95486111111NA
614653NANA-621.496527777778NA
71700617126.578472222215676.29166666671450.28680555556-120.578472222222
81803217604.978472222215573.79166666672031.18680555556427.021527777779
91655816195.745138888915480.375715.37013888889362.254861111114
101610215429.086805555615402.12526.9618055555555672.913194444447
111505514788.795138888915368.125-579.329861111111266.204861111111
121548415458.928472222215342.7083333333116.22013888888925.0715277777781
131459615168.945138888915291.0833333333-122.138194444445-572.94513888889
141460914808.161805555615191.625-383.463194444445-199.161805555559
151392314387.061805555615091.5833333333-704.521527777777-464.061805555557
161422614137.878472222214971-833.12152777777888.1215277777792
171405613710.795138888914806.75-1095.95486111111345.204861111113
181427814005.086805555614626.5833333333-621.496527777778272.913194444447
191614215914.453472222214464.16666666671450.28680555556227.546527777778
201650916335.811805555614304.6252031.18680555556173.188194444443
211568014823.411805555614108.0416666667715.37013888889856.588194444445
221408613906.670138888913879.708333333326.9618055555555179.329861111111
231312913040.211805555613619.5416666667-579.32986111111188.7881944444453
241308613464.720138888913348.5116.220138888889-378.720138888888
251309612964.945138888913087.0833333333-122.138194444445131.054861111112
261228012459.870138888912843.3333333333-383.463194444445-179.870138888889
271153411854.645138888912559.1666666667-704.521527777777-320.645138888891
281113511438.961805555612272.0833333333-833.121527777778-303.961805555555
291090310938.920138888912034.875-1095.95486111111-35.9201388888887
301092611216.711805555611838.2083333333-621.496527777778-290.711805555555
311322013109.620138888911659.33333333331450.28680555556110.379861111112
321358113512.270138888911481.08333333332031.1868055555668.7298611111128
331178812063.786805555611348.4166666667715.37013888889-275.786805555555
341108811274.96180555561124826.9618055555555-186.961805555555
351043410554.336805555611133.6666666667-579.329861111111-120.336805555553
361106111146.136805555611029.9166666667116.220138888889-85.1368055555558
371082810820.903472222210943.0416666667-122.1381944444457.09652777777956
381027010467.495138888910850.9583333333-383.463194444445-197.495138888888
391036010071.895138888910776.4166666667-704.521527777777288.104861111113
4098999896.3368055555510729.4583333333-833.1215277777782.66319444444525
4193959606.3368055555610702.2916666667-1095.95486111111-211.336805555557
42994410081.003472222210702.5-621.496527777778-137.003472222223
431211712190.2868055556107401450.28680555556-73.2868055555555
441247412854.561805555610823.3752031.18680555556-380.561805555555
451110611645.328472222210929.9583333333715.37013888889-539.32847222222
461064311071.920138888911044.958333333326.9618055555555-428.920138888887
471022710603.170138888911182.5-579.329861111111-376.170138888889
481127311458.803472222211342.5833333333116.220138888889-185.803472222224
491151611384.861805555611507-122.138194444445131.138194444446
501158311290.120138888911673.5833333333-383.463194444445292.879861111112
511160511146.270138888911850.7916666667-704.521527777777458.729861111113
521141411197.170138888912030.2916666667-833.121527777778216.829861111113
531118111125.211805555612221.1666666667-1095.9548611111155.7881944444453
541200011808.586805555612430.0833333333-621.496527777778191.413194444445
551400714064.620138888912614.33333333331450.28680555556-57.6201388888894
561458214783.936805555612752.752031.18680555556-201.936805555555
571325113568.286805555612852.9166666667715.37013888889-317.286805555555
581280612955.920138888912928.958333333326.9618055555555-149.920138888889
591264512417.045138888912996.375-579.329861111111227.954861111113
601386913157.970138888913041.75116.220138888889711.029861111112
611334212951.903472222213074.0416666667-122.138194444445390.096527777781
621307912708.911805555613092.375-383.463194444445370.088194444445
631251312388.686805555613093.2083333333-704.521527777777124.313194444445
641233112248.211805555613081.3333333333-833.12152777777882.7881944444453
651188211949.295138888913045.25-1095.95486111111-67.2951388888869
661238812338.170138888912959.6666666667-621.49652777777849.8298611111131
6714394NANA1450.28680555556NA
6814635NANA2031.18680555556NA
6913218NANA715.37013888889NA
7012554NANA26.9618055555555NA
7112031NANA-579.329861111111NA
7212429NANA116.220138888889NA


Figures (Output of Computation)

Input Parameters & R Code

Parameters (Session):
par1 = additive ; par2 = 12 ;
Parameters (R input):
par1 = additive ; par2 = 12 ; par3 = ; par4 = ; par5 = ; par6 = ; par7 = ; par8 = ; par9 = ; par10 = ; par11 = ; par12 = ; par13 = ; par14 = ; par15 = ; par16 = ; par17 = ; par18 = ; par19 = ; par20 = ;
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$trend)) {
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,i,header=TRUE)
a<-table.element(a,x[i])
a<-table.element(a,m$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')