Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author*Unverified author*
R Software Modulerwasp_decompose.wasp
Title produced by softwareClassical Decomposition
Date of computationTue, 29 Nov 2011 08:15:39 -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/29/t1322572571hemxhujh8k7ucgc.htm/, Retrieved Sat, 20 Apr 2024 12:52:32 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=148319, Retrieved Sat, 20 Apr 2024 12:52:32 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact106
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]
-  M D  [Classical Decomposition] [Workshop 8, Class...] [2010-11-28 20:55:54] [d946de7cca328fbcf207448a112523ab]
-         [Classical Decomposition] [Workshop 8 decomp...] [2010-11-30 14:26:54] [a9e130f95bad0a0597234e75c6380c5a]
- R  D        [Classical Decomposition] [WS8 - Mini-tutori...] [2011-11-29 13:15:39] [d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e] [Current]
-    D          [Classical Decomposition] [Paper - Deel 2 - ...] [2011-12-20 10:33:38] [95a4a8598e82ac3272c4dca488d0ba38]
Feedback Forum

Post a new message
Dataseries X:
9 700
9 081
9 084
9 743
8 587
9 731
9 563
9 998
9 437
10 038
9 918
9 252
9 737
9 035
9 133
9 487
8 700
9 627
8 947
9 283
8 829
9 947
9 628
9 318
9 605
8 640
9 214
9 567
8 547
9 185
9 470
9 123
9 278
10 170
9 434
9 655
9 429
8 739
9 552
9 687
9 019
9 672
9 206
9 069
9 788
10 312
10 105
9 863
9 656
9 295
9 946
9 701
9 049
10 190
9 706
9 765
9 893
9 994
10 433
10 073
10 112
9 266
9 820
10 097
9 115
10 411
9 678
10 408
10 153
10 368
10 581
10 597
10 680
9 738
9 556




Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time2 seconds
R Server'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Summary of computational transaction \tabularnewline
Raw Input & view raw input (R code)  \tabularnewline
Raw Output & view raw output of R engine  \tabularnewline
Computing time & 2 seconds \tabularnewline
R Server & 'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=148319&T=0

[TABLE]
[ROW][C]Summary of computational transaction[/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Input[/C][C]view raw input (R code) [/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Output[/C][C]view raw output of R engine [/C][/ROW]
[ROW][C]Computing time[/C][C]2 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=148319&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=148319&T=0

As an alternative you can also use a QR Code:  

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

Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time2 seconds
R Server'Gwilym Jenkins' @ jenkins.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=148319&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=148319&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=148319&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$trend)) {
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,i,header=TRUE)
a<-table.element(a,x[i])
a<-table.element(a,m$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')