Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author*Unverified author*
R Software Modulerwasp_decompose.wasp
Title produced by softwareClassical Decomposition
Date of computationFri, 07 Dec 2012 11:44:55 -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/2012/Dec/07/t1354898713dgng1zl2e6hsfsz.htm/, Retrieved Thu, 25 Apr 2024 19:41:47 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=197448, Retrieved Thu, 25 Apr 2024 19:41:47 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact87
Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-       [Classical Decomposition] [] [2012-12-07 16:44:55] [a5163a6b16cb463ddc5e8265592a0086] [Current]
Feedback Forum

Post a new message
Dataseries X:
299,81
299,01
296,82
296,67
296,95
296,80
296,80
295,93
293,77
291,02
288,61
284,55
284,55
278,14
273,28
270,14
268,36
267,15
267,15
265,47
261,75
256,51
252,98
251,17
251,17
244,27
240,54
238,92
237,47
235,91
235,91
231,41
224,94
222,19
219,06
217,83
217,83
216,89
213,84
212,90
213,98
215,31
215,31
214,09
213,71
211,54
209,40
207,33
207,33
202,75
200,26
198,99
198,82
198,43
198,43
195,68
195,45
193,65
191,38
189,71
189,71
185,49
183,01
182,38
181,60
182,13
182,13
180,81
180,25
179,84
178,50
178,11




Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time3 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 & 3 seconds \tabularnewline
R Server & 'Gertrude Mary Cox' @ cox.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=197448&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]3 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=197448&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=197448&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 time3 seconds
R Server'Gertrude Mary Cox' @ cox.wessa.net







Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
1299.81NANA1.35954166666666NA
2299.01NANA-1.33554166666667NA
3296.82NANA-2.75220833333334NA
4296.67NANA-2.39970833333333NA
5296.95NANA-1.175625NA
6296.8NANA0.368958333333323NA
7296.8296.653625294.09252.5611250.146375000000035
8295.93294.807708333333292.5870833333332.220625000000021.12229166666668
9293.77292.259708333333290.7366666666671.523041666666661.51029166666672
10291.02289.132291666667288.6504166666670.4818750000000011.88770833333336
11288.61286.053291666667286.35375-0.300458333333322.5567083333334
12284.55283.375458333333283.927083333333-0.5516250000000031.1745416666667
13284.55282.815791666667281.456251.359541666666661.73420833333336
14278.14277.616125278.951666666667-1.335541666666670.523874999999919
15273.28273.596125276.348333333333-2.75220833333334-0.316125
16270.14271.176541666667273.57625-2.39970833333333-1.03654166666672
17268.36269.478125270.65375-1.175625-1.11812499999996
18267.15268.147291666667267.7783333333330.368958333333323-0.997291666666683
19267.15267.557791666667264.9966666666672.561125-0.407791666666697
20265.47264.415208333333262.1945833333332.220625000000021.05479166666669
21261.75260.942208333333259.4191666666671.523041666666660.807791666666731
22256.51257.236041666667256.7541666666670.481875000000001-0.726041666666674
23252.98253.865791666667254.16625-0.30045833333332-0.885791666666648
24251.17251.025875251.5775-0.5516250000000030.144125000000003
25251.17250.333708333333248.9741666666671.359541666666660.836291666666625
26244.27244.917791666667246.253333333333-1.33554166666667-0.647791666666649
27240.54240.548208333333243.300416666667-2.75220833333334-0.00820833333335713
28238.92237.936958333333240.336666666667-2.399708333333330.983041666666679
29237.47236.317708333333237.493333333333-1.1756251.15229166666668
30235.91235.059791666667234.6908333333330.3689583333333230.85020833333337
31235.91234.473625231.91252.5611251.43637500000003
32231.41231.603125229.38252.22062500000002-0.193125000000009
33224.94228.652208333333227.1291666666671.52304166666666-3.71220833333334
34222.19225.414375224.93250.481875000000001-3.22437500000001
35219.06222.569125222.869583333333-0.30045833333332-3.50912500000001
36217.83220.480875221.0325-0.551625000000003-2.65087499999998
37217.83220.675375219.3158333333331.35954166666666-2.84537499999999
38216.89216.400291666667217.735833333333-1.335541666666670.48970833333334
39213.84213.794041666667216.54625-2.752208333333340.0459583333333455
40212.9213.234875215.634583333333-2.39970833333333-0.334874999999954
41213.98213.612708333333214.788333333333-1.1756250.367291666666659
42215.31214.317291666667213.9483333333330.3689583333333230.992708333333354
43215.31215.634458333333213.0733333333332.561125-0.324458333333325
44214.09214.267291666667212.0466666666672.22062500000002-0.17729166666669
45213.71212.414708333333210.8916666666671.523041666666661.29529166666666
46211.54210.228125209.746250.4818750000000011.31187499999999
47209.4208.234541666667208.535-0.300458333333321.16545833333333
48207.33206.648375207.2-0.5516250000000030.681624999999997
49207.33207.152875205.7933333333331.359541666666660.177125000000018
50202.75202.987375204.322916666667-1.33554166666667-0.237374999999957
51200.26200.042791666667202.795-2.752208333333340.217208333333332
52198.99198.889041666667201.28875-2.399708333333330.100958333333352
53198.82198.616875199.7925-1.1756250.203125
54198.43198.676458333333198.30750.368958333333323-0.246458333333322
55198.43199.400291666667196.8391666666672.561125-0.970291666666668
56195.68197.606458333333195.3858333333332.22062500000002-1.92645833333333
57195.45195.470958333333193.9479166666671.52304166666666-0.0209583333333683
58193.65193.018958333333192.5370833333330.4818750000000010.631041666666704
59191.38190.827041666667191.1275-0.300458333333320.552958333333322
60189.71189.179208333333189.730833333333-0.5516250000000030.530791666666659
61189.71189.732041666667188.37251.35954166666666-0.0220416666666665
62185.49185.738208333333187.07375-1.33554166666667-0.248208333333281
63183.01183.068625185.820833333333-2.75220833333334-0.0586250000000064
64182.38182.212375184.612083333333-2.399708333333330.167625000000015
65181.6182.324375183.5-1.175625-0.724375000000009
66182.13182.848958333333182.480.368958333333323-0.718958333333319
67182.13NANA2.561125NA
68180.81NANA2.22062500000002NA
69180.25NANA1.52304166666666NA
70179.84NANA0.481875000000001NA
71178.5NANA-0.30045833333332NA
72178.11NANA-0.551625000000003NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 299.81 & NA & NA & 1.35954166666666 & NA \tabularnewline
2 & 299.01 & NA & NA & -1.33554166666667 & NA \tabularnewline
3 & 296.82 & NA & NA & -2.75220833333334 & NA \tabularnewline
4 & 296.67 & NA & NA & -2.39970833333333 & NA \tabularnewline
5 & 296.95 & NA & NA & -1.175625 & NA \tabularnewline
6 & 296.8 & NA & NA & 0.368958333333323 & NA \tabularnewline
7 & 296.8 & 296.653625 & 294.0925 & 2.561125 & 0.146375000000035 \tabularnewline
8 & 295.93 & 294.807708333333 & 292.587083333333 & 2.22062500000002 & 1.12229166666668 \tabularnewline
9 & 293.77 & 292.259708333333 & 290.736666666667 & 1.52304166666666 & 1.51029166666672 \tabularnewline
10 & 291.02 & 289.132291666667 & 288.650416666667 & 0.481875000000001 & 1.88770833333336 \tabularnewline
11 & 288.61 & 286.053291666667 & 286.35375 & -0.30045833333332 & 2.5567083333334 \tabularnewline
12 & 284.55 & 283.375458333333 & 283.927083333333 & -0.551625000000003 & 1.1745416666667 \tabularnewline
13 & 284.55 & 282.815791666667 & 281.45625 & 1.35954166666666 & 1.73420833333336 \tabularnewline
14 & 278.14 & 277.616125 & 278.951666666667 & -1.33554166666667 & 0.523874999999919 \tabularnewline
15 & 273.28 & 273.596125 & 276.348333333333 & -2.75220833333334 & -0.316125 \tabularnewline
16 & 270.14 & 271.176541666667 & 273.57625 & -2.39970833333333 & -1.03654166666672 \tabularnewline
17 & 268.36 & 269.478125 & 270.65375 & -1.175625 & -1.11812499999996 \tabularnewline
18 & 267.15 & 268.147291666667 & 267.778333333333 & 0.368958333333323 & -0.997291666666683 \tabularnewline
19 & 267.15 & 267.557791666667 & 264.996666666667 & 2.561125 & -0.407791666666697 \tabularnewline
20 & 265.47 & 264.415208333333 & 262.194583333333 & 2.22062500000002 & 1.05479166666669 \tabularnewline
21 & 261.75 & 260.942208333333 & 259.419166666667 & 1.52304166666666 & 0.807791666666731 \tabularnewline
22 & 256.51 & 257.236041666667 & 256.754166666667 & 0.481875000000001 & -0.726041666666674 \tabularnewline
23 & 252.98 & 253.865791666667 & 254.16625 & -0.30045833333332 & -0.885791666666648 \tabularnewline
24 & 251.17 & 251.025875 & 251.5775 & -0.551625000000003 & 0.144125000000003 \tabularnewline
25 & 251.17 & 250.333708333333 & 248.974166666667 & 1.35954166666666 & 0.836291666666625 \tabularnewline
26 & 244.27 & 244.917791666667 & 246.253333333333 & -1.33554166666667 & -0.647791666666649 \tabularnewline
27 & 240.54 & 240.548208333333 & 243.300416666667 & -2.75220833333334 & -0.00820833333335713 \tabularnewline
28 & 238.92 & 237.936958333333 & 240.336666666667 & -2.39970833333333 & 0.983041666666679 \tabularnewline
29 & 237.47 & 236.317708333333 & 237.493333333333 & -1.175625 & 1.15229166666668 \tabularnewline
30 & 235.91 & 235.059791666667 & 234.690833333333 & 0.368958333333323 & 0.85020833333337 \tabularnewline
31 & 235.91 & 234.473625 & 231.9125 & 2.561125 & 1.43637500000003 \tabularnewline
32 & 231.41 & 231.603125 & 229.3825 & 2.22062500000002 & -0.193125000000009 \tabularnewline
33 & 224.94 & 228.652208333333 & 227.129166666667 & 1.52304166666666 & -3.71220833333334 \tabularnewline
34 & 222.19 & 225.414375 & 224.9325 & 0.481875000000001 & -3.22437500000001 \tabularnewline
35 & 219.06 & 222.569125 & 222.869583333333 & -0.30045833333332 & -3.50912500000001 \tabularnewline
36 & 217.83 & 220.480875 & 221.0325 & -0.551625000000003 & -2.65087499999998 \tabularnewline
37 & 217.83 & 220.675375 & 219.315833333333 & 1.35954166666666 & -2.84537499999999 \tabularnewline
38 & 216.89 & 216.400291666667 & 217.735833333333 & -1.33554166666667 & 0.48970833333334 \tabularnewline
39 & 213.84 & 213.794041666667 & 216.54625 & -2.75220833333334 & 0.0459583333333455 \tabularnewline
40 & 212.9 & 213.234875 & 215.634583333333 & -2.39970833333333 & -0.334874999999954 \tabularnewline
41 & 213.98 & 213.612708333333 & 214.788333333333 & -1.175625 & 0.367291666666659 \tabularnewline
42 & 215.31 & 214.317291666667 & 213.948333333333 & 0.368958333333323 & 0.992708333333354 \tabularnewline
43 & 215.31 & 215.634458333333 & 213.073333333333 & 2.561125 & -0.324458333333325 \tabularnewline
44 & 214.09 & 214.267291666667 & 212.046666666667 & 2.22062500000002 & -0.17729166666669 \tabularnewline
45 & 213.71 & 212.414708333333 & 210.891666666667 & 1.52304166666666 & 1.29529166666666 \tabularnewline
46 & 211.54 & 210.228125 & 209.74625 & 0.481875000000001 & 1.31187499999999 \tabularnewline
47 & 209.4 & 208.234541666667 & 208.535 & -0.30045833333332 & 1.16545833333333 \tabularnewline
48 & 207.33 & 206.648375 & 207.2 & -0.551625000000003 & 0.681624999999997 \tabularnewline
49 & 207.33 & 207.152875 & 205.793333333333 & 1.35954166666666 & 0.177125000000018 \tabularnewline
50 & 202.75 & 202.987375 & 204.322916666667 & -1.33554166666667 & -0.237374999999957 \tabularnewline
51 & 200.26 & 200.042791666667 & 202.795 & -2.75220833333334 & 0.217208333333332 \tabularnewline
52 & 198.99 & 198.889041666667 & 201.28875 & -2.39970833333333 & 0.100958333333352 \tabularnewline
53 & 198.82 & 198.616875 & 199.7925 & -1.175625 & 0.203125 \tabularnewline
54 & 198.43 & 198.676458333333 & 198.3075 & 0.368958333333323 & -0.246458333333322 \tabularnewline
55 & 198.43 & 199.400291666667 & 196.839166666667 & 2.561125 & -0.970291666666668 \tabularnewline
56 & 195.68 & 197.606458333333 & 195.385833333333 & 2.22062500000002 & -1.92645833333333 \tabularnewline
57 & 195.45 & 195.470958333333 & 193.947916666667 & 1.52304166666666 & -0.0209583333333683 \tabularnewline
58 & 193.65 & 193.018958333333 & 192.537083333333 & 0.481875000000001 & 0.631041666666704 \tabularnewline
59 & 191.38 & 190.827041666667 & 191.1275 & -0.30045833333332 & 0.552958333333322 \tabularnewline
60 & 189.71 & 189.179208333333 & 189.730833333333 & -0.551625000000003 & 0.530791666666659 \tabularnewline
61 & 189.71 & 189.732041666667 & 188.3725 & 1.35954166666666 & -0.0220416666666665 \tabularnewline
62 & 185.49 & 185.738208333333 & 187.07375 & -1.33554166666667 & -0.248208333333281 \tabularnewline
63 & 183.01 & 183.068625 & 185.820833333333 & -2.75220833333334 & -0.0586250000000064 \tabularnewline
64 & 182.38 & 182.212375 & 184.612083333333 & -2.39970833333333 & 0.167625000000015 \tabularnewline
65 & 181.6 & 182.324375 & 183.5 & -1.175625 & -0.724375000000009 \tabularnewline
66 & 182.13 & 182.848958333333 & 182.48 & 0.368958333333323 & -0.718958333333319 \tabularnewline
67 & 182.13 & NA & NA & 2.561125 & NA \tabularnewline
68 & 180.81 & NA & NA & 2.22062500000002 & NA \tabularnewline
69 & 180.25 & NA & NA & 1.52304166666666 & NA \tabularnewline
70 & 179.84 & NA & NA & 0.481875000000001 & NA \tabularnewline
71 & 178.5 & NA & NA & -0.30045833333332 & NA \tabularnewline
72 & 178.11 & NA & NA & -0.551625000000003 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=197448&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]299.81[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.35954166666666[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]299.01[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1.33554166666667[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]296.82[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-2.75220833333334[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]296.67[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-2.39970833333333[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]296.95[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1.175625[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]296.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.368958333333323[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]296.8[/C][C]296.653625[/C][C]294.0925[/C][C]2.561125[/C][C]0.146375000000035[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]295.93[/C][C]294.807708333333[/C][C]292.587083333333[/C][C]2.22062500000002[/C][C]1.12229166666668[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]293.77[/C][C]292.259708333333[/C][C]290.736666666667[/C][C]1.52304166666666[/C][C]1.51029166666672[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]291.02[/C][C]289.132291666667[/C][C]288.650416666667[/C][C]0.481875000000001[/C][C]1.88770833333336[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]288.61[/C][C]286.053291666667[/C][C]286.35375[/C][C]-0.30045833333332[/C][C]2.5567083333334[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]284.55[/C][C]283.375458333333[/C][C]283.927083333333[/C][C]-0.551625000000003[/C][C]1.1745416666667[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]284.55[/C][C]282.815791666667[/C][C]281.45625[/C][C]1.35954166666666[/C][C]1.73420833333336[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]278.14[/C][C]277.616125[/C][C]278.951666666667[/C][C]-1.33554166666667[/C][C]0.523874999999919[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]273.28[/C][C]273.596125[/C][C]276.348333333333[/C][C]-2.75220833333334[/C][C]-0.316125[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]270.14[/C][C]271.176541666667[/C][C]273.57625[/C][C]-2.39970833333333[/C][C]-1.03654166666672[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]268.36[/C][C]269.478125[/C][C]270.65375[/C][C]-1.175625[/C][C]-1.11812499999996[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]267.15[/C][C]268.147291666667[/C][C]267.778333333333[/C][C]0.368958333333323[/C][C]-0.997291666666683[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]267.15[/C][C]267.557791666667[/C][C]264.996666666667[/C][C]2.561125[/C][C]-0.407791666666697[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]265.47[/C][C]264.415208333333[/C][C]262.194583333333[/C][C]2.22062500000002[/C][C]1.05479166666669[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]261.75[/C][C]260.942208333333[/C][C]259.419166666667[/C][C]1.52304166666666[/C][C]0.807791666666731[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]256.51[/C][C]257.236041666667[/C][C]256.754166666667[/C][C]0.481875000000001[/C][C]-0.726041666666674[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]252.98[/C][C]253.865791666667[/C][C]254.16625[/C][C]-0.30045833333332[/C][C]-0.885791666666648[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]251.17[/C][C]251.025875[/C][C]251.5775[/C][C]-0.551625000000003[/C][C]0.144125000000003[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]251.17[/C][C]250.333708333333[/C][C]248.974166666667[/C][C]1.35954166666666[/C][C]0.836291666666625[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]244.27[/C][C]244.917791666667[/C][C]246.253333333333[/C][C]-1.33554166666667[/C][C]-0.647791666666649[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]240.54[/C][C]240.548208333333[/C][C]243.300416666667[/C][C]-2.75220833333334[/C][C]-0.00820833333335713[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]238.92[/C][C]237.936958333333[/C][C]240.336666666667[/C][C]-2.39970833333333[/C][C]0.983041666666679[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]237.47[/C][C]236.317708333333[/C][C]237.493333333333[/C][C]-1.175625[/C][C]1.15229166666668[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]235.91[/C][C]235.059791666667[/C][C]234.690833333333[/C][C]0.368958333333323[/C][C]0.85020833333337[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]235.91[/C][C]234.473625[/C][C]231.9125[/C][C]2.561125[/C][C]1.43637500000003[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]231.41[/C][C]231.603125[/C][C]229.3825[/C][C]2.22062500000002[/C][C]-0.193125000000009[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]224.94[/C][C]228.652208333333[/C][C]227.129166666667[/C][C]1.52304166666666[/C][C]-3.71220833333334[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]222.19[/C][C]225.414375[/C][C]224.9325[/C][C]0.481875000000001[/C][C]-3.22437500000001[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]219.06[/C][C]222.569125[/C][C]222.869583333333[/C][C]-0.30045833333332[/C][C]-3.50912500000001[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]217.83[/C][C]220.480875[/C][C]221.0325[/C][C]-0.551625000000003[/C][C]-2.65087499999998[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]217.83[/C][C]220.675375[/C][C]219.315833333333[/C][C]1.35954166666666[/C][C]-2.84537499999999[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]216.89[/C][C]216.400291666667[/C][C]217.735833333333[/C][C]-1.33554166666667[/C][C]0.48970833333334[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]213.84[/C][C]213.794041666667[/C][C]216.54625[/C][C]-2.75220833333334[/C][C]0.0459583333333455[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]212.9[/C][C]213.234875[/C][C]215.634583333333[/C][C]-2.39970833333333[/C][C]-0.334874999999954[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]213.98[/C][C]213.612708333333[/C][C]214.788333333333[/C][C]-1.175625[/C][C]0.367291666666659[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]215.31[/C][C]214.317291666667[/C][C]213.948333333333[/C][C]0.368958333333323[/C][C]0.992708333333354[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]215.31[/C][C]215.634458333333[/C][C]213.073333333333[/C][C]2.561125[/C][C]-0.324458333333325[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]214.09[/C][C]214.267291666667[/C][C]212.046666666667[/C][C]2.22062500000002[/C][C]-0.17729166666669[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]213.71[/C][C]212.414708333333[/C][C]210.891666666667[/C][C]1.52304166666666[/C][C]1.29529166666666[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]211.54[/C][C]210.228125[/C][C]209.74625[/C][C]0.481875000000001[/C][C]1.31187499999999[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]209.4[/C][C]208.234541666667[/C][C]208.535[/C][C]-0.30045833333332[/C][C]1.16545833333333[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]207.33[/C][C]206.648375[/C][C]207.2[/C][C]-0.551625000000003[/C][C]0.681624999999997[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]207.33[/C][C]207.152875[/C][C]205.793333333333[/C][C]1.35954166666666[/C][C]0.177125000000018[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]202.75[/C][C]202.987375[/C][C]204.322916666667[/C][C]-1.33554166666667[/C][C]-0.237374999999957[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]200.26[/C][C]200.042791666667[/C][C]202.795[/C][C]-2.75220833333334[/C][C]0.217208333333332[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]198.99[/C][C]198.889041666667[/C][C]201.28875[/C][C]-2.39970833333333[/C][C]0.100958333333352[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]198.82[/C][C]198.616875[/C][C]199.7925[/C][C]-1.175625[/C][C]0.203125[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]198.43[/C][C]198.676458333333[/C][C]198.3075[/C][C]0.368958333333323[/C][C]-0.246458333333322[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]198.43[/C][C]199.400291666667[/C][C]196.839166666667[/C][C]2.561125[/C][C]-0.970291666666668[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]195.68[/C][C]197.606458333333[/C][C]195.385833333333[/C][C]2.22062500000002[/C][C]-1.92645833333333[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]195.45[/C][C]195.470958333333[/C][C]193.947916666667[/C][C]1.52304166666666[/C][C]-0.0209583333333683[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]193.65[/C][C]193.018958333333[/C][C]192.537083333333[/C][C]0.481875000000001[/C][C]0.631041666666704[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]191.38[/C][C]190.827041666667[/C][C]191.1275[/C][C]-0.30045833333332[/C][C]0.552958333333322[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]189.71[/C][C]189.179208333333[/C][C]189.730833333333[/C][C]-0.551625000000003[/C][C]0.530791666666659[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]189.71[/C][C]189.732041666667[/C][C]188.3725[/C][C]1.35954166666666[/C][C]-0.0220416666666665[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]185.49[/C][C]185.738208333333[/C][C]187.07375[/C][C]-1.33554166666667[/C][C]-0.248208333333281[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]183.01[/C][C]183.068625[/C][C]185.820833333333[/C][C]-2.75220833333334[/C][C]-0.0586250000000064[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]182.38[/C][C]182.212375[/C][C]184.612083333333[/C][C]-2.39970833333333[/C][C]0.167625000000015[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]181.6[/C][C]182.324375[/C][C]183.5[/C][C]-1.175625[/C][C]-0.724375000000009[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]182.13[/C][C]182.848958333333[/C][C]182.48[/C][C]0.368958333333323[/C][C]-0.718958333333319[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]182.13[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]2.561125[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]180.81[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]2.22062500000002[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]180.25[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.52304166666666[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]179.84[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.481875000000001[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]178.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.30045833333332[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]178.11[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.551625000000003[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=197448&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=197448&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
1299.81NANA1.35954166666666NA
2299.01NANA-1.33554166666667NA
3296.82NANA-2.75220833333334NA
4296.67NANA-2.39970833333333NA
5296.95NANA-1.175625NA
6296.8NANA0.368958333333323NA
7296.8296.653625294.09252.5611250.146375000000035
8295.93294.807708333333292.5870833333332.220625000000021.12229166666668
9293.77292.259708333333290.7366666666671.523041666666661.51029166666672
10291.02289.132291666667288.6504166666670.4818750000000011.88770833333336
11288.61286.053291666667286.35375-0.300458333333322.5567083333334
12284.55283.375458333333283.927083333333-0.5516250000000031.1745416666667
13284.55282.815791666667281.456251.359541666666661.73420833333336
14278.14277.616125278.951666666667-1.335541666666670.523874999999919
15273.28273.596125276.348333333333-2.75220833333334-0.316125
16270.14271.176541666667273.57625-2.39970833333333-1.03654166666672
17268.36269.478125270.65375-1.175625-1.11812499999996
18267.15268.147291666667267.7783333333330.368958333333323-0.997291666666683
19267.15267.557791666667264.9966666666672.561125-0.407791666666697
20265.47264.415208333333262.1945833333332.220625000000021.05479166666669
21261.75260.942208333333259.4191666666671.523041666666660.807791666666731
22256.51257.236041666667256.7541666666670.481875000000001-0.726041666666674
23252.98253.865791666667254.16625-0.30045833333332-0.885791666666648
24251.17251.025875251.5775-0.5516250000000030.144125000000003
25251.17250.333708333333248.9741666666671.359541666666660.836291666666625
26244.27244.917791666667246.253333333333-1.33554166666667-0.647791666666649
27240.54240.548208333333243.300416666667-2.75220833333334-0.00820833333335713
28238.92237.936958333333240.336666666667-2.399708333333330.983041666666679
29237.47236.317708333333237.493333333333-1.1756251.15229166666668
30235.91235.059791666667234.6908333333330.3689583333333230.85020833333337
31235.91234.473625231.91252.5611251.43637500000003
32231.41231.603125229.38252.22062500000002-0.193125000000009
33224.94228.652208333333227.1291666666671.52304166666666-3.71220833333334
34222.19225.414375224.93250.481875000000001-3.22437500000001
35219.06222.569125222.869583333333-0.30045833333332-3.50912500000001
36217.83220.480875221.0325-0.551625000000003-2.65087499999998
37217.83220.675375219.3158333333331.35954166666666-2.84537499999999
38216.89216.400291666667217.735833333333-1.335541666666670.48970833333334
39213.84213.794041666667216.54625-2.752208333333340.0459583333333455
40212.9213.234875215.634583333333-2.39970833333333-0.334874999999954
41213.98213.612708333333214.788333333333-1.1756250.367291666666659
42215.31214.317291666667213.9483333333330.3689583333333230.992708333333354
43215.31215.634458333333213.0733333333332.561125-0.324458333333325
44214.09214.267291666667212.0466666666672.22062500000002-0.17729166666669
45213.71212.414708333333210.8916666666671.523041666666661.29529166666666
46211.54210.228125209.746250.4818750000000011.31187499999999
47209.4208.234541666667208.535-0.300458333333321.16545833333333
48207.33206.648375207.2-0.5516250000000030.681624999999997
49207.33207.152875205.7933333333331.359541666666660.177125000000018
50202.75202.987375204.322916666667-1.33554166666667-0.237374999999957
51200.26200.042791666667202.795-2.752208333333340.217208333333332
52198.99198.889041666667201.28875-2.399708333333330.100958333333352
53198.82198.616875199.7925-1.1756250.203125
54198.43198.676458333333198.30750.368958333333323-0.246458333333322
55198.43199.400291666667196.8391666666672.561125-0.970291666666668
56195.68197.606458333333195.3858333333332.22062500000002-1.92645833333333
57195.45195.470958333333193.9479166666671.52304166666666-0.0209583333333683
58193.65193.018958333333192.5370833333330.4818750000000010.631041666666704
59191.38190.827041666667191.1275-0.300458333333320.552958333333322
60189.71189.179208333333189.730833333333-0.5516250000000030.530791666666659
61189.71189.732041666667188.37251.35954166666666-0.0220416666666665
62185.49185.738208333333187.07375-1.33554166666667-0.248208333333281
63183.01183.068625185.820833333333-2.75220833333334-0.0586250000000064
64182.38182.212375184.612083333333-2.399708333333330.167625000000015
65181.6182.324375183.5-1.175625-0.724375000000009
66182.13182.848958333333182.480.368958333333323-0.718958333333319
67182.13NANA2.561125NA
68180.81NANA2.22062500000002NA
69180.25NANA1.52304166666666NA
70179.84NANA0.481875000000001NA
71178.5NANA-0.30045833333332NA
72178.11NANA-0.551625000000003NA



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')