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 computationSun, 09 Dec 2012 05:29:43 -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/09/t1355049034es40ait6dw8yz7l.htm/, Retrieved Fri, 26 Apr 2024 21:32:25 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=197785, Retrieved Fri, 26 Apr 2024 21:32:25 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact144

Tree of Dependent Computations

Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-     [Multiple Regression] [HPC Retail Sales] [2008-03-08 13:40:54] [1c0f2c85e8a48e42648374b3bcceca26]
- RMPD  [Classical Decomposition] [Workshop 8] [2012-11-23 13:02:53] [498ff5d3288f0a3191251bab12f09e42]
- R  D    [Classical Decomposition] [Workshop 8] [2012-11-23 13:46:18] [74be16979710d4c4e7c6647856088456]
-  M          [Classical Decomposition] [Paper - klassieke...] [2012-12-09 10:29:43] [88970af05b38e2e8b1d3faaed6004b57] [Current]
Feedback Forum

Post a new message

Dataset

Dataseries X:
Download CSV
Histogram
Boxplots 
15579
16348
15928
16171
15937
15713
15594
15683
16438
17032
17696
17745
19394
20148
20108
18584
18441
18391
19178
18079
18483
19644
19195
19650
20830
23595
22937
21814
21928
21777
21383
21467
22052
22680
24320
24977
25204
25739
26434
27525
30695
32436
30160
30236
31293
31077
32226
33865
32810
32242
32700
32819
33947
34148
35261
39506
41591
39148
41216
40225
41126
42362
40740
40256
39804
41002
41702
42254
43605
43271

Tables (Output of Computation)





Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time3 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 & 3 seconds \tabularnewline
R Server & 'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=197785&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]'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=197785&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=197785&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 time3 seconds
R Server'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net






Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
115579NANA370.492361111111NA
216348NANA875.900694444444NA
315928NANA194.684027777779NA
416171NANA-634.565972222221NA
515937NANA57.8173611111107NA
615713NANA13.9006944444465NA
71559415792.092361111116480.9583333333-688.865972222224-198.092361111108
81568316358.709027777816798.25-439.540972222221-675.709027777779
91643817244.859027777817130.75114.109027777779-806.859027777778
101703217056.892361111117405.4583333333-348.565972222224-24.8923611111131
111769617876.567361111117610.3333333333266.234027777776-180.567361111112
121774518044.650694444417826.25218.400694444445-299.650694444441
131939418457.659027777818087.1666666667370.492361111111936.34097222222
142014819212.234027777818336.3333333333875.900694444444935.765972222223
152010818716.059027777818521.375194.6840277777791391.94097222222
161858418080.850694444418715.4166666667-634.565972222221503.149305555558
171844118944.525694444418886.708333333357.8173611111107-503.525694444445
181839119042.442361111119028.541666666713.9006944444465-651.442361111112
191917818478.884027777819167.75-688.865972222224699.115972222226
201807918931.667361111119371.2083333333-439.540972222221-852.667361111115
211848319746.817361111119632.7083333333114.109027777779-1263.81736111111
221964419536.600694444419885.1666666667-348.565972222224107.399305555558
231919520431.275694444420165.0416666667266.234027777776-1236.27569444444
241965020669.817361111120451.4166666667218.400694444445-1019.81736111111
252083021054.867361111120684.375370.492361111111-224.867361111108
262359521793.317361111120917.4166666667875.9006944444441801.68263888889
272293721401.975694444421207.2916666667194.6840277777791535.02430555556
282181420847.934027777821482.5-634.565972222221966.065972222223
292192821880.359027777821822.541666666757.817361111110747.6409722222197
302177722271.942361111122258.041666666713.9006944444465-494.942361111116
312138321973.384027777822662.25-688.865972222224-590.384027777774
322146722494.292361111122933.8333333333-439.540972222221-1027.29236111111
332205223282.984027777823168.875114.109027777779-1230.98402777778
342268023203.975694444423552.5416666667-348.565972222224-523.975694444445
352432024422.025694444424155.7916666667266.234027777776-102.025694444445
362497725183.609027777824965.2083333333218.400694444445-206.60902777778
372520426145.534027777825775.0416666667370.492361111111-941.53402777778
382573927382.025694444426506.125875.900694444444-1643.02569444444
392643427451.225694444427256.5416666667194.684027777779-1017.22569444445
402752527356.892361111127991.4583333333-634.565972222221168.107638888891
413069528728.567361111128670.7557.81736111111071966.43263888889
423243629384.400694444429370.513.90069444444653051.59930555556
433016029368.884027777830057.75-688.865972222224791.115972222226
443023630206.084027777830645.625-439.54097222222129.9159722222248
453129331291.775694444431177.6666666667114.1090277777791.22430555555184
463107731310.767361111131659.3333333333-348.565972222224-233.767361111109
473222632281.650694444432015.4166666667266.234027777776-55.6506944444409
483386532440.650694444432222.25218.4006944444451424.34930555555
493281032876.617361111132506.125370.492361111111-66.6173611111117
503224233980.817361111133104.9166666667875.900694444444-1738.81736111111
513270034114.934027777833920.25194.684027777779-1414.93402777777
523281934051.059027777834685.625-634.565972222221-1232.05902777778
533394735454.317361111135396.557.8173611111107-1507.31736111111
543414836049.984027777836036.083333333313.9006944444465-1901.98402777778
553526135958.717361111136647.5833333333-688.865972222224-697.717361111121
563950636976.209027777837415.75-439.5409722222212529.79097222222
574159138286.525694444438172.4166666667114.1090277777793304.47430555556
583914838468.725694444438817.2916666667-348.565972222224679.274305555555
594121639637.442361111139371.2083333333266.2340277777761578.55763888889
604022540119.234027777839900.8333333333218.400694444445105.765972222223
614112640825.284027777840454.7916666667370.492361111111300.715972222228
624236241713.567361111140837.6666666667875.900694444444648.432638888888
634074041230.767361111141036.0833333333194.684027777779-490.767361111117
644025640657.225694444441291.7916666667-634.565972222221-401.225694444445
6539804NANA57.8173611111107NA
6641002NANA13.9006944444465NA
6741702NANA-688.865972222224NA
6842254NANA-439.540972222221NA
6943605NANA114.109027777779NA
7043271NANA-348.565972222224NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 15579 & NA & NA & 370.492361111111 & NA \tabularnewline
2 & 16348 & NA & NA & 875.900694444444 & NA \tabularnewline
3 & 15928 & NA & NA & 194.684027777779 & NA \tabularnewline
4 & 16171 & NA & NA & -634.565972222221 & NA \tabularnewline
5 & 15937 & NA & NA & 57.8173611111107 & NA \tabularnewline
6 & 15713 & NA & NA & 13.9006944444465 & NA \tabularnewline
7 & 15594 & 15792.0923611111 & 16480.9583333333 & -688.865972222224 & -198.092361111108 \tabularnewline
8 & 15683 & 16358.7090277778 & 16798.25 & -439.540972222221 & -675.709027777779 \tabularnewline
9 & 16438 & 17244.8590277778 & 17130.75 & 114.109027777779 & -806.859027777778 \tabularnewline
10 & 17032 & 17056.8923611111 & 17405.4583333333 & -348.565972222224 & -24.8923611111131 \tabularnewline
11 & 17696 & 17876.5673611111 & 17610.3333333333 & 266.234027777776 & -180.567361111112 \tabularnewline
12 & 17745 & 18044.6506944444 & 17826.25 & 218.400694444445 & -299.650694444441 \tabularnewline
13 & 19394 & 18457.6590277778 & 18087.1666666667 & 370.492361111111 & 936.34097222222 \tabularnewline
14 & 20148 & 19212.2340277778 & 18336.3333333333 & 875.900694444444 & 935.765972222223 \tabularnewline
15 & 20108 & 18716.0590277778 & 18521.375 & 194.684027777779 & 1391.94097222222 \tabularnewline
16 & 18584 & 18080.8506944444 & 18715.4166666667 & -634.565972222221 & 503.149305555558 \tabularnewline
17 & 18441 & 18944.5256944444 & 18886.7083333333 & 57.8173611111107 & -503.525694444445 \tabularnewline
18 & 18391 & 19042.4423611111 & 19028.5416666667 & 13.9006944444465 & -651.442361111112 \tabularnewline
19 & 19178 & 18478.8840277778 & 19167.75 & -688.865972222224 & 699.115972222226 \tabularnewline
20 & 18079 & 18931.6673611111 & 19371.2083333333 & -439.540972222221 & -852.667361111115 \tabularnewline
21 & 18483 & 19746.8173611111 & 19632.7083333333 & 114.109027777779 & -1263.81736111111 \tabularnewline
22 & 19644 & 19536.6006944444 & 19885.1666666667 & -348.565972222224 & 107.399305555558 \tabularnewline
23 & 19195 & 20431.2756944444 & 20165.0416666667 & 266.234027777776 & -1236.27569444444 \tabularnewline
24 & 19650 & 20669.8173611111 & 20451.4166666667 & 218.400694444445 & -1019.81736111111 \tabularnewline
25 & 20830 & 21054.8673611111 & 20684.375 & 370.492361111111 & -224.867361111108 \tabularnewline
26 & 23595 & 21793.3173611111 & 20917.4166666667 & 875.900694444444 & 1801.68263888889 \tabularnewline
27 & 22937 & 21401.9756944444 & 21207.2916666667 & 194.684027777779 & 1535.02430555556 \tabularnewline
28 & 21814 & 20847.9340277778 & 21482.5 & -634.565972222221 & 966.065972222223 \tabularnewline
29 & 21928 & 21880.3590277778 & 21822.5416666667 & 57.8173611111107 & 47.6409722222197 \tabularnewline
30 & 21777 & 22271.9423611111 & 22258.0416666667 & 13.9006944444465 & -494.942361111116 \tabularnewline
31 & 21383 & 21973.3840277778 & 22662.25 & -688.865972222224 & -590.384027777774 \tabularnewline
32 & 21467 & 22494.2923611111 & 22933.8333333333 & -439.540972222221 & -1027.29236111111 \tabularnewline
33 & 22052 & 23282.9840277778 & 23168.875 & 114.109027777779 & -1230.98402777778 \tabularnewline
34 & 22680 & 23203.9756944444 & 23552.5416666667 & -348.565972222224 & -523.975694444445 \tabularnewline
35 & 24320 & 24422.0256944444 & 24155.7916666667 & 266.234027777776 & -102.025694444445 \tabularnewline
36 & 24977 & 25183.6090277778 & 24965.2083333333 & 218.400694444445 & -206.60902777778 \tabularnewline
37 & 25204 & 26145.5340277778 & 25775.0416666667 & 370.492361111111 & -941.53402777778 \tabularnewline
38 & 25739 & 27382.0256944444 & 26506.125 & 875.900694444444 & -1643.02569444444 \tabularnewline
39 & 26434 & 27451.2256944444 & 27256.5416666667 & 194.684027777779 & -1017.22569444445 \tabularnewline
40 & 27525 & 27356.8923611111 & 27991.4583333333 & -634.565972222221 & 168.107638888891 \tabularnewline
41 & 30695 & 28728.5673611111 & 28670.75 & 57.8173611111107 & 1966.43263888889 \tabularnewline
42 & 32436 & 29384.4006944444 & 29370.5 & 13.9006944444465 & 3051.59930555556 \tabularnewline
43 & 30160 & 29368.8840277778 & 30057.75 & -688.865972222224 & 791.115972222226 \tabularnewline
44 & 30236 & 30206.0840277778 & 30645.625 & -439.540972222221 & 29.9159722222248 \tabularnewline
45 & 31293 & 31291.7756944444 & 31177.6666666667 & 114.109027777779 & 1.22430555555184 \tabularnewline
46 & 31077 & 31310.7673611111 & 31659.3333333333 & -348.565972222224 & -233.767361111109 \tabularnewline
47 & 32226 & 32281.6506944444 & 32015.4166666667 & 266.234027777776 & -55.6506944444409 \tabularnewline
48 & 33865 & 32440.6506944444 & 32222.25 & 218.400694444445 & 1424.34930555555 \tabularnewline
49 & 32810 & 32876.6173611111 & 32506.125 & 370.492361111111 & -66.6173611111117 \tabularnewline
50 & 32242 & 33980.8173611111 & 33104.9166666667 & 875.900694444444 & -1738.81736111111 \tabularnewline
51 & 32700 & 34114.9340277778 & 33920.25 & 194.684027777779 & -1414.93402777777 \tabularnewline
52 & 32819 & 34051.0590277778 & 34685.625 & -634.565972222221 & -1232.05902777778 \tabularnewline
53 & 33947 & 35454.3173611111 & 35396.5 & 57.8173611111107 & -1507.31736111111 \tabularnewline
54 & 34148 & 36049.9840277778 & 36036.0833333333 & 13.9006944444465 & -1901.98402777778 \tabularnewline
55 & 35261 & 35958.7173611111 & 36647.5833333333 & -688.865972222224 & -697.717361111121 \tabularnewline
56 & 39506 & 36976.2090277778 & 37415.75 & -439.540972222221 & 2529.79097222222 \tabularnewline
57 & 41591 & 38286.5256944444 & 38172.4166666667 & 114.109027777779 & 3304.47430555556 \tabularnewline
58 & 39148 & 38468.7256944444 & 38817.2916666667 & -348.565972222224 & 679.274305555555 \tabularnewline
59 & 41216 & 39637.4423611111 & 39371.2083333333 & 266.234027777776 & 1578.55763888889 \tabularnewline
60 & 40225 & 40119.2340277778 & 39900.8333333333 & 218.400694444445 & 105.765972222223 \tabularnewline
61 & 41126 & 40825.2840277778 & 40454.7916666667 & 370.492361111111 & 300.715972222228 \tabularnewline
62 & 42362 & 41713.5673611111 & 40837.6666666667 & 875.900694444444 & 648.432638888888 \tabularnewline
63 & 40740 & 41230.7673611111 & 41036.0833333333 & 194.684027777779 & -490.767361111117 \tabularnewline
64 & 40256 & 40657.2256944444 & 41291.7916666667 & -634.565972222221 & -401.225694444445 \tabularnewline
65 & 39804 & NA & NA & 57.8173611111107 & NA \tabularnewline
66 & 41002 & NA & NA & 13.9006944444465 & NA \tabularnewline
67 & 41702 & NA & NA & -688.865972222224 & NA \tabularnewline
68 & 42254 & NA & NA & -439.540972222221 & NA \tabularnewline
69 & 43605 & NA & NA & 114.109027777779 & NA \tabularnewline
70 & 43271 & NA & NA & -348.565972222224 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=197785&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]15579[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]370.492361111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]16348[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]875.900694444444[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]15928[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]194.684027777779[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]16171[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-634.565972222221[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]15937[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]57.8173611111107[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]15713[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]13.9006944444465[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]15594[/C][C]15792.0923611111[/C][C]16480.9583333333[/C][C]-688.865972222224[/C][C]-198.092361111108[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]15683[/C][C]16358.7090277778[/C][C]16798.25[/C][C]-439.540972222221[/C][C]-675.709027777779[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]16438[/C][C]17244.8590277778[/C][C]17130.75[/C][C]114.109027777779[/C][C]-806.859027777778[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]17032[/C][C]17056.8923611111[/C][C]17405.4583333333[/C][C]-348.565972222224[/C][C]-24.8923611111131[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]17696[/C][C]17876.5673611111[/C][C]17610.3333333333[/C][C]266.234027777776[/C][C]-180.567361111112[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]17745[/C][C]18044.6506944444[/C][C]17826.25[/C][C]218.400694444445[/C][C]-299.650694444441[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]19394[/C][C]18457.6590277778[/C][C]18087.1666666667[/C][C]370.492361111111[/C][C]936.34097222222[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]20148[/C][C]19212.2340277778[/C][C]18336.3333333333[/C][C]875.900694444444[/C][C]935.765972222223[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]20108[/C][C]18716.0590277778[/C][C]18521.375[/C][C]194.684027777779[/C][C]1391.94097222222[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]18584[/C][C]18080.8506944444[/C][C]18715.4166666667[/C][C]-634.565972222221[/C][C]503.149305555558[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]18441[/C][C]18944.5256944444[/C][C]18886.7083333333[/C][C]57.8173611111107[/C][C]-503.525694444445[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]18391[/C][C]19042.4423611111[/C][C]19028.5416666667[/C][C]13.9006944444465[/C][C]-651.442361111112[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]19178[/C][C]18478.8840277778[/C][C]19167.75[/C][C]-688.865972222224[/C][C]699.115972222226[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]18079[/C][C]18931.6673611111[/C][C]19371.2083333333[/C][C]-439.540972222221[/C][C]-852.667361111115[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]18483[/C][C]19746.8173611111[/C][C]19632.7083333333[/C][C]114.109027777779[/C][C]-1263.81736111111[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]19644[/C][C]19536.6006944444[/C][C]19885.1666666667[/C][C]-348.565972222224[/C][C]107.399305555558[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]19195[/C][C]20431.2756944444[/C][C]20165.0416666667[/C][C]266.234027777776[/C][C]-1236.27569444444[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]19650[/C][C]20669.8173611111[/C][C]20451.4166666667[/C][C]218.400694444445[/C][C]-1019.81736111111[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]20830[/C][C]21054.8673611111[/C][C]20684.375[/C][C]370.492361111111[/C][C]-224.867361111108[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]23595[/C][C]21793.3173611111[/C][C]20917.4166666667[/C][C]875.900694444444[/C][C]1801.68263888889[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]22937[/C][C]21401.9756944444[/C][C]21207.2916666667[/C][C]194.684027777779[/C][C]1535.02430555556[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]21814[/C][C]20847.9340277778[/C][C]21482.5[/C][C]-634.565972222221[/C][C]966.065972222223[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]21928[/C][C]21880.3590277778[/C][C]21822.5416666667[/C][C]57.8173611111107[/C][C]47.6409722222197[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]21777[/C][C]22271.9423611111[/C][C]22258.0416666667[/C][C]13.9006944444465[/C][C]-494.942361111116[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]21383[/C][C]21973.3840277778[/C][C]22662.25[/C][C]-688.865972222224[/C][C]-590.384027777774[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]21467[/C][C]22494.2923611111[/C][C]22933.8333333333[/C][C]-439.540972222221[/C][C]-1027.29236111111[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]22052[/C][C]23282.9840277778[/C][C]23168.875[/C][C]114.109027777779[/C][C]-1230.98402777778[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]22680[/C][C]23203.9756944444[/C][C]23552.5416666667[/C][C]-348.565972222224[/C][C]-523.975694444445[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]24320[/C][C]24422.0256944444[/C][C]24155.7916666667[/C][C]266.234027777776[/C][C]-102.025694444445[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]24977[/C][C]25183.6090277778[/C][C]24965.2083333333[/C][C]218.400694444445[/C][C]-206.60902777778[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]25204[/C][C]26145.5340277778[/C][C]25775.0416666667[/C][C]370.492361111111[/C][C]-941.53402777778[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]25739[/C][C]27382.0256944444[/C][C]26506.125[/C][C]875.900694444444[/C][C]-1643.02569444444[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]26434[/C][C]27451.2256944444[/C][C]27256.5416666667[/C][C]194.684027777779[/C][C]-1017.22569444445[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]27525[/C][C]27356.8923611111[/C][C]27991.4583333333[/C][C]-634.565972222221[/C][C]168.107638888891[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]30695[/C][C]28728.5673611111[/C][C]28670.75[/C][C]57.8173611111107[/C][C]1966.43263888889[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]32436[/C][C]29384.4006944444[/C][C]29370.5[/C][C]13.9006944444465[/C][C]3051.59930555556[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]30160[/C][C]29368.8840277778[/C][C]30057.75[/C][C]-688.865972222224[/C][C]791.115972222226[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]30236[/C][C]30206.0840277778[/C][C]30645.625[/C][C]-439.540972222221[/C][C]29.9159722222248[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]31293[/C][C]31291.7756944444[/C][C]31177.6666666667[/C][C]114.109027777779[/C][C]1.22430555555184[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]31077[/C][C]31310.7673611111[/C][C]31659.3333333333[/C][C]-348.565972222224[/C][C]-233.767361111109[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]32226[/C][C]32281.6506944444[/C][C]32015.4166666667[/C][C]266.234027777776[/C][C]-55.6506944444409[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]33865[/C][C]32440.6506944444[/C][C]32222.25[/C][C]218.400694444445[/C][C]1424.34930555555[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]32810[/C][C]32876.6173611111[/C][C]32506.125[/C][C]370.492361111111[/C][C]-66.6173611111117[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]32242[/C][C]33980.8173611111[/C][C]33104.9166666667[/C][C]875.900694444444[/C][C]-1738.81736111111[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]32700[/C][C]34114.9340277778[/C][C]33920.25[/C][C]194.684027777779[/C][C]-1414.93402777777[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]32819[/C][C]34051.0590277778[/C][C]34685.625[/C][C]-634.565972222221[/C][C]-1232.05902777778[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]33947[/C][C]35454.3173611111[/C][C]35396.5[/C][C]57.8173611111107[/C][C]-1507.31736111111[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]34148[/C][C]36049.9840277778[/C][C]36036.0833333333[/C][C]13.9006944444465[/C][C]-1901.98402777778[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]35261[/C][C]35958.7173611111[/C][C]36647.5833333333[/C][C]-688.865972222224[/C][C]-697.717361111121[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]39506[/C][C]36976.2090277778[/C][C]37415.75[/C][C]-439.540972222221[/C][C]2529.79097222222[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]41591[/C][C]38286.5256944444[/C][C]38172.4166666667[/C][C]114.109027777779[/C][C]3304.47430555556[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]39148[/C][C]38468.7256944444[/C][C]38817.2916666667[/C][C]-348.565972222224[/C][C]679.274305555555[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]41216[/C][C]39637.4423611111[/C][C]39371.2083333333[/C][C]266.234027777776[/C][C]1578.55763888889[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]40225[/C][C]40119.2340277778[/C][C]39900.8333333333[/C][C]218.400694444445[/C][C]105.765972222223[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]41126[/C][C]40825.2840277778[/C][C]40454.7916666667[/C][C]370.492361111111[/C][C]300.715972222228[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]42362[/C][C]41713.5673611111[/C][C]40837.6666666667[/C][C]875.900694444444[/C][C]648.432638888888[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]40740[/C][C]41230.7673611111[/C][C]41036.0833333333[/C][C]194.684027777779[/C][C]-490.767361111117[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]40256[/C][C]40657.2256944444[/C][C]41291.7916666667[/C][C]-634.565972222221[/C][C]-401.225694444445[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]39804[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]57.8173611111107[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]41002[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]13.9006944444465[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]41702[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-688.865972222224[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]42254[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-439.540972222221[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]43605[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]114.109027777779[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]43271[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-348.565972222224[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=197785&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=197785&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
115579NANA370.492361111111NA
216348NANA875.900694444444NA
315928NANA194.684027777779NA
416171NANA-634.565972222221NA
515937NANA57.8173611111107NA
615713NANA13.9006944444465NA
71559415792.092361111116480.9583333333-688.865972222224-198.092361111108
81568316358.709027777816798.25-439.540972222221-675.709027777779
91643817244.859027777817130.75114.109027777779-806.859027777778
101703217056.892361111117405.4583333333-348.565972222224-24.8923611111131
111769617876.567361111117610.3333333333266.234027777776-180.567361111112
121774518044.650694444417826.25218.400694444445-299.650694444441
131939418457.659027777818087.1666666667370.492361111111936.34097222222
142014819212.234027777818336.3333333333875.900694444444935.765972222223
152010818716.059027777818521.375194.6840277777791391.94097222222
161858418080.850694444418715.4166666667-634.565972222221503.149305555558
171844118944.525694444418886.708333333357.8173611111107-503.525694444445
181839119042.442361111119028.541666666713.9006944444465-651.442361111112
191917818478.884027777819167.75-688.865972222224699.115972222226
201807918931.667361111119371.2083333333-439.540972222221-852.667361111115
211848319746.817361111119632.7083333333114.109027777779-1263.81736111111
221964419536.600694444419885.1666666667-348.565972222224107.399305555558
231919520431.275694444420165.0416666667266.234027777776-1236.27569444444
241965020669.817361111120451.4166666667218.400694444445-1019.81736111111
252083021054.867361111120684.375370.492361111111-224.867361111108
262359521793.317361111120917.4166666667875.9006944444441801.68263888889
272293721401.975694444421207.2916666667194.6840277777791535.02430555556
282181420847.934027777821482.5-634.565972222221966.065972222223
292192821880.359027777821822.541666666757.817361111110747.6409722222197
302177722271.942361111122258.041666666713.9006944444465-494.942361111116
312138321973.384027777822662.25-688.865972222224-590.384027777774
322146722494.292361111122933.8333333333-439.540972222221-1027.29236111111
332205223282.984027777823168.875114.109027777779-1230.98402777778
342268023203.975694444423552.5416666667-348.565972222224-523.975694444445
352432024422.025694444424155.7916666667266.234027777776-102.025694444445
362497725183.609027777824965.2083333333218.400694444445-206.60902777778
372520426145.534027777825775.0416666667370.492361111111-941.53402777778
382573927382.025694444426506.125875.900694444444-1643.02569444444
392643427451.225694444427256.5416666667194.684027777779-1017.22569444445
402752527356.892361111127991.4583333333-634.565972222221168.107638888891
413069528728.567361111128670.7557.81736111111071966.43263888889
423243629384.400694444429370.513.90069444444653051.59930555556
433016029368.884027777830057.75-688.865972222224791.115972222226
443023630206.084027777830645.625-439.54097222222129.9159722222248
453129331291.775694444431177.6666666667114.1090277777791.22430555555184
463107731310.767361111131659.3333333333-348.565972222224-233.767361111109
473222632281.650694444432015.4166666667266.234027777776-55.6506944444409
483386532440.650694444432222.25218.4006944444451424.34930555555
493281032876.617361111132506.125370.492361111111-66.6173611111117
503224233980.817361111133104.9166666667875.900694444444-1738.81736111111
513270034114.934027777833920.25194.684027777779-1414.93402777777
523281934051.059027777834685.625-634.565972222221-1232.05902777778
533394735454.317361111135396.557.8173611111107-1507.31736111111
543414836049.984027777836036.083333333313.9006944444465-1901.98402777778
553526135958.717361111136647.5833333333-688.865972222224-697.717361111121
563950636976.209027777837415.75-439.5409722222212529.79097222222
574159138286.525694444438172.4166666667114.1090277777793304.47430555556
583914838468.725694444438817.2916666667-348.565972222224679.274305555555
594121639637.442361111139371.2083333333266.2340277777761578.55763888889
604022540119.234027777839900.8333333333218.400694444445105.765972222223
614112640825.284027777840454.7916666667370.492361111111300.715972222228
624236241713.567361111140837.6666666667875.900694444444648.432638888888
634074041230.767361111141036.0833333333194.684027777779-490.767361111117
644025640657.225694444441291.7916666667-634.565972222221-401.225694444445
6539804NANA57.8173611111107NA
6641002NANA13.9006944444465NA
6741702NANA-688.865972222224NA
6842254NANA-439.540972222221NA
6943605NANA114.109027777779NA
7043271NANA-348.565972222224NA


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$trend)) {
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,i,header=TRUE)
a<-table.element(a,x[i])
if (par1 == 'additive') a<-table.element(a,m$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')