Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author*Unverified author*
R Software Modulerwasp_decompose.wasp
Title produced by softwareClassical Decomposition
Date of computationMon, 10 Dec 2012 13:18:57 -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/2012/Dec/10/t1355163660w041kbb0smmmvx2.htm/, Retrieved Fri, 29 Mar 2024 15:02:57 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=198272, Retrieved Fri, 29 Mar 2024 15:02:57 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact72
Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-       [Classical Decomposition] [gemiddeldeprijs s...] [2012-12-10 18:18:57] [d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e] [Current]
Feedback Forum

Post a new message
Dataseries X:
348,33
272
272
272
272
272
272
272
272
272
272
272
272
132
132
132
132
132
132
132
132
132
132
132
132
135
135
135
135
135
135
135
135
135
135
135
135
144
144
144
144
144
144
144
144
144
144
144
144
145
145
145
145
145
145
145
145
145
145
145
145
146
146
146
146
146
146
146
146
146
146
146




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=198272&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=198272&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=198272&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
1348.33NANA11.6037013888889NA
2272NANA-11.4962986111111NA
3272NANA-9.39629861111111NA
4272NANA-7.29629861111112NA
5272NANA-5.19629861111112NA
6272NANA-3.09629861111112NA
7272273.539701388889275.180416666667-1.64071527777778-1.53970138888889
8272267.270368055556266.1666666666671.10370138888894.72963194444446
9272257.703701388889254.53.2037013888888914.2962986111112
10272248.137034722222242.8333333333335.3037013888888923.8629652777778
11272238.570368055556231.1666666666677.403701388888933.4296319444445
12272229.003701388889219.59.5037013888888942.9962986111111
13272219.437034722222207.83333333333311.603701388888952.5629652777778
14132184.670368055556196.166666666667-11.4962986111111-52.6703680555555
15132175.103701388889184.5-9.39629861111111-43.1037013888889
16132165.537034722222172.833333333333-7.29629861111112-33.5370347222222
17132155.970368055556161.166666666667-5.19629861111112-23.9703680555556
18132146.403701388889149.5-3.09629861111112-14.4037013888889
19132136.192618055556137.833333333333-1.64071527777778-4.19261805555556
20132133.228701388889132.1251.1037013888889-1.22870138888891
21132135.578701388889132.3753.20370138888889-3.5787013888889
22132137.928701388889132.6255.30370138888889-5.9287013888889
23132140.278701388889132.8757.4037013888889-8.27870138888889
24132142.628701388889133.1259.50370138888889-10.6287013888889
25132144.978701388889133.37511.6037013888889-12.9787013888889
26135122.128701388889133.625-11.496298611111112.8712986111111
27135124.478701388889133.875-9.3962986111111110.5212986111111
28135126.828701388889134.125-7.296298611111128.17129861111113
29135129.178701388889134.375-5.196298611111125.8212986111111
30135131.528701388889134.625-3.096298611111123.47129861111111
31135133.234284722222134.875-1.640715277777781.76571527777779
32135136.478701388889135.3751.1037013888889-1.47870138888891
33135139.328701388889136.1253.20370138888889-4.3287013888889
34135142.178701388889136.8755.30370138888889-7.1787013888889
35135145.028701388889137.6257.4037013888889-10.0287013888889
36135147.878701388889138.3759.50370138888889-12.8787013888889
37135150.728701388889139.12511.6037013888889-15.7287013888889
38144128.378701388889139.875-11.496298611111115.6212986111111
39144131.228701388889140.625-9.3962986111111112.7712986111111
40144134.078701388889141.375-7.296298611111129.92129861111113
41144136.928701388889142.125-5.196298611111127.0712986111111
42144139.778701388889142.875-3.096298611111124.22129861111111
43144141.984284722222143.625-1.640715277777782.01571527777779
44144145.145368055556144.0416666666671.1037013888889-1.14536805555556
45144147.328701388889144.1253.20370138888889-3.3287013888889
46144149.512034722222144.2083333333335.30370138888889-5.51203472222221
47144151.695368055556144.2916666666677.4037013888889-7.69536805555555
48144153.878701388889144.3759.50370138888889-9.87870138888889
49144156.062034722222144.45833333333311.6037013888889-12.0620347222222
50145133.045368055556144.541666666667-11.496298611111111.9546319444445
51145135.228701388889144.625-9.396298611111119.77129861111115
52145137.412034722222144.708333333333-7.296298611111127.58796527777781
53145139.595368055556144.791666666667-5.196298611111125.40463194444447
54145141.778701388889144.875-3.096298611111123.22129861111114
55145143.317618055556144.958333333333-1.640715277777781.68238194444447
56145146.145368055556145.0416666666671.1037013888889-1.14536805555554
57145148.328701388889145.1253.20370138888889-3.32870138888887
58145150.512034722222145.2083333333335.30370138888889-5.51203472222221
59145152.695368055556145.2916666666677.4037013888889-7.69536805555552
60145154.878701388889145.3759.50370138888889-9.87870138888886
61145157.062034722222145.45833333333311.6037013888889-12.0620347222222
62146134.045368055556145.541666666667-11.496298611111111.9546319444445
63146136.228701388889145.625-9.396298611111119.77129861111115
64146138.412034722222145.708333333333-7.296298611111127.58796527777781
65146140.595368055556145.791666666667-5.196298611111125.40463194444445
66146142.778701388889145.875-3.096298611111123.22129861111111
67146NANA-1.64071527777778NA
68146NANA1.1037013888889NA
69146NANA3.20370138888889NA
70146NANA5.30370138888889NA
71146NANA7.4037013888889NA
72146NANA9.50370138888889NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 348.33 & NA & NA & 11.6037013888889 & NA \tabularnewline
2 & 272 & NA & NA & -11.4962986111111 & NA \tabularnewline
3 & 272 & NA & NA & -9.39629861111111 & NA \tabularnewline
4 & 272 & NA & NA & -7.29629861111112 & NA \tabularnewline
5 & 272 & NA & NA & -5.19629861111112 & NA \tabularnewline
6 & 272 & NA & NA & -3.09629861111112 & NA \tabularnewline
7 & 272 & 273.539701388889 & 275.180416666667 & -1.64071527777778 & -1.53970138888889 \tabularnewline
8 & 272 & 267.270368055556 & 266.166666666667 & 1.1037013888889 & 4.72963194444446 \tabularnewline
9 & 272 & 257.703701388889 & 254.5 & 3.20370138888889 & 14.2962986111112 \tabularnewline
10 & 272 & 248.137034722222 & 242.833333333333 & 5.30370138888889 & 23.8629652777778 \tabularnewline
11 & 272 & 238.570368055556 & 231.166666666667 & 7.4037013888889 & 33.4296319444445 \tabularnewline
12 & 272 & 229.003701388889 & 219.5 & 9.50370138888889 & 42.9962986111111 \tabularnewline
13 & 272 & 219.437034722222 & 207.833333333333 & 11.6037013888889 & 52.5629652777778 \tabularnewline
14 & 132 & 184.670368055556 & 196.166666666667 & -11.4962986111111 & -52.6703680555555 \tabularnewline
15 & 132 & 175.103701388889 & 184.5 & -9.39629861111111 & -43.1037013888889 \tabularnewline
16 & 132 & 165.537034722222 & 172.833333333333 & -7.29629861111112 & -33.5370347222222 \tabularnewline
17 & 132 & 155.970368055556 & 161.166666666667 & -5.19629861111112 & -23.9703680555556 \tabularnewline
18 & 132 & 146.403701388889 & 149.5 & -3.09629861111112 & -14.4037013888889 \tabularnewline
19 & 132 & 136.192618055556 & 137.833333333333 & -1.64071527777778 & -4.19261805555556 \tabularnewline
20 & 132 & 133.228701388889 & 132.125 & 1.1037013888889 & -1.22870138888891 \tabularnewline
21 & 132 & 135.578701388889 & 132.375 & 3.20370138888889 & -3.5787013888889 \tabularnewline
22 & 132 & 137.928701388889 & 132.625 & 5.30370138888889 & -5.9287013888889 \tabularnewline
23 & 132 & 140.278701388889 & 132.875 & 7.4037013888889 & -8.27870138888889 \tabularnewline
24 & 132 & 142.628701388889 & 133.125 & 9.50370138888889 & -10.6287013888889 \tabularnewline
25 & 132 & 144.978701388889 & 133.375 & 11.6037013888889 & -12.9787013888889 \tabularnewline
26 & 135 & 122.128701388889 & 133.625 & -11.4962986111111 & 12.8712986111111 \tabularnewline
27 & 135 & 124.478701388889 & 133.875 & -9.39629861111111 & 10.5212986111111 \tabularnewline
28 & 135 & 126.828701388889 & 134.125 & -7.29629861111112 & 8.17129861111113 \tabularnewline
29 & 135 & 129.178701388889 & 134.375 & -5.19629861111112 & 5.8212986111111 \tabularnewline
30 & 135 & 131.528701388889 & 134.625 & -3.09629861111112 & 3.47129861111111 \tabularnewline
31 & 135 & 133.234284722222 & 134.875 & -1.64071527777778 & 1.76571527777779 \tabularnewline
32 & 135 & 136.478701388889 & 135.375 & 1.1037013888889 & -1.47870138888891 \tabularnewline
33 & 135 & 139.328701388889 & 136.125 & 3.20370138888889 & -4.3287013888889 \tabularnewline
34 & 135 & 142.178701388889 & 136.875 & 5.30370138888889 & -7.1787013888889 \tabularnewline
35 & 135 & 145.028701388889 & 137.625 & 7.4037013888889 & -10.0287013888889 \tabularnewline
36 & 135 & 147.878701388889 & 138.375 & 9.50370138888889 & -12.8787013888889 \tabularnewline
37 & 135 & 150.728701388889 & 139.125 & 11.6037013888889 & -15.7287013888889 \tabularnewline
38 & 144 & 128.378701388889 & 139.875 & -11.4962986111111 & 15.6212986111111 \tabularnewline
39 & 144 & 131.228701388889 & 140.625 & -9.39629861111111 & 12.7712986111111 \tabularnewline
40 & 144 & 134.078701388889 & 141.375 & -7.29629861111112 & 9.92129861111113 \tabularnewline
41 & 144 & 136.928701388889 & 142.125 & -5.19629861111112 & 7.0712986111111 \tabularnewline
42 & 144 & 139.778701388889 & 142.875 & -3.09629861111112 & 4.22129861111111 \tabularnewline
43 & 144 & 141.984284722222 & 143.625 & -1.64071527777778 & 2.01571527777779 \tabularnewline
44 & 144 & 145.145368055556 & 144.041666666667 & 1.1037013888889 & -1.14536805555556 \tabularnewline
45 & 144 & 147.328701388889 & 144.125 & 3.20370138888889 & -3.3287013888889 \tabularnewline
46 & 144 & 149.512034722222 & 144.208333333333 & 5.30370138888889 & -5.51203472222221 \tabularnewline
47 & 144 & 151.695368055556 & 144.291666666667 & 7.4037013888889 & -7.69536805555555 \tabularnewline
48 & 144 & 153.878701388889 & 144.375 & 9.50370138888889 & -9.87870138888889 \tabularnewline
49 & 144 & 156.062034722222 & 144.458333333333 & 11.6037013888889 & -12.0620347222222 \tabularnewline
50 & 145 & 133.045368055556 & 144.541666666667 & -11.4962986111111 & 11.9546319444445 \tabularnewline
51 & 145 & 135.228701388889 & 144.625 & -9.39629861111111 & 9.77129861111115 \tabularnewline
52 & 145 & 137.412034722222 & 144.708333333333 & -7.29629861111112 & 7.58796527777781 \tabularnewline
53 & 145 & 139.595368055556 & 144.791666666667 & -5.19629861111112 & 5.40463194444447 \tabularnewline
54 & 145 & 141.778701388889 & 144.875 & -3.09629861111112 & 3.22129861111114 \tabularnewline
55 & 145 & 143.317618055556 & 144.958333333333 & -1.64071527777778 & 1.68238194444447 \tabularnewline
56 & 145 & 146.145368055556 & 145.041666666667 & 1.1037013888889 & -1.14536805555554 \tabularnewline
57 & 145 & 148.328701388889 & 145.125 & 3.20370138888889 & -3.32870138888887 \tabularnewline
58 & 145 & 150.512034722222 & 145.208333333333 & 5.30370138888889 & -5.51203472222221 \tabularnewline
59 & 145 & 152.695368055556 & 145.291666666667 & 7.4037013888889 & -7.69536805555552 \tabularnewline
60 & 145 & 154.878701388889 & 145.375 & 9.50370138888889 & -9.87870138888886 \tabularnewline
61 & 145 & 157.062034722222 & 145.458333333333 & 11.6037013888889 & -12.0620347222222 \tabularnewline
62 & 146 & 134.045368055556 & 145.541666666667 & -11.4962986111111 & 11.9546319444445 \tabularnewline
63 & 146 & 136.228701388889 & 145.625 & -9.39629861111111 & 9.77129861111115 \tabularnewline
64 & 146 & 138.412034722222 & 145.708333333333 & -7.29629861111112 & 7.58796527777781 \tabularnewline
65 & 146 & 140.595368055556 & 145.791666666667 & -5.19629861111112 & 5.40463194444445 \tabularnewline
66 & 146 & 142.778701388889 & 145.875 & -3.09629861111112 & 3.22129861111111 \tabularnewline
67 & 146 & NA & NA & -1.64071527777778 & NA \tabularnewline
68 & 146 & NA & NA & 1.1037013888889 & NA \tabularnewline
69 & 146 & NA & NA & 3.20370138888889 & NA \tabularnewline
70 & 146 & NA & NA & 5.30370138888889 & NA \tabularnewline
71 & 146 & NA & NA & 7.4037013888889 & NA \tabularnewline
72 & 146 & NA & NA & 9.50370138888889 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=198272&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]348.33[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]11.6037013888889[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]272[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-11.4962986111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]272[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-9.39629861111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]272[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-7.29629861111112[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]272[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-5.19629861111112[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]272[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-3.09629861111112[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]272[/C][C]273.539701388889[/C][C]275.180416666667[/C][C]-1.64071527777778[/C][C]-1.53970138888889[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]272[/C][C]267.270368055556[/C][C]266.166666666667[/C][C]1.1037013888889[/C][C]4.72963194444446[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]272[/C][C]257.703701388889[/C][C]254.5[/C][C]3.20370138888889[/C][C]14.2962986111112[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]272[/C][C]248.137034722222[/C][C]242.833333333333[/C][C]5.30370138888889[/C][C]23.8629652777778[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]272[/C][C]238.570368055556[/C][C]231.166666666667[/C][C]7.4037013888889[/C][C]33.4296319444445[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]272[/C][C]229.003701388889[/C][C]219.5[/C][C]9.50370138888889[/C][C]42.9962986111111[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]272[/C][C]219.437034722222[/C][C]207.833333333333[/C][C]11.6037013888889[/C][C]52.5629652777778[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]132[/C][C]184.670368055556[/C][C]196.166666666667[/C][C]-11.4962986111111[/C][C]-52.6703680555555[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]132[/C][C]175.103701388889[/C][C]184.5[/C][C]-9.39629861111111[/C][C]-43.1037013888889[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]132[/C][C]165.537034722222[/C][C]172.833333333333[/C][C]-7.29629861111112[/C][C]-33.5370347222222[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]132[/C][C]155.970368055556[/C][C]161.166666666667[/C][C]-5.19629861111112[/C][C]-23.9703680555556[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]132[/C][C]146.403701388889[/C][C]149.5[/C][C]-3.09629861111112[/C][C]-14.4037013888889[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]132[/C][C]136.192618055556[/C][C]137.833333333333[/C][C]-1.64071527777778[/C][C]-4.19261805555556[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]132[/C][C]133.228701388889[/C][C]132.125[/C][C]1.1037013888889[/C][C]-1.22870138888891[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]132[/C][C]135.578701388889[/C][C]132.375[/C][C]3.20370138888889[/C][C]-3.5787013888889[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]132[/C][C]137.928701388889[/C][C]132.625[/C][C]5.30370138888889[/C][C]-5.9287013888889[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]132[/C][C]140.278701388889[/C][C]132.875[/C][C]7.4037013888889[/C][C]-8.27870138888889[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]132[/C][C]142.628701388889[/C][C]133.125[/C][C]9.50370138888889[/C][C]-10.6287013888889[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]132[/C][C]144.978701388889[/C][C]133.375[/C][C]11.6037013888889[/C][C]-12.9787013888889[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]135[/C][C]122.128701388889[/C][C]133.625[/C][C]-11.4962986111111[/C][C]12.8712986111111[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]135[/C][C]124.478701388889[/C][C]133.875[/C][C]-9.39629861111111[/C][C]10.5212986111111[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]135[/C][C]126.828701388889[/C][C]134.125[/C][C]-7.29629861111112[/C][C]8.17129861111113[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]135[/C][C]129.178701388889[/C][C]134.375[/C][C]-5.19629861111112[/C][C]5.8212986111111[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]135[/C][C]131.528701388889[/C][C]134.625[/C][C]-3.09629861111112[/C][C]3.47129861111111[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]135[/C][C]133.234284722222[/C][C]134.875[/C][C]-1.64071527777778[/C][C]1.76571527777779[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]135[/C][C]136.478701388889[/C][C]135.375[/C][C]1.1037013888889[/C][C]-1.47870138888891[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]135[/C][C]139.328701388889[/C][C]136.125[/C][C]3.20370138888889[/C][C]-4.3287013888889[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]135[/C][C]142.178701388889[/C][C]136.875[/C][C]5.30370138888889[/C][C]-7.1787013888889[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]135[/C][C]145.028701388889[/C][C]137.625[/C][C]7.4037013888889[/C][C]-10.0287013888889[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]135[/C][C]147.878701388889[/C][C]138.375[/C][C]9.50370138888889[/C][C]-12.8787013888889[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]135[/C][C]150.728701388889[/C][C]139.125[/C][C]11.6037013888889[/C][C]-15.7287013888889[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]144[/C][C]128.378701388889[/C][C]139.875[/C][C]-11.4962986111111[/C][C]15.6212986111111[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]144[/C][C]131.228701388889[/C][C]140.625[/C][C]-9.39629861111111[/C][C]12.7712986111111[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]144[/C][C]134.078701388889[/C][C]141.375[/C][C]-7.29629861111112[/C][C]9.92129861111113[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]144[/C][C]136.928701388889[/C][C]142.125[/C][C]-5.19629861111112[/C][C]7.0712986111111[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]144[/C][C]139.778701388889[/C][C]142.875[/C][C]-3.09629861111112[/C][C]4.22129861111111[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]144[/C][C]141.984284722222[/C][C]143.625[/C][C]-1.64071527777778[/C][C]2.01571527777779[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]144[/C][C]145.145368055556[/C][C]144.041666666667[/C][C]1.1037013888889[/C][C]-1.14536805555556[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]144[/C][C]147.328701388889[/C][C]144.125[/C][C]3.20370138888889[/C][C]-3.3287013888889[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]144[/C][C]149.512034722222[/C][C]144.208333333333[/C][C]5.30370138888889[/C][C]-5.51203472222221[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]144[/C][C]151.695368055556[/C][C]144.291666666667[/C][C]7.4037013888889[/C][C]-7.69536805555555[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]144[/C][C]153.878701388889[/C][C]144.375[/C][C]9.50370138888889[/C][C]-9.87870138888889[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]144[/C][C]156.062034722222[/C][C]144.458333333333[/C][C]11.6037013888889[/C][C]-12.0620347222222[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]145[/C][C]133.045368055556[/C][C]144.541666666667[/C][C]-11.4962986111111[/C][C]11.9546319444445[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]145[/C][C]135.228701388889[/C][C]144.625[/C][C]-9.39629861111111[/C][C]9.77129861111115[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]145[/C][C]137.412034722222[/C][C]144.708333333333[/C][C]-7.29629861111112[/C][C]7.58796527777781[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]145[/C][C]139.595368055556[/C][C]144.791666666667[/C][C]-5.19629861111112[/C][C]5.40463194444447[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]145[/C][C]141.778701388889[/C][C]144.875[/C][C]-3.09629861111112[/C][C]3.22129861111114[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]145[/C][C]143.317618055556[/C][C]144.958333333333[/C][C]-1.64071527777778[/C][C]1.68238194444447[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]145[/C][C]146.145368055556[/C][C]145.041666666667[/C][C]1.1037013888889[/C][C]-1.14536805555554[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]145[/C][C]148.328701388889[/C][C]145.125[/C][C]3.20370138888889[/C][C]-3.32870138888887[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]145[/C][C]150.512034722222[/C][C]145.208333333333[/C][C]5.30370138888889[/C][C]-5.51203472222221[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]145[/C][C]152.695368055556[/C][C]145.291666666667[/C][C]7.4037013888889[/C][C]-7.69536805555552[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]145[/C][C]154.878701388889[/C][C]145.375[/C][C]9.50370138888889[/C][C]-9.87870138888886[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]145[/C][C]157.062034722222[/C][C]145.458333333333[/C][C]11.6037013888889[/C][C]-12.0620347222222[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]146[/C][C]134.045368055556[/C][C]145.541666666667[/C][C]-11.4962986111111[/C][C]11.9546319444445[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]146[/C][C]136.228701388889[/C][C]145.625[/C][C]-9.39629861111111[/C][C]9.77129861111115[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]146[/C][C]138.412034722222[/C][C]145.708333333333[/C][C]-7.29629861111112[/C][C]7.58796527777781[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]146[/C][C]140.595368055556[/C][C]145.791666666667[/C][C]-5.19629861111112[/C][C]5.40463194444445[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]146[/C][C]142.778701388889[/C][C]145.875[/C][C]-3.09629861111112[/C][C]3.22129861111111[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]146[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1.64071527777778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]146[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.1037013888889[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]146[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]3.20370138888889[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]146[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]5.30370138888889[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]146[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]7.4037013888889[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]146[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]9.50370138888889[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=198272&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=198272&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
1348.33NANA11.6037013888889NA
2272NANA-11.4962986111111NA
3272NANA-9.39629861111111NA
4272NANA-7.29629861111112NA
5272NANA-5.19629861111112NA
6272NANA-3.09629861111112NA
7272273.539701388889275.180416666667-1.64071527777778-1.53970138888889
8272267.270368055556266.1666666666671.10370138888894.72963194444446
9272257.703701388889254.53.2037013888888914.2962986111112
10272248.137034722222242.8333333333335.3037013888888923.8629652777778
11272238.570368055556231.1666666666677.403701388888933.4296319444445
12272229.003701388889219.59.5037013888888942.9962986111111
13272219.437034722222207.83333333333311.603701388888952.5629652777778
14132184.670368055556196.166666666667-11.4962986111111-52.6703680555555
15132175.103701388889184.5-9.39629861111111-43.1037013888889
16132165.537034722222172.833333333333-7.29629861111112-33.5370347222222
17132155.970368055556161.166666666667-5.19629861111112-23.9703680555556
18132146.403701388889149.5-3.09629861111112-14.4037013888889
19132136.192618055556137.833333333333-1.64071527777778-4.19261805555556
20132133.228701388889132.1251.1037013888889-1.22870138888891
21132135.578701388889132.3753.20370138888889-3.5787013888889
22132137.928701388889132.6255.30370138888889-5.9287013888889
23132140.278701388889132.8757.4037013888889-8.27870138888889
24132142.628701388889133.1259.50370138888889-10.6287013888889
25132144.978701388889133.37511.6037013888889-12.9787013888889
26135122.128701388889133.625-11.496298611111112.8712986111111
27135124.478701388889133.875-9.3962986111111110.5212986111111
28135126.828701388889134.125-7.296298611111128.17129861111113
29135129.178701388889134.375-5.196298611111125.8212986111111
30135131.528701388889134.625-3.096298611111123.47129861111111
31135133.234284722222134.875-1.640715277777781.76571527777779
32135136.478701388889135.3751.1037013888889-1.47870138888891
33135139.328701388889136.1253.20370138888889-4.3287013888889
34135142.178701388889136.8755.30370138888889-7.1787013888889
35135145.028701388889137.6257.4037013888889-10.0287013888889
36135147.878701388889138.3759.50370138888889-12.8787013888889
37135150.728701388889139.12511.6037013888889-15.7287013888889
38144128.378701388889139.875-11.496298611111115.6212986111111
39144131.228701388889140.625-9.3962986111111112.7712986111111
40144134.078701388889141.375-7.296298611111129.92129861111113
41144136.928701388889142.125-5.196298611111127.0712986111111
42144139.778701388889142.875-3.096298611111124.22129861111111
43144141.984284722222143.625-1.640715277777782.01571527777779
44144145.145368055556144.0416666666671.1037013888889-1.14536805555556
45144147.328701388889144.1253.20370138888889-3.3287013888889
46144149.512034722222144.2083333333335.30370138888889-5.51203472222221
47144151.695368055556144.2916666666677.4037013888889-7.69536805555555
48144153.878701388889144.3759.50370138888889-9.87870138888889
49144156.062034722222144.45833333333311.6037013888889-12.0620347222222
50145133.045368055556144.541666666667-11.496298611111111.9546319444445
51145135.228701388889144.625-9.396298611111119.77129861111115
52145137.412034722222144.708333333333-7.296298611111127.58796527777781
53145139.595368055556144.791666666667-5.196298611111125.40463194444447
54145141.778701388889144.875-3.096298611111123.22129861111114
55145143.317618055556144.958333333333-1.640715277777781.68238194444447
56145146.145368055556145.0416666666671.1037013888889-1.14536805555554
57145148.328701388889145.1253.20370138888889-3.32870138888887
58145150.512034722222145.2083333333335.30370138888889-5.51203472222221
59145152.695368055556145.2916666666677.4037013888889-7.69536805555552
60145154.878701388889145.3759.50370138888889-9.87870138888886
61145157.062034722222145.45833333333311.6037013888889-12.0620347222222
62146134.045368055556145.541666666667-11.496298611111111.9546319444445
63146136.228701388889145.625-9.396298611111119.77129861111115
64146138.412034722222145.708333333333-7.296298611111127.58796527777781
65146140.595368055556145.791666666667-5.196298611111125.40463194444445
66146142.778701388889145.875-3.096298611111123.22129861111111
67146NANA-1.64071527777778NA
68146NANA1.1037013888889NA
69146NANA3.20370138888889NA
70146NANA5.30370138888889NA
71146NANA7.4037013888889NA
72146NANA9.50370138888889NA



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')