Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author*Unverified author*
R Software Modulerwasp_decompose.wasp
Title produced by softwareClassical Decomposition
Date of computationThu, 13 Dec 2012 16:17:25 -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/13/t1355433482aabd0ymrbjq0vzm.htm/, Retrieved Mon, 29 Apr 2024 06:10:59 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=199428, Retrieved Mon, 29 Apr 2024 06:10:59 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact81
Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-       [Classical Decomposition] [decomposition sig...] [2012-12-13 21:17:25] [4ab20b1300d6ce8ed8a6f2d2c22a072d] [Current]
Feedback Forum

Post a new message
Dataseries X:
104,4
104,4
104,4
104,4
104,4
104,41
104,42
104,68
106,02
106,35
106,38
106,47
106,5
106,56
113,07
116,26
118
118,02
118,04
118,12
118,12
118,17
118,22
118,22
118,23
118,23
118,23
119,94
120,88
121,14
121,16
121,2
121,2
121,2
121,2
121,2
121,22
121,22
121,95
123,05
123,44
123,65
123,79
123,87
123,91
123,94
124,28
126,28
126,68
126,69
126,69
126,99
128,79
128,84
128,95
128,97
128,97
128,97
128,97
128,97
128,97
128,98
128,99
129,07
129,76
130,47
130,76
130,88
131,04
131,06
131,13
131,15




Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time4 seconds
R Server'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ fisher.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 & 4 seconds \tabularnewline
R Server & 'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ fisher.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=199428&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]4 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ fisher.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=199428&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=199428&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 time4 seconds
R Server'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ fisher.wessa.net







Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
1104.4NANA-0.902062499999991NA
2104.4NANA-1.32389583333333NA
3104.4NANA-0.300729166666662NA
4104.4NANA0.560854166666667NA
5104.4NANA1.26068749999999NA
6104.41NANA1.09877083333333NA
7104.42105.7101875105.1483333333330.56185416666666-1.2901875
8104.68105.574104166667105.3258333333330.248270833333333-0.894104166666665
9106.02105.891604166667105.7770833333330.1145208333333330.128395833333329
10106.35106.418520833333106.6325-0.213979166666672-0.0685208333333236
11106.38107.1464375107.693333333333-0.546895833333332-0.766437499999995
12106.47108.2696875108.827083333333-0.557395833333334-1.79968749999999
13106.5109.059604166667109.961666666667-0.902062499999991-2.55960416666666
14106.56109.765270833333111.089166666667-1.32389583333333-3.20527083333333
15113.07111.852604166667112.153333333333-0.3007291666666621.21739583333331
16116.26113.710854166667113.150.5608541666666672.54914583333334
17118115.396520833333114.1358333333331.260687499999992.60347916666667
18118.02116.217520833333115.118751.098770833333331.80247916666667
19118.04116.6589375116.0970833333330.561854166666661.38106250000003
20118.12117.320354166667117.0720833333330.2482708333333330.799645833333358
21118.12117.887854166667117.7733333333330.1145208333333330.232145833333362
22118.17117.9276875118.141666666667-0.2139791666666720.242312500000011
23118.22117.868104166667118.415-0.5468958333333320.351895833333344
24118.22118.107604166667118.665-0.5573958333333340.112395833333338
25118.23118.0229375118.925-0.9020624999999910.207062500000006
26118.23117.8594375119.183333333333-1.323895833333330.370562500000005
27118.23119.139270833333119.44-0.300729166666662-0.909270833333338
28119.94120.2554375119.6945833333330.560854166666667-0.315437500000002
29120.88121.2056875119.9451.26068749999999-0.325687500000001
30121.14121.292104166667120.1933333333331.09877083333333-0.152104166666689
31121.16121.0039375120.4420833333330.561854166666660.156062499999976
32121.2120.939520833333120.691250.2482708333333330.260479166666656
33121.2121.085354166667120.9708333333330.1145208333333330.114645833333341
34121.2121.0414375121.255416666667-0.2139791666666720.158562500000016
35121.2120.944770833333121.491666666667-0.5468958333333320.255229166666709
36121.2121.145520833333121.702916666667-0.5573958333333340.0544791666666953
37121.22121.015020833333121.917083333333-0.9020624999999910.204979166666689
38121.22120.814020833333122.137916666667-1.323895833333330.405979166666697
39121.95122.061354166667122.362083333333-0.300729166666662-0.111354166666629
40123.05123.150020833333122.5891666666670.560854166666667-0.100020833333303
41123.44124.092354166667122.8316666666671.26068749999999-0.652354166666626
42123.65124.2704375123.1716666666671.09877083333333-0.620437499999952
43123.79124.1726875123.6108333333330.56185416666666-0.38268749999996
44123.87124.314520833333124.066250.248270833333333-0.444520833333314
45123.91124.6061875124.4916666666670.114520833333333-0.696187499999979
46123.94124.639354166667124.853333333333-0.213979166666672-0.699354166666652
47124.28124.693520833333125.240416666667-0.546895833333332-0.413520833333322
48126.28125.1221875125.679583333333-0.5573958333333341.15781250000001
49126.68125.208770833333126.110833333333-0.9020624999999911.47122916666666
50126.69125.2144375126.538333333333-1.323895833333331.4755625
51126.69126.6609375126.961666666667-0.3007291666666620.0290624999999949
52126.99127.9429375127.3820833333330.560854166666667-0.952937500000004
53128.79129.047770833333127.7870833333331.26068749999999-0.257770833333325
54128.84129.193354166667128.0945833333331.09877083333333-0.353354166666662
55128.95128.8639375128.3020833333330.561854166666660.086062499999997
56128.97128.7411875128.4929166666670.2482708333333330.228812500000004
57128.97128.7986875128.6841666666670.1145208333333330.171312499999999
58128.97128.6526875128.866666666667-0.2139791666666720.317312499999986
59128.97128.446854166667128.99375-0.5468958333333320.523145833333331
60128.97128.5446875129.102083333333-0.5573958333333340.42531249999999
61128.97128.343354166667129.245416666667-0.9020624999999910.626645833333328
62128.98128.076520833333129.400416666667-1.323895833333330.903479166666642
63128.99129.265520833333129.56625-0.300729166666662-0.275520833333331
64129.07130.3004375129.7395833333330.560854166666667-1.23043750000002
65129.76131.177354166667129.9166666666671.26068749999999-1.41735416666666
66130.47131.196270833333130.09751.09877083333333-0.726270833333331
67130.76NANA0.56185416666666NA
68130.88NANA0.248270833333333NA
69131.04NANA0.114520833333333NA
70131.06NANA-0.213979166666672NA
71131.13NANA-0.546895833333332NA
72131.15NANA-0.557395833333334NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 104.4 & NA & NA & -0.902062499999991 & NA \tabularnewline
2 & 104.4 & NA & NA & -1.32389583333333 & NA \tabularnewline
3 & 104.4 & NA & NA & -0.300729166666662 & NA \tabularnewline
4 & 104.4 & NA & NA & 0.560854166666667 & NA \tabularnewline
5 & 104.4 & NA & NA & 1.26068749999999 & NA \tabularnewline
6 & 104.41 & NA & NA & 1.09877083333333 & NA \tabularnewline
7 & 104.42 & 105.7101875 & 105.148333333333 & 0.56185416666666 & -1.2901875 \tabularnewline
8 & 104.68 & 105.574104166667 & 105.325833333333 & 0.248270833333333 & -0.894104166666665 \tabularnewline
9 & 106.02 & 105.891604166667 & 105.777083333333 & 0.114520833333333 & 0.128395833333329 \tabularnewline
10 & 106.35 & 106.418520833333 & 106.6325 & -0.213979166666672 & -0.0685208333333236 \tabularnewline
11 & 106.38 & 107.1464375 & 107.693333333333 & -0.546895833333332 & -0.766437499999995 \tabularnewline
12 & 106.47 & 108.2696875 & 108.827083333333 & -0.557395833333334 & -1.79968749999999 \tabularnewline
13 & 106.5 & 109.059604166667 & 109.961666666667 & -0.902062499999991 & -2.55960416666666 \tabularnewline
14 & 106.56 & 109.765270833333 & 111.089166666667 & -1.32389583333333 & -3.20527083333333 \tabularnewline
15 & 113.07 & 111.852604166667 & 112.153333333333 & -0.300729166666662 & 1.21739583333331 \tabularnewline
16 & 116.26 & 113.710854166667 & 113.15 & 0.560854166666667 & 2.54914583333334 \tabularnewline
17 & 118 & 115.396520833333 & 114.135833333333 & 1.26068749999999 & 2.60347916666667 \tabularnewline
18 & 118.02 & 116.217520833333 & 115.11875 & 1.09877083333333 & 1.80247916666667 \tabularnewline
19 & 118.04 & 116.6589375 & 116.097083333333 & 0.56185416666666 & 1.38106250000003 \tabularnewline
20 & 118.12 & 117.320354166667 & 117.072083333333 & 0.248270833333333 & 0.799645833333358 \tabularnewline
21 & 118.12 & 117.887854166667 & 117.773333333333 & 0.114520833333333 & 0.232145833333362 \tabularnewline
22 & 118.17 & 117.9276875 & 118.141666666667 & -0.213979166666672 & 0.242312500000011 \tabularnewline
23 & 118.22 & 117.868104166667 & 118.415 & -0.546895833333332 & 0.351895833333344 \tabularnewline
24 & 118.22 & 118.107604166667 & 118.665 & -0.557395833333334 & 0.112395833333338 \tabularnewline
25 & 118.23 & 118.0229375 & 118.925 & -0.902062499999991 & 0.207062500000006 \tabularnewline
26 & 118.23 & 117.8594375 & 119.183333333333 & -1.32389583333333 & 0.370562500000005 \tabularnewline
27 & 118.23 & 119.139270833333 & 119.44 & -0.300729166666662 & -0.909270833333338 \tabularnewline
28 & 119.94 & 120.2554375 & 119.694583333333 & 0.560854166666667 & -0.315437500000002 \tabularnewline
29 & 120.88 & 121.2056875 & 119.945 & 1.26068749999999 & -0.325687500000001 \tabularnewline
30 & 121.14 & 121.292104166667 & 120.193333333333 & 1.09877083333333 & -0.152104166666689 \tabularnewline
31 & 121.16 & 121.0039375 & 120.442083333333 & 0.56185416666666 & 0.156062499999976 \tabularnewline
32 & 121.2 & 120.939520833333 & 120.69125 & 0.248270833333333 & 0.260479166666656 \tabularnewline
33 & 121.2 & 121.085354166667 & 120.970833333333 & 0.114520833333333 & 0.114645833333341 \tabularnewline
34 & 121.2 & 121.0414375 & 121.255416666667 & -0.213979166666672 & 0.158562500000016 \tabularnewline
35 & 121.2 & 120.944770833333 & 121.491666666667 & -0.546895833333332 & 0.255229166666709 \tabularnewline
36 & 121.2 & 121.145520833333 & 121.702916666667 & -0.557395833333334 & 0.0544791666666953 \tabularnewline
37 & 121.22 & 121.015020833333 & 121.917083333333 & -0.902062499999991 & 0.204979166666689 \tabularnewline
38 & 121.22 & 120.814020833333 & 122.137916666667 & -1.32389583333333 & 0.405979166666697 \tabularnewline
39 & 121.95 & 122.061354166667 & 122.362083333333 & -0.300729166666662 & -0.111354166666629 \tabularnewline
40 & 123.05 & 123.150020833333 & 122.589166666667 & 0.560854166666667 & -0.100020833333303 \tabularnewline
41 & 123.44 & 124.092354166667 & 122.831666666667 & 1.26068749999999 & -0.652354166666626 \tabularnewline
42 & 123.65 & 124.2704375 & 123.171666666667 & 1.09877083333333 & -0.620437499999952 \tabularnewline
43 & 123.79 & 124.1726875 & 123.610833333333 & 0.56185416666666 & -0.38268749999996 \tabularnewline
44 & 123.87 & 124.314520833333 & 124.06625 & 0.248270833333333 & -0.444520833333314 \tabularnewline
45 & 123.91 & 124.6061875 & 124.491666666667 & 0.114520833333333 & -0.696187499999979 \tabularnewline
46 & 123.94 & 124.639354166667 & 124.853333333333 & -0.213979166666672 & -0.699354166666652 \tabularnewline
47 & 124.28 & 124.693520833333 & 125.240416666667 & -0.546895833333332 & -0.413520833333322 \tabularnewline
48 & 126.28 & 125.1221875 & 125.679583333333 & -0.557395833333334 & 1.15781250000001 \tabularnewline
49 & 126.68 & 125.208770833333 & 126.110833333333 & -0.902062499999991 & 1.47122916666666 \tabularnewline
50 & 126.69 & 125.2144375 & 126.538333333333 & -1.32389583333333 & 1.4755625 \tabularnewline
51 & 126.69 & 126.6609375 & 126.961666666667 & -0.300729166666662 & 0.0290624999999949 \tabularnewline
52 & 126.99 & 127.9429375 & 127.382083333333 & 0.560854166666667 & -0.952937500000004 \tabularnewline
53 & 128.79 & 129.047770833333 & 127.787083333333 & 1.26068749999999 & -0.257770833333325 \tabularnewline
54 & 128.84 & 129.193354166667 & 128.094583333333 & 1.09877083333333 & -0.353354166666662 \tabularnewline
55 & 128.95 & 128.8639375 & 128.302083333333 & 0.56185416666666 & 0.086062499999997 \tabularnewline
56 & 128.97 & 128.7411875 & 128.492916666667 & 0.248270833333333 & 0.228812500000004 \tabularnewline
57 & 128.97 & 128.7986875 & 128.684166666667 & 0.114520833333333 & 0.171312499999999 \tabularnewline
58 & 128.97 & 128.6526875 & 128.866666666667 & -0.213979166666672 & 0.317312499999986 \tabularnewline
59 & 128.97 & 128.446854166667 & 128.99375 & -0.546895833333332 & 0.523145833333331 \tabularnewline
60 & 128.97 & 128.5446875 & 129.102083333333 & -0.557395833333334 & 0.42531249999999 \tabularnewline
61 & 128.97 & 128.343354166667 & 129.245416666667 & -0.902062499999991 & 0.626645833333328 \tabularnewline
62 & 128.98 & 128.076520833333 & 129.400416666667 & -1.32389583333333 & 0.903479166666642 \tabularnewline
63 & 128.99 & 129.265520833333 & 129.56625 & -0.300729166666662 & -0.275520833333331 \tabularnewline
64 & 129.07 & 130.3004375 & 129.739583333333 & 0.560854166666667 & -1.23043750000002 \tabularnewline
65 & 129.76 & 131.177354166667 & 129.916666666667 & 1.26068749999999 & -1.41735416666666 \tabularnewline
66 & 130.47 & 131.196270833333 & 130.0975 & 1.09877083333333 & -0.726270833333331 \tabularnewline
67 & 130.76 & NA & NA & 0.56185416666666 & NA \tabularnewline
68 & 130.88 & NA & NA & 0.248270833333333 & NA \tabularnewline
69 & 131.04 & NA & NA & 0.114520833333333 & NA \tabularnewline
70 & 131.06 & NA & NA & -0.213979166666672 & NA \tabularnewline
71 & 131.13 & NA & NA & -0.546895833333332 & NA \tabularnewline
72 & 131.15 & NA & NA & -0.557395833333334 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=199428&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]104.4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.902062499999991[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]104.4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1.32389583333333[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]104.4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.300729166666662[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]104.4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.560854166666667[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]104.4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.26068749999999[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]104.41[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.09877083333333[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]104.42[/C][C]105.7101875[/C][C]105.148333333333[/C][C]0.56185416666666[/C][C]-1.2901875[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]104.68[/C][C]105.574104166667[/C][C]105.325833333333[/C][C]0.248270833333333[/C][C]-0.894104166666665[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]106.02[/C][C]105.891604166667[/C][C]105.777083333333[/C][C]0.114520833333333[/C][C]0.128395833333329[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]106.35[/C][C]106.418520833333[/C][C]106.6325[/C][C]-0.213979166666672[/C][C]-0.0685208333333236[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]106.38[/C][C]107.1464375[/C][C]107.693333333333[/C][C]-0.546895833333332[/C][C]-0.766437499999995[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]106.47[/C][C]108.2696875[/C][C]108.827083333333[/C][C]-0.557395833333334[/C][C]-1.79968749999999[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]106.5[/C][C]109.059604166667[/C][C]109.961666666667[/C][C]-0.902062499999991[/C][C]-2.55960416666666[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]106.56[/C][C]109.765270833333[/C][C]111.089166666667[/C][C]-1.32389583333333[/C][C]-3.20527083333333[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]113.07[/C][C]111.852604166667[/C][C]112.153333333333[/C][C]-0.300729166666662[/C][C]1.21739583333331[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]116.26[/C][C]113.710854166667[/C][C]113.15[/C][C]0.560854166666667[/C][C]2.54914583333334[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]118[/C][C]115.396520833333[/C][C]114.135833333333[/C][C]1.26068749999999[/C][C]2.60347916666667[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]118.02[/C][C]116.217520833333[/C][C]115.11875[/C][C]1.09877083333333[/C][C]1.80247916666667[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]118.04[/C][C]116.6589375[/C][C]116.097083333333[/C][C]0.56185416666666[/C][C]1.38106250000003[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]118.12[/C][C]117.320354166667[/C][C]117.072083333333[/C][C]0.248270833333333[/C][C]0.799645833333358[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]118.12[/C][C]117.887854166667[/C][C]117.773333333333[/C][C]0.114520833333333[/C][C]0.232145833333362[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]118.17[/C][C]117.9276875[/C][C]118.141666666667[/C][C]-0.213979166666672[/C][C]0.242312500000011[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]118.22[/C][C]117.868104166667[/C][C]118.415[/C][C]-0.546895833333332[/C][C]0.351895833333344[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]118.22[/C][C]118.107604166667[/C][C]118.665[/C][C]-0.557395833333334[/C][C]0.112395833333338[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]118.23[/C][C]118.0229375[/C][C]118.925[/C][C]-0.902062499999991[/C][C]0.207062500000006[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]118.23[/C][C]117.8594375[/C][C]119.183333333333[/C][C]-1.32389583333333[/C][C]0.370562500000005[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]118.23[/C][C]119.139270833333[/C][C]119.44[/C][C]-0.300729166666662[/C][C]-0.909270833333338[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]119.94[/C][C]120.2554375[/C][C]119.694583333333[/C][C]0.560854166666667[/C][C]-0.315437500000002[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]120.88[/C][C]121.2056875[/C][C]119.945[/C][C]1.26068749999999[/C][C]-0.325687500000001[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]121.14[/C][C]121.292104166667[/C][C]120.193333333333[/C][C]1.09877083333333[/C][C]-0.152104166666689[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]121.16[/C][C]121.0039375[/C][C]120.442083333333[/C][C]0.56185416666666[/C][C]0.156062499999976[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]121.2[/C][C]120.939520833333[/C][C]120.69125[/C][C]0.248270833333333[/C][C]0.260479166666656[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]121.2[/C][C]121.085354166667[/C][C]120.970833333333[/C][C]0.114520833333333[/C][C]0.114645833333341[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]121.2[/C][C]121.0414375[/C][C]121.255416666667[/C][C]-0.213979166666672[/C][C]0.158562500000016[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]121.2[/C][C]120.944770833333[/C][C]121.491666666667[/C][C]-0.546895833333332[/C][C]0.255229166666709[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]121.2[/C][C]121.145520833333[/C][C]121.702916666667[/C][C]-0.557395833333334[/C][C]0.0544791666666953[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]121.22[/C][C]121.015020833333[/C][C]121.917083333333[/C][C]-0.902062499999991[/C][C]0.204979166666689[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]121.22[/C][C]120.814020833333[/C][C]122.137916666667[/C][C]-1.32389583333333[/C][C]0.405979166666697[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]121.95[/C][C]122.061354166667[/C][C]122.362083333333[/C][C]-0.300729166666662[/C][C]-0.111354166666629[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]123.05[/C][C]123.150020833333[/C][C]122.589166666667[/C][C]0.560854166666667[/C][C]-0.100020833333303[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]123.44[/C][C]124.092354166667[/C][C]122.831666666667[/C][C]1.26068749999999[/C][C]-0.652354166666626[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]123.65[/C][C]124.2704375[/C][C]123.171666666667[/C][C]1.09877083333333[/C][C]-0.620437499999952[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]123.79[/C][C]124.1726875[/C][C]123.610833333333[/C][C]0.56185416666666[/C][C]-0.38268749999996[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]123.87[/C][C]124.314520833333[/C][C]124.06625[/C][C]0.248270833333333[/C][C]-0.444520833333314[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]123.91[/C][C]124.6061875[/C][C]124.491666666667[/C][C]0.114520833333333[/C][C]-0.696187499999979[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]123.94[/C][C]124.639354166667[/C][C]124.853333333333[/C][C]-0.213979166666672[/C][C]-0.699354166666652[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]124.28[/C][C]124.693520833333[/C][C]125.240416666667[/C][C]-0.546895833333332[/C][C]-0.413520833333322[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]126.28[/C][C]125.1221875[/C][C]125.679583333333[/C][C]-0.557395833333334[/C][C]1.15781250000001[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]126.68[/C][C]125.208770833333[/C][C]126.110833333333[/C][C]-0.902062499999991[/C][C]1.47122916666666[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]126.69[/C][C]125.2144375[/C][C]126.538333333333[/C][C]-1.32389583333333[/C][C]1.4755625[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]126.69[/C][C]126.6609375[/C][C]126.961666666667[/C][C]-0.300729166666662[/C][C]0.0290624999999949[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]126.99[/C][C]127.9429375[/C][C]127.382083333333[/C][C]0.560854166666667[/C][C]-0.952937500000004[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]128.79[/C][C]129.047770833333[/C][C]127.787083333333[/C][C]1.26068749999999[/C][C]-0.257770833333325[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]128.84[/C][C]129.193354166667[/C][C]128.094583333333[/C][C]1.09877083333333[/C][C]-0.353354166666662[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]128.95[/C][C]128.8639375[/C][C]128.302083333333[/C][C]0.56185416666666[/C][C]0.086062499999997[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]128.97[/C][C]128.7411875[/C][C]128.492916666667[/C][C]0.248270833333333[/C][C]0.228812500000004[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]128.97[/C][C]128.7986875[/C][C]128.684166666667[/C][C]0.114520833333333[/C][C]0.171312499999999[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]128.97[/C][C]128.6526875[/C][C]128.866666666667[/C][C]-0.213979166666672[/C][C]0.317312499999986[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]128.97[/C][C]128.446854166667[/C][C]128.99375[/C][C]-0.546895833333332[/C][C]0.523145833333331[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]128.97[/C][C]128.5446875[/C][C]129.102083333333[/C][C]-0.557395833333334[/C][C]0.42531249999999[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]128.97[/C][C]128.343354166667[/C][C]129.245416666667[/C][C]-0.902062499999991[/C][C]0.626645833333328[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]128.98[/C][C]128.076520833333[/C][C]129.400416666667[/C][C]-1.32389583333333[/C][C]0.903479166666642[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]128.99[/C][C]129.265520833333[/C][C]129.56625[/C][C]-0.300729166666662[/C][C]-0.275520833333331[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]129.07[/C][C]130.3004375[/C][C]129.739583333333[/C][C]0.560854166666667[/C][C]-1.23043750000002[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]129.76[/C][C]131.177354166667[/C][C]129.916666666667[/C][C]1.26068749999999[/C][C]-1.41735416666666[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]130.47[/C][C]131.196270833333[/C][C]130.0975[/C][C]1.09877083333333[/C][C]-0.726270833333331[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]130.76[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.56185416666666[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]130.88[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.248270833333333[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]131.04[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.114520833333333[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]131.06[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.213979166666672[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]131.13[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.546895833333332[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]131.15[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.557395833333334[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=199428&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=199428&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
1104.4NANA-0.902062499999991NA
2104.4NANA-1.32389583333333NA
3104.4NANA-0.300729166666662NA
4104.4NANA0.560854166666667NA
5104.4NANA1.26068749999999NA
6104.41NANA1.09877083333333NA
7104.42105.7101875105.1483333333330.56185416666666-1.2901875
8104.68105.574104166667105.3258333333330.248270833333333-0.894104166666665
9106.02105.891604166667105.7770833333330.1145208333333330.128395833333329
10106.35106.418520833333106.6325-0.213979166666672-0.0685208333333236
11106.38107.1464375107.693333333333-0.546895833333332-0.766437499999995
12106.47108.2696875108.827083333333-0.557395833333334-1.79968749999999
13106.5109.059604166667109.961666666667-0.902062499999991-2.55960416666666
14106.56109.765270833333111.089166666667-1.32389583333333-3.20527083333333
15113.07111.852604166667112.153333333333-0.3007291666666621.21739583333331
16116.26113.710854166667113.150.5608541666666672.54914583333334
17118115.396520833333114.1358333333331.260687499999992.60347916666667
18118.02116.217520833333115.118751.098770833333331.80247916666667
19118.04116.6589375116.0970833333330.561854166666661.38106250000003
20118.12117.320354166667117.0720833333330.2482708333333330.799645833333358
21118.12117.887854166667117.7733333333330.1145208333333330.232145833333362
22118.17117.9276875118.141666666667-0.2139791666666720.242312500000011
23118.22117.868104166667118.415-0.5468958333333320.351895833333344
24118.22118.107604166667118.665-0.5573958333333340.112395833333338
25118.23118.0229375118.925-0.9020624999999910.207062500000006
26118.23117.8594375119.183333333333-1.323895833333330.370562500000005
27118.23119.139270833333119.44-0.300729166666662-0.909270833333338
28119.94120.2554375119.6945833333330.560854166666667-0.315437500000002
29120.88121.2056875119.9451.26068749999999-0.325687500000001
30121.14121.292104166667120.1933333333331.09877083333333-0.152104166666689
31121.16121.0039375120.4420833333330.561854166666660.156062499999976
32121.2120.939520833333120.691250.2482708333333330.260479166666656
33121.2121.085354166667120.9708333333330.1145208333333330.114645833333341
34121.2121.0414375121.255416666667-0.2139791666666720.158562500000016
35121.2120.944770833333121.491666666667-0.5468958333333320.255229166666709
36121.2121.145520833333121.702916666667-0.5573958333333340.0544791666666953
37121.22121.015020833333121.917083333333-0.9020624999999910.204979166666689
38121.22120.814020833333122.137916666667-1.323895833333330.405979166666697
39121.95122.061354166667122.362083333333-0.300729166666662-0.111354166666629
40123.05123.150020833333122.5891666666670.560854166666667-0.100020833333303
41123.44124.092354166667122.8316666666671.26068749999999-0.652354166666626
42123.65124.2704375123.1716666666671.09877083333333-0.620437499999952
43123.79124.1726875123.6108333333330.56185416666666-0.38268749999996
44123.87124.314520833333124.066250.248270833333333-0.444520833333314
45123.91124.6061875124.4916666666670.114520833333333-0.696187499999979
46123.94124.639354166667124.853333333333-0.213979166666672-0.699354166666652
47124.28124.693520833333125.240416666667-0.546895833333332-0.413520833333322
48126.28125.1221875125.679583333333-0.5573958333333341.15781250000001
49126.68125.208770833333126.110833333333-0.9020624999999911.47122916666666
50126.69125.2144375126.538333333333-1.323895833333331.4755625
51126.69126.6609375126.961666666667-0.3007291666666620.0290624999999949
52126.99127.9429375127.3820833333330.560854166666667-0.952937500000004
53128.79129.047770833333127.7870833333331.26068749999999-0.257770833333325
54128.84129.193354166667128.0945833333331.09877083333333-0.353354166666662
55128.95128.8639375128.3020833333330.561854166666660.086062499999997
56128.97128.7411875128.4929166666670.2482708333333330.228812500000004
57128.97128.7986875128.6841666666670.1145208333333330.171312499999999
58128.97128.6526875128.866666666667-0.2139791666666720.317312499999986
59128.97128.446854166667128.99375-0.5468958333333320.523145833333331
60128.97128.5446875129.102083333333-0.5573958333333340.42531249999999
61128.97128.343354166667129.245416666667-0.9020624999999910.626645833333328
62128.98128.076520833333129.400416666667-1.323895833333330.903479166666642
63128.99129.265520833333129.56625-0.300729166666662-0.275520833333331
64129.07130.3004375129.7395833333330.560854166666667-1.23043750000002
65129.76131.177354166667129.9166666666671.26068749999999-1.41735416666666
66130.47131.196270833333130.09751.09877083333333-0.726270833333331
67130.76NANA0.56185416666666NA
68130.88NANA0.248270833333333NA
69131.04NANA0.114520833333333NA
70131.06NANA-0.213979166666672NA
71131.13NANA-0.546895833333332NA
72131.15NANA-0.557395833333334NA



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')