Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author*The author of this computation has been verified*
R Software Modulerwasp_decompose.wasp
Title produced by softwareClassical Decomposition
Date of computationMon, 12 Nov 2012 10:52:55 -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/Nov/12/t1352735591vxzvngw9i29x2w8.htm/, Retrieved Mon, 29 Apr 2024 05:10:30 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=188055, Retrieved Mon, 29 Apr 2024 05:10:30 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact73
Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-     [Univariate Explorative Data Analysis] [Run Sequence gebo...] [2008-12-12 13:32:37] [76963dc1903f0f612b6153510a3818cf]
- R  D  [Univariate Explorative Data Analysis] [Run Sequence gebo...] [2008-12-17 12:14:40] [76963dc1903f0f612b6153510a3818cf]
-         [Univariate Explorative Data Analysis] [Run Sequence Plot...] [2008-12-22 18:19:51] [1ce0d16c8f4225c977b42c8fa93bc163]
- RMP       [Univariate Data Series] [Identifying Integ...] [2009-11-22 12:08:06] [b98453cac15ba1066b407e146608df68]
- RMP         [Decomposition by Loess] [] [2012-11-12 14:28:58] [7a4d181f6fb11b759aaa32fc654b70bc]
- R P           [Decomposition by Loess] [] [2012-11-12 14:59:01] [7a4d181f6fb11b759aaa32fc654b70bc]
- R               [Decomposition by Loess] [] [2012-11-12 15:02:13] [7a4d181f6fb11b759aaa32fc654b70bc]
- RMP               [Classical Decomposition] [] [2012-11-12 15:32:35] [7a4d181f6fb11b759aaa32fc654b70bc]
- R P                   [Classical Decomposition] [] [2012-11-12 15:52:55] [e76020e6634a79924d88182923277ec4] [Current]
Feedback Forum

Post a new message
Dataseries X:
9700
9081
9084
9743
8587
9731
9563
9998
9437
10038
9918
9252
9737
9035
9133
9487
8700
9627
8947
9283
8829
9947
9628
9318
9605
8640
9214
9567
8547
9185
9470
9123
9278
10170
9434
9655
9429
8739
9552
9687
9019
9672
9206
9069
9788
10312
10105
9863
9656
9295
9946
9701
9049
10190
9706
9765
9893
9994
10433
10073
10112
9266
9820
10097
9115
10411
9678
10408
10153
10368
10581
10597
10680
9738
9556




Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time4 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 & 4 seconds \tabularnewline
R Server & 'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=188055&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]'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=188055&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=188055&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'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net







Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
19700NANA-11.412142255892NA
29081NANA-257.43486952862NA
39084NANA-58.9197180134681NA
497439638.253261784519309.58333333333328.669928451179104.746738215488
585879192.301872895629374.58333333333-182.281460437711-605.301872895621
697319661.794928451189480.41666666667181.37826178451269.2050715488222
795639523.004524410779534.41666666666-11.41214225589239.9954755892286
899989412.481797138059669.91666666667-257.43486952862585.518202861953
994379681.99694865329740.91666666667-58.9197180134681-244.996948653197
101003810044.16992845129715.5328.669928451179-6.16992845117602
1199189467.468539562299649.75-182.281460437711450.531460437711
1292529725.544928451189544.16666666666181.378261784512-473.544928451176
1397379461.504524410779472.91666666667-11.412142255892275.495475589227
1490359068.065130471389325.5-257.43486952862-33.0651304713792
1591339196.330281986539255.25-58.9197180134681-63.3302819865312
1694879549.336595117849220.66666666667328.669928451179-62.3365951178439
1787008993.218539562299175.5-182.281460437711-293.218539562289
1896279352.211595117859170.83333333333181.378261784512274.788404882154
1989479172.421191077449183.83333333333-11.412142255892-225.421191077441
2092839042.065130471389299.5-257.43486952862240.934869528619
2188299292.163615319869351.08333333333-58.9197180134681-463.163615319863
2299479708.836595117849380.16666666667328.669928451179238.163404882156
2396289199.135206228969381.41666666667-182.281460437711428.864793771045
2493189541.294928451189359.91666666667181.378261784512-223.294928451178
2596059348.921191077449360.33333333333-11.412142255892256.078808922561
2686408981.148463804719238.58333333333-257.43486952862-341.148463804713
2792149078.49694865329137.41666666667-58.9197180134681135.503051346803
2895679443.753261784519115.08333333333328.669928451179123.24673821549
2985478961.801872895629144.08333333333-182.281460437711-414.801872895621
3091859371.044928451189189.66666666667181.378261784512-186.044928451178
3194709233.837857744119245.25-11.412142255892236.162142255895
3291239111.981797138059369.41666666667-257.4348695286211.0182028619529
3392789423.580281986539482.5-58.9197180134681-145.580281986531
34101709846.919928451189518.25328.669928451179323.080071548824
3594349300.551872895629482.83333333333-182.281460437711133.448127104377
3696559655.044928451189473.66666666667181.378261784512-0.0449284511778387
3794299444.837857744119456.25-11.412142255892-15.8378577441072
3887399123.981797138059381.41666666667-257.43486952862-384.981797138047
3995529289.330281986539348.25-58.9197180134681262.669718013469
4096879659.753261784519331.08333333333328.66992845117927.24673821549
4190199157.718539562299340-182.281460437711-138.718539562289
4296729568.544928451189387.16666666667181.378261784512103.455071548822
4392069447.504524410779458.91666666667-11.412142255892-241.504524410773
4490699344.065130471389601.5-257.43486952862-275.065130471381
4597889648.99694865329707.91666666667-58.9197180134681139.003051346803
461031210090.00326178459761.33333333333328.669928451179221.99673821549
47101059635.385206228969817.66666666667-182.281460437711469.614793771045
48986310031.04492845129849.66666666667181.378261784512-168.044928451178
4996569800.504524410779811.91666666667-11.412142255892-144.504524410773
5092959415.565130471389673-257.43486952862-120.565130471381
5199469553.330281986539612.25-58.9197180134681392.669718013469
5297019972.336595117849643.66666666667328.669928451179-271.336595117844
5390499504.718539562299687-182.281460437711-455.718539562289
54101909903.128261784519721.75181.378261784512286.871738215488
5597069730.337857744119741.75-11.412142255892-24.3378577441053
5697659624.065130471389881.5-257.43486952862140.934869528619
5798939928.163615319869987.08333333333-58.9197180134681-35.1636153198633
58999410339.836595117810011.1666666667328.669928451179-345.836595117844
59104339821.1352062289610003.4166666667-182.281460437711611.864793771045
601007310137.12826178459955.75181.378261784512-64.12826178451
61101129946.837857744119958.25-11.412142255892165.162142255893
6292669599.565130471389857-257.43486952862-333.565130471379
6398209716.413615319869775.33333333333-58.9197180134681103.586384680137
641009710096.00326178459767.33333333333328.6699284511790.996738215490041
6591159644.051872895629826.33333333333-182.281460437711-529.051872895621
661041110130.62826178459949.25181.378261784512280.371738215486
6796789988.171191077449999.58333333333-11.412142255892-310.171191077439
68104089886.8984638047110144.3333333333-257.43486952862521.101536195285
691015310223.080281986510282-58.9197180134681-70.0802819865312
701036810709.669928451210381328.669928451179-341.669928451178
711058110226.38520622910408.6666666667-182.281460437711354.614793771043
721059710484.461595117810303.0833333333181.378261784512112.538404882154
7310680NANA-11.412142255892NA
749738NANA-257.43486952862NA
759556NANA-58.9197180134681NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 9700 & NA & NA & -11.412142255892 & NA \tabularnewline
2 & 9081 & NA & NA & -257.43486952862 & NA \tabularnewline
3 & 9084 & NA & NA & -58.9197180134681 & NA \tabularnewline
4 & 9743 & 9638.25326178451 & 9309.58333333333 & 328.669928451179 & 104.746738215488 \tabularnewline
5 & 8587 & 9192.30187289562 & 9374.58333333333 & -182.281460437711 & -605.301872895621 \tabularnewline
6 & 9731 & 9661.79492845118 & 9480.41666666667 & 181.378261784512 & 69.2050715488222 \tabularnewline
7 & 9563 & 9523.00452441077 & 9534.41666666666 & -11.412142255892 & 39.9954755892286 \tabularnewline
8 & 9998 & 9412.48179713805 & 9669.91666666667 & -257.43486952862 & 585.518202861953 \tabularnewline
9 & 9437 & 9681.9969486532 & 9740.91666666667 & -58.9197180134681 & -244.996948653197 \tabularnewline
10 & 10038 & 10044.1699284512 & 9715.5 & 328.669928451179 & -6.16992845117602 \tabularnewline
11 & 9918 & 9467.46853956229 & 9649.75 & -182.281460437711 & 450.531460437711 \tabularnewline
12 & 9252 & 9725.54492845118 & 9544.16666666666 & 181.378261784512 & -473.544928451176 \tabularnewline
13 & 9737 & 9461.50452441077 & 9472.91666666667 & -11.412142255892 & 275.495475589227 \tabularnewline
14 & 9035 & 9068.06513047138 & 9325.5 & -257.43486952862 & -33.0651304713792 \tabularnewline
15 & 9133 & 9196.33028198653 & 9255.25 & -58.9197180134681 & -63.3302819865312 \tabularnewline
16 & 9487 & 9549.33659511784 & 9220.66666666667 & 328.669928451179 & -62.3365951178439 \tabularnewline
17 & 8700 & 8993.21853956229 & 9175.5 & -182.281460437711 & -293.218539562289 \tabularnewline
18 & 9627 & 9352.21159511785 & 9170.83333333333 & 181.378261784512 & 274.788404882154 \tabularnewline
19 & 8947 & 9172.42119107744 & 9183.83333333333 & -11.412142255892 & -225.421191077441 \tabularnewline
20 & 9283 & 9042.06513047138 & 9299.5 & -257.43486952862 & 240.934869528619 \tabularnewline
21 & 8829 & 9292.16361531986 & 9351.08333333333 & -58.9197180134681 & -463.163615319863 \tabularnewline
22 & 9947 & 9708.83659511784 & 9380.16666666667 & 328.669928451179 & 238.163404882156 \tabularnewline
23 & 9628 & 9199.13520622896 & 9381.41666666667 & -182.281460437711 & 428.864793771045 \tabularnewline
24 & 9318 & 9541.29492845118 & 9359.91666666667 & 181.378261784512 & -223.294928451178 \tabularnewline
25 & 9605 & 9348.92119107744 & 9360.33333333333 & -11.412142255892 & 256.078808922561 \tabularnewline
26 & 8640 & 8981.14846380471 & 9238.58333333333 & -257.43486952862 & -341.148463804713 \tabularnewline
27 & 9214 & 9078.4969486532 & 9137.41666666667 & -58.9197180134681 & 135.503051346803 \tabularnewline
28 & 9567 & 9443.75326178451 & 9115.08333333333 & 328.669928451179 & 123.24673821549 \tabularnewline
29 & 8547 & 8961.80187289562 & 9144.08333333333 & -182.281460437711 & -414.801872895621 \tabularnewline
30 & 9185 & 9371.04492845118 & 9189.66666666667 & 181.378261784512 & -186.044928451178 \tabularnewline
31 & 9470 & 9233.83785774411 & 9245.25 & -11.412142255892 & 236.162142255895 \tabularnewline
32 & 9123 & 9111.98179713805 & 9369.41666666667 & -257.43486952862 & 11.0182028619529 \tabularnewline
33 & 9278 & 9423.58028198653 & 9482.5 & -58.9197180134681 & -145.580281986531 \tabularnewline
34 & 10170 & 9846.91992845118 & 9518.25 & 328.669928451179 & 323.080071548824 \tabularnewline
35 & 9434 & 9300.55187289562 & 9482.83333333333 & -182.281460437711 & 133.448127104377 \tabularnewline
36 & 9655 & 9655.04492845118 & 9473.66666666667 & 181.378261784512 & -0.0449284511778387 \tabularnewline
37 & 9429 & 9444.83785774411 & 9456.25 & -11.412142255892 & -15.8378577441072 \tabularnewline
38 & 8739 & 9123.98179713805 & 9381.41666666667 & -257.43486952862 & -384.981797138047 \tabularnewline
39 & 9552 & 9289.33028198653 & 9348.25 & -58.9197180134681 & 262.669718013469 \tabularnewline
40 & 9687 & 9659.75326178451 & 9331.08333333333 & 328.669928451179 & 27.24673821549 \tabularnewline
41 & 9019 & 9157.71853956229 & 9340 & -182.281460437711 & -138.718539562289 \tabularnewline
42 & 9672 & 9568.54492845118 & 9387.16666666667 & 181.378261784512 & 103.455071548822 \tabularnewline
43 & 9206 & 9447.50452441077 & 9458.91666666667 & -11.412142255892 & -241.504524410773 \tabularnewline
44 & 9069 & 9344.06513047138 & 9601.5 & -257.43486952862 & -275.065130471381 \tabularnewline
45 & 9788 & 9648.9969486532 & 9707.91666666667 & -58.9197180134681 & 139.003051346803 \tabularnewline
46 & 10312 & 10090.0032617845 & 9761.33333333333 & 328.669928451179 & 221.99673821549 \tabularnewline
47 & 10105 & 9635.38520622896 & 9817.66666666667 & -182.281460437711 & 469.614793771045 \tabularnewline
48 & 9863 & 10031.0449284512 & 9849.66666666667 & 181.378261784512 & -168.044928451178 \tabularnewline
49 & 9656 & 9800.50452441077 & 9811.91666666667 & -11.412142255892 & -144.504524410773 \tabularnewline
50 & 9295 & 9415.56513047138 & 9673 & -257.43486952862 & -120.565130471381 \tabularnewline
51 & 9946 & 9553.33028198653 & 9612.25 & -58.9197180134681 & 392.669718013469 \tabularnewline
52 & 9701 & 9972.33659511784 & 9643.66666666667 & 328.669928451179 & -271.336595117844 \tabularnewline
53 & 9049 & 9504.71853956229 & 9687 & -182.281460437711 & -455.718539562289 \tabularnewline
54 & 10190 & 9903.12826178451 & 9721.75 & 181.378261784512 & 286.871738215488 \tabularnewline
55 & 9706 & 9730.33785774411 & 9741.75 & -11.412142255892 & -24.3378577441053 \tabularnewline
56 & 9765 & 9624.06513047138 & 9881.5 & -257.43486952862 & 140.934869528619 \tabularnewline
57 & 9893 & 9928.16361531986 & 9987.08333333333 & -58.9197180134681 & -35.1636153198633 \tabularnewline
58 & 9994 & 10339.8365951178 & 10011.1666666667 & 328.669928451179 & -345.836595117844 \tabularnewline
59 & 10433 & 9821.13520622896 & 10003.4166666667 & -182.281460437711 & 611.864793771045 \tabularnewline
60 & 10073 & 10137.1282617845 & 9955.75 & 181.378261784512 & -64.12826178451 \tabularnewline
61 & 10112 & 9946.83785774411 & 9958.25 & -11.412142255892 & 165.162142255893 \tabularnewline
62 & 9266 & 9599.56513047138 & 9857 & -257.43486952862 & -333.565130471379 \tabularnewline
63 & 9820 & 9716.41361531986 & 9775.33333333333 & -58.9197180134681 & 103.586384680137 \tabularnewline
64 & 10097 & 10096.0032617845 & 9767.33333333333 & 328.669928451179 & 0.996738215490041 \tabularnewline
65 & 9115 & 9644.05187289562 & 9826.33333333333 & -182.281460437711 & -529.051872895621 \tabularnewline
66 & 10411 & 10130.6282617845 & 9949.25 & 181.378261784512 & 280.371738215486 \tabularnewline
67 & 9678 & 9988.17119107744 & 9999.58333333333 & -11.412142255892 & -310.171191077439 \tabularnewline
68 & 10408 & 9886.89846380471 & 10144.3333333333 & -257.43486952862 & 521.101536195285 \tabularnewline
69 & 10153 & 10223.0802819865 & 10282 & -58.9197180134681 & -70.0802819865312 \tabularnewline
70 & 10368 & 10709.6699284512 & 10381 & 328.669928451179 & -341.669928451178 \tabularnewline
71 & 10581 & 10226.385206229 & 10408.6666666667 & -182.281460437711 & 354.614793771043 \tabularnewline
72 & 10597 & 10484.4615951178 & 10303.0833333333 & 181.378261784512 & 112.538404882154 \tabularnewline
73 & 10680 & NA & NA & -11.412142255892 & NA \tabularnewline
74 & 9738 & NA & NA & -257.43486952862 & NA \tabularnewline
75 & 9556 & NA & NA & -58.9197180134681 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=188055&T=1

[TABLE]
[ROW][C]Classical Decomposition by Moving Averages[/C][/ROW]
[ROW][C]t[/C][C]Observations[/C][C]Fit[/C][C]Trend[/C][C]Seasonal[/C][C]Random[/C][/ROW]
[ROW][C]1[/C][C]9700[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-11.412142255892[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]9081[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-257.43486952862[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]9084[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-58.9197180134681[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]9743[/C][C]9638.25326178451[/C][C]9309.58333333333[/C][C]328.669928451179[/C][C]104.746738215488[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]8587[/C][C]9192.30187289562[/C][C]9374.58333333333[/C][C]-182.281460437711[/C][C]-605.301872895621[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]9731[/C][C]9661.79492845118[/C][C]9480.41666666667[/C][C]181.378261784512[/C][C]69.2050715488222[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]9563[/C][C]9523.00452441077[/C][C]9534.41666666666[/C][C]-11.412142255892[/C][C]39.9954755892286[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]9998[/C][C]9412.48179713805[/C][C]9669.91666666667[/C][C]-257.43486952862[/C][C]585.518202861953[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]9437[/C][C]9681.9969486532[/C][C]9740.91666666667[/C][C]-58.9197180134681[/C][C]-244.996948653197[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]10038[/C][C]10044.1699284512[/C][C]9715.5[/C][C]328.669928451179[/C][C]-6.16992845117602[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]9918[/C][C]9467.46853956229[/C][C]9649.75[/C][C]-182.281460437711[/C][C]450.531460437711[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]9252[/C][C]9725.54492845118[/C][C]9544.16666666666[/C][C]181.378261784512[/C][C]-473.544928451176[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]9737[/C][C]9461.50452441077[/C][C]9472.91666666667[/C][C]-11.412142255892[/C][C]275.495475589227[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]9035[/C][C]9068.06513047138[/C][C]9325.5[/C][C]-257.43486952862[/C][C]-33.0651304713792[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]9133[/C][C]9196.33028198653[/C][C]9255.25[/C][C]-58.9197180134681[/C][C]-63.3302819865312[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]9487[/C][C]9549.33659511784[/C][C]9220.66666666667[/C][C]328.669928451179[/C][C]-62.3365951178439[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]8700[/C][C]8993.21853956229[/C][C]9175.5[/C][C]-182.281460437711[/C][C]-293.218539562289[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]9627[/C][C]9352.21159511785[/C][C]9170.83333333333[/C][C]181.378261784512[/C][C]274.788404882154[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]8947[/C][C]9172.42119107744[/C][C]9183.83333333333[/C][C]-11.412142255892[/C][C]-225.421191077441[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]9283[/C][C]9042.06513047138[/C][C]9299.5[/C][C]-257.43486952862[/C][C]240.934869528619[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]8829[/C][C]9292.16361531986[/C][C]9351.08333333333[/C][C]-58.9197180134681[/C][C]-463.163615319863[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]9947[/C][C]9708.83659511784[/C][C]9380.16666666667[/C][C]328.669928451179[/C][C]238.163404882156[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]9628[/C][C]9199.13520622896[/C][C]9381.41666666667[/C][C]-182.281460437711[/C][C]428.864793771045[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]9318[/C][C]9541.29492845118[/C][C]9359.91666666667[/C][C]181.378261784512[/C][C]-223.294928451178[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]9605[/C][C]9348.92119107744[/C][C]9360.33333333333[/C][C]-11.412142255892[/C][C]256.078808922561[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]8640[/C][C]8981.14846380471[/C][C]9238.58333333333[/C][C]-257.43486952862[/C][C]-341.148463804713[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]9214[/C][C]9078.4969486532[/C][C]9137.41666666667[/C][C]-58.9197180134681[/C][C]135.503051346803[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]9567[/C][C]9443.75326178451[/C][C]9115.08333333333[/C][C]328.669928451179[/C][C]123.24673821549[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]8547[/C][C]8961.80187289562[/C][C]9144.08333333333[/C][C]-182.281460437711[/C][C]-414.801872895621[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]9185[/C][C]9371.04492845118[/C][C]9189.66666666667[/C][C]181.378261784512[/C][C]-186.044928451178[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]9470[/C][C]9233.83785774411[/C][C]9245.25[/C][C]-11.412142255892[/C][C]236.162142255895[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]9123[/C][C]9111.98179713805[/C][C]9369.41666666667[/C][C]-257.43486952862[/C][C]11.0182028619529[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]9278[/C][C]9423.58028198653[/C][C]9482.5[/C][C]-58.9197180134681[/C][C]-145.580281986531[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]10170[/C][C]9846.91992845118[/C][C]9518.25[/C][C]328.669928451179[/C][C]323.080071548824[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]9434[/C][C]9300.55187289562[/C][C]9482.83333333333[/C][C]-182.281460437711[/C][C]133.448127104377[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]9655[/C][C]9655.04492845118[/C][C]9473.66666666667[/C][C]181.378261784512[/C][C]-0.0449284511778387[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]9429[/C][C]9444.83785774411[/C][C]9456.25[/C][C]-11.412142255892[/C][C]-15.8378577441072[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]8739[/C][C]9123.98179713805[/C][C]9381.41666666667[/C][C]-257.43486952862[/C][C]-384.981797138047[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]9552[/C][C]9289.33028198653[/C][C]9348.25[/C][C]-58.9197180134681[/C][C]262.669718013469[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]9687[/C][C]9659.75326178451[/C][C]9331.08333333333[/C][C]328.669928451179[/C][C]27.24673821549[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]9019[/C][C]9157.71853956229[/C][C]9340[/C][C]-182.281460437711[/C][C]-138.718539562289[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]9672[/C][C]9568.54492845118[/C][C]9387.16666666667[/C][C]181.378261784512[/C][C]103.455071548822[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]9206[/C][C]9447.50452441077[/C][C]9458.91666666667[/C][C]-11.412142255892[/C][C]-241.504524410773[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]9069[/C][C]9344.06513047138[/C][C]9601.5[/C][C]-257.43486952862[/C][C]-275.065130471381[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]9788[/C][C]9648.9969486532[/C][C]9707.91666666667[/C][C]-58.9197180134681[/C][C]139.003051346803[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]10312[/C][C]10090.0032617845[/C][C]9761.33333333333[/C][C]328.669928451179[/C][C]221.99673821549[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]10105[/C][C]9635.38520622896[/C][C]9817.66666666667[/C][C]-182.281460437711[/C][C]469.614793771045[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]9863[/C][C]10031.0449284512[/C][C]9849.66666666667[/C][C]181.378261784512[/C][C]-168.044928451178[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]9656[/C][C]9800.50452441077[/C][C]9811.91666666667[/C][C]-11.412142255892[/C][C]-144.504524410773[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]9295[/C][C]9415.56513047138[/C][C]9673[/C][C]-257.43486952862[/C][C]-120.565130471381[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]9946[/C][C]9553.33028198653[/C][C]9612.25[/C][C]-58.9197180134681[/C][C]392.669718013469[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]9701[/C][C]9972.33659511784[/C][C]9643.66666666667[/C][C]328.669928451179[/C][C]-271.336595117844[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]9049[/C][C]9504.71853956229[/C][C]9687[/C][C]-182.281460437711[/C][C]-455.718539562289[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]10190[/C][C]9903.12826178451[/C][C]9721.75[/C][C]181.378261784512[/C][C]286.871738215488[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]9706[/C][C]9730.33785774411[/C][C]9741.75[/C][C]-11.412142255892[/C][C]-24.3378577441053[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]9765[/C][C]9624.06513047138[/C][C]9881.5[/C][C]-257.43486952862[/C][C]140.934869528619[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]9893[/C][C]9928.16361531986[/C][C]9987.08333333333[/C][C]-58.9197180134681[/C][C]-35.1636153198633[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]9994[/C][C]10339.8365951178[/C][C]10011.1666666667[/C][C]328.669928451179[/C][C]-345.836595117844[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]10433[/C][C]9821.13520622896[/C][C]10003.4166666667[/C][C]-182.281460437711[/C][C]611.864793771045[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]10073[/C][C]10137.1282617845[/C][C]9955.75[/C][C]181.378261784512[/C][C]-64.12826178451[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]10112[/C][C]9946.83785774411[/C][C]9958.25[/C][C]-11.412142255892[/C][C]165.162142255893[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]9266[/C][C]9599.56513047138[/C][C]9857[/C][C]-257.43486952862[/C][C]-333.565130471379[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]9820[/C][C]9716.41361531986[/C][C]9775.33333333333[/C][C]-58.9197180134681[/C][C]103.586384680137[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]10097[/C][C]10096.0032617845[/C][C]9767.33333333333[/C][C]328.669928451179[/C][C]0.996738215490041[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]9115[/C][C]9644.05187289562[/C][C]9826.33333333333[/C][C]-182.281460437711[/C][C]-529.051872895621[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]10411[/C][C]10130.6282617845[/C][C]9949.25[/C][C]181.378261784512[/C][C]280.371738215486[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]9678[/C][C]9988.17119107744[/C][C]9999.58333333333[/C][C]-11.412142255892[/C][C]-310.171191077439[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]10408[/C][C]9886.89846380471[/C][C]10144.3333333333[/C][C]-257.43486952862[/C][C]521.101536195285[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]10153[/C][C]10223.0802819865[/C][C]10282[/C][C]-58.9197180134681[/C][C]-70.0802819865312[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]10368[/C][C]10709.6699284512[/C][C]10381[/C][C]328.669928451179[/C][C]-341.669928451178[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]10581[/C][C]10226.385206229[/C][C]10408.6666666667[/C][C]-182.281460437711[/C][C]354.614793771043[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]10597[/C][C]10484.4615951178[/C][C]10303.0833333333[/C][C]181.378261784512[/C][C]112.538404882154[/C][/ROW]
[ROW][C]73[/C][C]10680[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-11.412142255892[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]74[/C][C]9738[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-257.43486952862[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]75[/C][C]9556[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-58.9197180134681[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=188055&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=188055&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
19700NANA-11.412142255892NA
29081NANA-257.43486952862NA
39084NANA-58.9197180134681NA
497439638.253261784519309.58333333333328.669928451179104.746738215488
585879192.301872895629374.58333333333-182.281460437711-605.301872895621
697319661.794928451189480.41666666667181.37826178451269.2050715488222
795639523.004524410779534.41666666666-11.41214225589239.9954755892286
899989412.481797138059669.91666666667-257.43486952862585.518202861953
994379681.99694865329740.91666666667-58.9197180134681-244.996948653197
101003810044.16992845129715.5328.669928451179-6.16992845117602
1199189467.468539562299649.75-182.281460437711450.531460437711
1292529725.544928451189544.16666666666181.378261784512-473.544928451176
1397379461.504524410779472.91666666667-11.412142255892275.495475589227
1490359068.065130471389325.5-257.43486952862-33.0651304713792
1591339196.330281986539255.25-58.9197180134681-63.3302819865312
1694879549.336595117849220.66666666667328.669928451179-62.3365951178439
1787008993.218539562299175.5-182.281460437711-293.218539562289
1896279352.211595117859170.83333333333181.378261784512274.788404882154
1989479172.421191077449183.83333333333-11.412142255892-225.421191077441
2092839042.065130471389299.5-257.43486952862240.934869528619
2188299292.163615319869351.08333333333-58.9197180134681-463.163615319863
2299479708.836595117849380.16666666667328.669928451179238.163404882156
2396289199.135206228969381.41666666667-182.281460437711428.864793771045
2493189541.294928451189359.91666666667181.378261784512-223.294928451178
2596059348.921191077449360.33333333333-11.412142255892256.078808922561
2686408981.148463804719238.58333333333-257.43486952862-341.148463804713
2792149078.49694865329137.41666666667-58.9197180134681135.503051346803
2895679443.753261784519115.08333333333328.669928451179123.24673821549
2985478961.801872895629144.08333333333-182.281460437711-414.801872895621
3091859371.044928451189189.66666666667181.378261784512-186.044928451178
3194709233.837857744119245.25-11.412142255892236.162142255895
3291239111.981797138059369.41666666667-257.4348695286211.0182028619529
3392789423.580281986539482.5-58.9197180134681-145.580281986531
34101709846.919928451189518.25328.669928451179323.080071548824
3594349300.551872895629482.83333333333-182.281460437711133.448127104377
3696559655.044928451189473.66666666667181.378261784512-0.0449284511778387
3794299444.837857744119456.25-11.412142255892-15.8378577441072
3887399123.981797138059381.41666666667-257.43486952862-384.981797138047
3995529289.330281986539348.25-58.9197180134681262.669718013469
4096879659.753261784519331.08333333333328.66992845117927.24673821549
4190199157.718539562299340-182.281460437711-138.718539562289
4296729568.544928451189387.16666666667181.378261784512103.455071548822
4392069447.504524410779458.91666666667-11.412142255892-241.504524410773
4490699344.065130471389601.5-257.43486952862-275.065130471381
4597889648.99694865329707.91666666667-58.9197180134681139.003051346803
461031210090.00326178459761.33333333333328.669928451179221.99673821549
47101059635.385206228969817.66666666667-182.281460437711469.614793771045
48986310031.04492845129849.66666666667181.378261784512-168.044928451178
4996569800.504524410779811.91666666667-11.412142255892-144.504524410773
5092959415.565130471389673-257.43486952862-120.565130471381
5199469553.330281986539612.25-58.9197180134681392.669718013469
5297019972.336595117849643.66666666667328.669928451179-271.336595117844
5390499504.718539562299687-182.281460437711-455.718539562289
54101909903.128261784519721.75181.378261784512286.871738215488
5597069730.337857744119741.75-11.412142255892-24.3378577441053
5697659624.065130471389881.5-257.43486952862140.934869528619
5798939928.163615319869987.08333333333-58.9197180134681-35.1636153198633
58999410339.836595117810011.1666666667328.669928451179-345.836595117844
59104339821.1352062289610003.4166666667-182.281460437711611.864793771045
601007310137.12826178459955.75181.378261784512-64.12826178451
61101129946.837857744119958.25-11.412142255892165.162142255893
6292669599.565130471389857-257.43486952862-333.565130471379
6398209716.413615319869775.33333333333-58.9197180134681103.586384680137
641009710096.00326178459767.33333333333328.6699284511790.996738215490041
6591159644.051872895629826.33333333333-182.281460437711-529.051872895621
661041110130.62826178459949.25181.378261784512280.371738215486
6796789988.171191077449999.58333333333-11.412142255892-310.171191077439
68104089886.8984638047110144.3333333333-257.43486952862521.101536195285
691015310223.080281986510282-58.9197180134681-70.0802819865312
701036810709.669928451210381328.669928451179-341.669928451178
711058110226.38520622910408.6666666667-182.281460437711354.614793771043
721059710484.461595117810303.0833333333181.378261784512112.538404882154
7310680NANA-11.412142255892NA
749738NANA-257.43486952862NA
759556NANA-58.9197180134681NA



Parameters (Session):
par1 = additive ; par2 = 6 ;
Parameters (R input):
par1 = additive ; par2 = 6 ;
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')