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 computationWed, 28 Nov 2012 09:34:41 -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/28/t13541133730wrta1mryru4m1b.htm/, Retrieved Tue, 16 Apr 2024 11:09:46 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=194159, Retrieved Tue, 16 Apr 2024 11:09:46 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact87
Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-       [Classical Decomposition] [Time Serie - Clas...] [2012-11-28 14:34:41] [64435dfec13c3cda39d1733fd4b6eb52] [Current]
Feedback Forum

Post a new message
Dataseries X:
54,3
55,9
63,9
64
60,7
67,8
70,5
76,6
76,2
71,8
67,8
69,7
76,7
74,2
75,8
84,3
84,9
84,4
89,4
88,5
76,5
71,4
72,1
75,8
66,6
71,7
75,4
80,9
80,7
85
91,5
87,7
95,3
102,4
114,2
111,7
113,7
118,8
129
136,4
155
166
168,7
145,5
127,3
91,5
69
54
56,3
54,2
59,3
63,4
73,3
86,7
81,3
89,6
85,3
92,4
96,8
93,6
97,6
94,2
99,9
106,4
96
94,9
94,8
95,9
96,2
103,1
106,9
114,2
118,2
123,9
137,1
146,2
136,4
133,2
135,9
127,1
128,5
126,6
132,6
130,9




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=194159&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=194159&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=194159&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'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net







Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
154.3NANA0.917831067832151NA
255.9NANA0.920742027775002NA
363.9NANA0.978915585040379NA
464NANA1.0435187098655NA
560.7NANA1.05009832601402NA
667.8NANA1.08468265762913NA
770.573.999277517543267.53333333333331.09574448446510.952712004293371
876.674.548641853837269.22916666666671.076838642486971.02751704249938
976.271.723214592305170.48751.01753097488641.06241752315679
1071.869.249898244381771.82916666666670.9640916282064851.03682462819828
1167.869.096895244459573.68333333333330.9377547420645950.981230773975137
1269.768.768532805668975.38333333333330.9122511537342771.01354496244617
1376.770.546790451248776.86250.9178310678321511.08722167953202
1474.271.952153045500778.14583333333330.9207420277750021.03124085742198
1575.876.995789578363478.65416666666670.9789155850403790.984469415991294
1684.382.072746530921378.651.04351870986551.02713755251555
1784.982.760874318979878.81251.050098326014021.02584706479508
1884.485.956581106035179.24583333333331.084682657629130.981891077029752
1989.486.650560711096679.07916666666671.09574448446511.03173019616192
2088.584.590162195028278.55416666666671.076838642486971.04622095174563
2176.579.808346130256778.43333333333331.01753097488640.958546363999862
2271.475.464272197862678.2750.9640916282064850.946143094215414
2372.173.105796766785777.95833333333330.9377547420645950.986241901309218
2475.870.980741853474577.80833333333330.9122511537342771.06789529132386
2566.671.518161664704477.92083333333330.9178310678321510.931231989885842
2671.771.794859615755877.9750.9207420277750020.998678740842123
2775.477.065129432303878.7250.9789155850403790.978393218248384
2880.984.316311757132180.81.04351870986550.959482196434628
2980.788.046369226583683.84583333333331.050098326014020.916562496658118
308594.471339968423787.09583333333331.084682657629130.899743774444297
3191.599.224228670333690.55416666666661.09574448446510.922153804833325
3287.7101.73881757663394.47916666666661.076838642486970.862011197780448
3395.3100.40486894691698.6751.01753097488640.949157157412212
34102.499.5143412731636103.2208333333330.9640916282064851.0289974157485
35114.2101.867516168192108.6291666666670.9377547420645951.12106394948755
36111.7105.000107794815115.10.9122511537342771.0638084316854
37113.7111.692392362941121.6916666666670.9178310678321511.01797443491528
38118.8117.225805836221127.3166666666670.9207420277750021.01342873399376
39129128.295045049417131.0583333333330.9789155850403791.00549479483258
40136.4137.679249782879131.93751.04351870986550.99070847796675
41155136.092743051417129.61.050098326014021.1389292075731
42166135.92429553415125.31251.084682657629131.22126805474812
43168.7132.055472786119120.5166666666671.09574448446511.27749343848271
44145.5124.303073964412115.4333333333331.076838642486971.17052616125693
45127.3111.763058454085109.83751.01753097488641.13901678927566
4691.5100.161086073752103.8916666666670.9640916282064850.913528432914808
476991.380292302769597.44583333333330.9377547420645950.755086225500165
485482.775389061963990.73750.9122511537342770.652367818646877
4956.376.906594892102383.79166666666670.9178310678321510.732056855188911
5054.271.652911886473877.82083333333330.9207420277750020.756424248129287
5159.372.186866766852673.74166666666660.9789155850403790.821479067536284
5263.475.163783072686872.02916666666671.04351870986550.843491338623673
5373.376.893449922376473.2251.050098326014020.953267151805466
5486.782.472038068401576.03333333333331.084682657629131.05126539892335
5581.387.006677668547779.40416666666671.09574448446510.934411038078166
5689.689.153265942566782.79166666666671.076838642486971.00501085465249
5785.387.660293486463486.151.01753097488640.973074542730936
5892.486.41474627490889.63333333333330.9640916282064851.06926194871939
5996.886.621186986791692.37083333333330.9377547420645951.11750950739985
6093.685.439922640162893.65833333333330.9122511537342771.09550660988077
6197.686.792400351877894.56250.9178310678321511.12452241906325
6294.287.82728017438895.38750.9207420277750021.07255968547538
6399.994.07786653731896.10416666666670.9789155850403791.06188632541292
64106.4101.22566285157897.00416666666661.04351870986551.05111685122783
6596102.7739982489397.87083333333331.050098326014020.934088404028781
6694.9107.54628550392899.151.084682657629130.882410764400912
6794.8110.52409366638100.8666666666671.09574448446510.857731530340854
6895.9110.873998727064102.96251.076838642486970.864945804255465
6996.2107.603900594237105.751.01753097488640.894019635614886
70103.1105.045816989998108.9583333333330.9640916282064850.981476492393947
71106.9105.309857533854112.30.9377547420645951.01509965451843
72114.2105.437228139313115.5791666666670.9122511537342771.08310889820727
73118.2109.118641076895118.88750.9178310678321511.08322463360505
74123.9112.238453185773121.90.9207420277750021.10389974632781
75137.1121.919857301842124.5458333333330.9789155850403791.12450919016889
76146.2132.39208831956126.8708333333331.04351870986551.10429559542192
77136.4135.379551271665128.9208333333331.050098326014021.0075376873298
78133.2141.754464818907130.68751.084682657629130.939652942643921
79135.9NANA1.0957444844651NA
80127.1NANA1.07683864248697NA
81128.5NANA1.0175309748864NA
82126.6NANA0.964091628206485NA
83132.6NANA0.937754742064595NA
84130.9NANA0.912251153734277NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 54.3 & NA & NA & 0.917831067832151 & NA \tabularnewline
2 & 55.9 & NA & NA & 0.920742027775002 & NA \tabularnewline
3 & 63.9 & NA & NA & 0.978915585040379 & NA \tabularnewline
4 & 64 & NA & NA & 1.0435187098655 & NA \tabularnewline
5 & 60.7 & NA & NA & 1.05009832601402 & NA \tabularnewline
6 & 67.8 & NA & NA & 1.08468265762913 & NA \tabularnewline
7 & 70.5 & 73.9992775175432 & 67.5333333333333 & 1.0957444844651 & 0.952712004293371 \tabularnewline
8 & 76.6 & 74.5486418538372 & 69.2291666666667 & 1.07683864248697 & 1.02751704249938 \tabularnewline
9 & 76.2 & 71.7232145923051 & 70.4875 & 1.0175309748864 & 1.06241752315679 \tabularnewline
10 & 71.8 & 69.2498982443817 & 71.8291666666667 & 0.964091628206485 & 1.03682462819828 \tabularnewline
11 & 67.8 & 69.0968952444595 & 73.6833333333333 & 0.937754742064595 & 0.981230773975137 \tabularnewline
12 & 69.7 & 68.7685328056689 & 75.3833333333333 & 0.912251153734277 & 1.01354496244617 \tabularnewline
13 & 76.7 & 70.5467904512487 & 76.8625 & 0.917831067832151 & 1.08722167953202 \tabularnewline
14 & 74.2 & 71.9521530455007 & 78.1458333333333 & 0.920742027775002 & 1.03124085742198 \tabularnewline
15 & 75.8 & 76.9957895783634 & 78.6541666666667 & 0.978915585040379 & 0.984469415991294 \tabularnewline
16 & 84.3 & 82.0727465309213 & 78.65 & 1.0435187098655 & 1.02713755251555 \tabularnewline
17 & 84.9 & 82.7608743189798 & 78.8125 & 1.05009832601402 & 1.02584706479508 \tabularnewline
18 & 84.4 & 85.9565811060351 & 79.2458333333333 & 1.08468265762913 & 0.981891077029752 \tabularnewline
19 & 89.4 & 86.6505607110966 & 79.0791666666667 & 1.0957444844651 & 1.03173019616192 \tabularnewline
20 & 88.5 & 84.5901621950282 & 78.5541666666667 & 1.07683864248697 & 1.04622095174563 \tabularnewline
21 & 76.5 & 79.8083461302567 & 78.4333333333333 & 1.0175309748864 & 0.958546363999862 \tabularnewline
22 & 71.4 & 75.4642721978626 & 78.275 & 0.964091628206485 & 0.946143094215414 \tabularnewline
23 & 72.1 & 73.1057967667857 & 77.9583333333333 & 0.937754742064595 & 0.986241901309218 \tabularnewline
24 & 75.8 & 70.9807418534745 & 77.8083333333333 & 0.912251153734277 & 1.06789529132386 \tabularnewline
25 & 66.6 & 71.5181616647044 & 77.9208333333333 & 0.917831067832151 & 0.931231989885842 \tabularnewline
26 & 71.7 & 71.7948596157558 & 77.975 & 0.920742027775002 & 0.998678740842123 \tabularnewline
27 & 75.4 & 77.0651294323038 & 78.725 & 0.978915585040379 & 0.978393218248384 \tabularnewline
28 & 80.9 & 84.3163117571321 & 80.8 & 1.0435187098655 & 0.959482196434628 \tabularnewline
29 & 80.7 & 88.0463692265836 & 83.8458333333333 & 1.05009832601402 & 0.916562496658118 \tabularnewline
30 & 85 & 94.4713399684237 & 87.0958333333333 & 1.08468265762913 & 0.899743774444297 \tabularnewline
31 & 91.5 & 99.2242286703336 & 90.5541666666666 & 1.0957444844651 & 0.922153804833325 \tabularnewline
32 & 87.7 & 101.738817576633 & 94.4791666666666 & 1.07683864248697 & 0.862011197780448 \tabularnewline
33 & 95.3 & 100.404868946916 & 98.675 & 1.0175309748864 & 0.949157157412212 \tabularnewline
34 & 102.4 & 99.5143412731636 & 103.220833333333 & 0.964091628206485 & 1.0289974157485 \tabularnewline
35 & 114.2 & 101.867516168192 & 108.629166666667 & 0.937754742064595 & 1.12106394948755 \tabularnewline
36 & 111.7 & 105.000107794815 & 115.1 & 0.912251153734277 & 1.0638084316854 \tabularnewline
37 & 113.7 & 111.692392362941 & 121.691666666667 & 0.917831067832151 & 1.01797443491528 \tabularnewline
38 & 118.8 & 117.225805836221 & 127.316666666667 & 0.920742027775002 & 1.01342873399376 \tabularnewline
39 & 129 & 128.295045049417 & 131.058333333333 & 0.978915585040379 & 1.00549479483258 \tabularnewline
40 & 136.4 & 137.679249782879 & 131.9375 & 1.0435187098655 & 0.99070847796675 \tabularnewline
41 & 155 & 136.092743051417 & 129.6 & 1.05009832601402 & 1.1389292075731 \tabularnewline
42 & 166 & 135.92429553415 & 125.3125 & 1.08468265762913 & 1.22126805474812 \tabularnewline
43 & 168.7 & 132.055472786119 & 120.516666666667 & 1.0957444844651 & 1.27749343848271 \tabularnewline
44 & 145.5 & 124.303073964412 & 115.433333333333 & 1.07683864248697 & 1.17052616125693 \tabularnewline
45 & 127.3 & 111.763058454085 & 109.8375 & 1.0175309748864 & 1.13901678927566 \tabularnewline
46 & 91.5 & 100.161086073752 & 103.891666666667 & 0.964091628206485 & 0.913528432914808 \tabularnewline
47 & 69 & 91.3802923027695 & 97.4458333333333 & 0.937754742064595 & 0.755086225500165 \tabularnewline
48 & 54 & 82.7753890619639 & 90.7375 & 0.912251153734277 & 0.652367818646877 \tabularnewline
49 & 56.3 & 76.9065948921023 & 83.7916666666667 & 0.917831067832151 & 0.732056855188911 \tabularnewline
50 & 54.2 & 71.6529118864738 & 77.8208333333333 & 0.920742027775002 & 0.756424248129287 \tabularnewline
51 & 59.3 & 72.1868667668526 & 73.7416666666666 & 0.978915585040379 & 0.821479067536284 \tabularnewline
52 & 63.4 & 75.1637830726868 & 72.0291666666667 & 1.0435187098655 & 0.843491338623673 \tabularnewline
53 & 73.3 & 76.8934499223764 & 73.225 & 1.05009832601402 & 0.953267151805466 \tabularnewline
54 & 86.7 & 82.4720380684015 & 76.0333333333333 & 1.08468265762913 & 1.05126539892335 \tabularnewline
55 & 81.3 & 87.0066776685477 & 79.4041666666667 & 1.0957444844651 & 0.934411038078166 \tabularnewline
56 & 89.6 & 89.1532659425667 & 82.7916666666667 & 1.07683864248697 & 1.00501085465249 \tabularnewline
57 & 85.3 & 87.6602934864634 & 86.15 & 1.0175309748864 & 0.973074542730936 \tabularnewline
58 & 92.4 & 86.414746274908 & 89.6333333333333 & 0.964091628206485 & 1.06926194871939 \tabularnewline
59 & 96.8 & 86.6211869867916 & 92.3708333333333 & 0.937754742064595 & 1.11750950739985 \tabularnewline
60 & 93.6 & 85.4399226401628 & 93.6583333333333 & 0.912251153734277 & 1.09550660988077 \tabularnewline
61 & 97.6 & 86.7924003518778 & 94.5625 & 0.917831067832151 & 1.12452241906325 \tabularnewline
62 & 94.2 & 87.827280174388 & 95.3875 & 0.920742027775002 & 1.07255968547538 \tabularnewline
63 & 99.9 & 94.077866537318 & 96.1041666666667 & 0.978915585040379 & 1.06188632541292 \tabularnewline
64 & 106.4 & 101.225662851578 & 97.0041666666666 & 1.0435187098655 & 1.05111685122783 \tabularnewline
65 & 96 & 102.77399824893 & 97.8708333333333 & 1.05009832601402 & 0.934088404028781 \tabularnewline
66 & 94.9 & 107.546285503928 & 99.15 & 1.08468265762913 & 0.882410764400912 \tabularnewline
67 & 94.8 & 110.52409366638 & 100.866666666667 & 1.0957444844651 & 0.857731530340854 \tabularnewline
68 & 95.9 & 110.873998727064 & 102.9625 & 1.07683864248697 & 0.864945804255465 \tabularnewline
69 & 96.2 & 107.603900594237 & 105.75 & 1.0175309748864 & 0.894019635614886 \tabularnewline
70 & 103.1 & 105.045816989998 & 108.958333333333 & 0.964091628206485 & 0.981476492393947 \tabularnewline
71 & 106.9 & 105.309857533854 & 112.3 & 0.937754742064595 & 1.01509965451843 \tabularnewline
72 & 114.2 & 105.437228139313 & 115.579166666667 & 0.912251153734277 & 1.08310889820727 \tabularnewline
73 & 118.2 & 109.118641076895 & 118.8875 & 0.917831067832151 & 1.08322463360505 \tabularnewline
74 & 123.9 & 112.238453185773 & 121.9 & 0.920742027775002 & 1.10389974632781 \tabularnewline
75 & 137.1 & 121.919857301842 & 124.545833333333 & 0.978915585040379 & 1.12450919016889 \tabularnewline
76 & 146.2 & 132.39208831956 & 126.870833333333 & 1.0435187098655 & 1.10429559542192 \tabularnewline
77 & 136.4 & 135.379551271665 & 128.920833333333 & 1.05009832601402 & 1.0075376873298 \tabularnewline
78 & 133.2 & 141.754464818907 & 130.6875 & 1.08468265762913 & 0.939652942643921 \tabularnewline
79 & 135.9 & NA & NA & 1.0957444844651 & NA \tabularnewline
80 & 127.1 & NA & NA & 1.07683864248697 & NA \tabularnewline
81 & 128.5 & NA & NA & 1.0175309748864 & NA \tabularnewline
82 & 126.6 & NA & NA & 0.964091628206485 & NA \tabularnewline
83 & 132.6 & NA & NA & 0.937754742064595 & NA \tabularnewline
84 & 130.9 & NA & NA & 0.912251153734277 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=194159&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]54.3[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.917831067832151[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]55.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.920742027775002[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]63.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.978915585040379[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]64[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.0435187098655[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]60.7[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.05009832601402[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]67.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.08468265762913[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]70.5[/C][C]73.9992775175432[/C][C]67.5333333333333[/C][C]1.0957444844651[/C][C]0.952712004293371[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]76.6[/C][C]74.5486418538372[/C][C]69.2291666666667[/C][C]1.07683864248697[/C][C]1.02751704249938[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]76.2[/C][C]71.7232145923051[/C][C]70.4875[/C][C]1.0175309748864[/C][C]1.06241752315679[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]71.8[/C][C]69.2498982443817[/C][C]71.8291666666667[/C][C]0.964091628206485[/C][C]1.03682462819828[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]67.8[/C][C]69.0968952444595[/C][C]73.6833333333333[/C][C]0.937754742064595[/C][C]0.981230773975137[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]69.7[/C][C]68.7685328056689[/C][C]75.3833333333333[/C][C]0.912251153734277[/C][C]1.01354496244617[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]76.7[/C][C]70.5467904512487[/C][C]76.8625[/C][C]0.917831067832151[/C][C]1.08722167953202[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]74.2[/C][C]71.9521530455007[/C][C]78.1458333333333[/C][C]0.920742027775002[/C][C]1.03124085742198[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]75.8[/C][C]76.9957895783634[/C][C]78.6541666666667[/C][C]0.978915585040379[/C][C]0.984469415991294[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]84.3[/C][C]82.0727465309213[/C][C]78.65[/C][C]1.0435187098655[/C][C]1.02713755251555[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]84.9[/C][C]82.7608743189798[/C][C]78.8125[/C][C]1.05009832601402[/C][C]1.02584706479508[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]84.4[/C][C]85.9565811060351[/C][C]79.2458333333333[/C][C]1.08468265762913[/C][C]0.981891077029752[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]89.4[/C][C]86.6505607110966[/C][C]79.0791666666667[/C][C]1.0957444844651[/C][C]1.03173019616192[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]88.5[/C][C]84.5901621950282[/C][C]78.5541666666667[/C][C]1.07683864248697[/C][C]1.04622095174563[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]76.5[/C][C]79.8083461302567[/C][C]78.4333333333333[/C][C]1.0175309748864[/C][C]0.958546363999862[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]71.4[/C][C]75.4642721978626[/C][C]78.275[/C][C]0.964091628206485[/C][C]0.946143094215414[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]72.1[/C][C]73.1057967667857[/C][C]77.9583333333333[/C][C]0.937754742064595[/C][C]0.986241901309218[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]75.8[/C][C]70.9807418534745[/C][C]77.8083333333333[/C][C]0.912251153734277[/C][C]1.06789529132386[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]66.6[/C][C]71.5181616647044[/C][C]77.9208333333333[/C][C]0.917831067832151[/C][C]0.931231989885842[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]71.7[/C][C]71.7948596157558[/C][C]77.975[/C][C]0.920742027775002[/C][C]0.998678740842123[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]75.4[/C][C]77.0651294323038[/C][C]78.725[/C][C]0.978915585040379[/C][C]0.978393218248384[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]80.9[/C][C]84.3163117571321[/C][C]80.8[/C][C]1.0435187098655[/C][C]0.959482196434628[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]80.7[/C][C]88.0463692265836[/C][C]83.8458333333333[/C][C]1.05009832601402[/C][C]0.916562496658118[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]85[/C][C]94.4713399684237[/C][C]87.0958333333333[/C][C]1.08468265762913[/C][C]0.899743774444297[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]91.5[/C][C]99.2242286703336[/C][C]90.5541666666666[/C][C]1.0957444844651[/C][C]0.922153804833325[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]87.7[/C][C]101.738817576633[/C][C]94.4791666666666[/C][C]1.07683864248697[/C][C]0.862011197780448[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]95.3[/C][C]100.404868946916[/C][C]98.675[/C][C]1.0175309748864[/C][C]0.949157157412212[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]102.4[/C][C]99.5143412731636[/C][C]103.220833333333[/C][C]0.964091628206485[/C][C]1.0289974157485[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]114.2[/C][C]101.867516168192[/C][C]108.629166666667[/C][C]0.937754742064595[/C][C]1.12106394948755[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]111.7[/C][C]105.000107794815[/C][C]115.1[/C][C]0.912251153734277[/C][C]1.0638084316854[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]113.7[/C][C]111.692392362941[/C][C]121.691666666667[/C][C]0.917831067832151[/C][C]1.01797443491528[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]118.8[/C][C]117.225805836221[/C][C]127.316666666667[/C][C]0.920742027775002[/C][C]1.01342873399376[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]129[/C][C]128.295045049417[/C][C]131.058333333333[/C][C]0.978915585040379[/C][C]1.00549479483258[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]136.4[/C][C]137.679249782879[/C][C]131.9375[/C][C]1.0435187098655[/C][C]0.99070847796675[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]155[/C][C]136.092743051417[/C][C]129.6[/C][C]1.05009832601402[/C][C]1.1389292075731[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]166[/C][C]135.92429553415[/C][C]125.3125[/C][C]1.08468265762913[/C][C]1.22126805474812[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]168.7[/C][C]132.055472786119[/C][C]120.516666666667[/C][C]1.0957444844651[/C][C]1.27749343848271[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]145.5[/C][C]124.303073964412[/C][C]115.433333333333[/C][C]1.07683864248697[/C][C]1.17052616125693[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]127.3[/C][C]111.763058454085[/C][C]109.8375[/C][C]1.0175309748864[/C][C]1.13901678927566[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]91.5[/C][C]100.161086073752[/C][C]103.891666666667[/C][C]0.964091628206485[/C][C]0.913528432914808[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]69[/C][C]91.3802923027695[/C][C]97.4458333333333[/C][C]0.937754742064595[/C][C]0.755086225500165[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]54[/C][C]82.7753890619639[/C][C]90.7375[/C][C]0.912251153734277[/C][C]0.652367818646877[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]56.3[/C][C]76.9065948921023[/C][C]83.7916666666667[/C][C]0.917831067832151[/C][C]0.732056855188911[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]54.2[/C][C]71.6529118864738[/C][C]77.8208333333333[/C][C]0.920742027775002[/C][C]0.756424248129287[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]59.3[/C][C]72.1868667668526[/C][C]73.7416666666666[/C][C]0.978915585040379[/C][C]0.821479067536284[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]63.4[/C][C]75.1637830726868[/C][C]72.0291666666667[/C][C]1.0435187098655[/C][C]0.843491338623673[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]73.3[/C][C]76.8934499223764[/C][C]73.225[/C][C]1.05009832601402[/C][C]0.953267151805466[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]86.7[/C][C]82.4720380684015[/C][C]76.0333333333333[/C][C]1.08468265762913[/C][C]1.05126539892335[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]81.3[/C][C]87.0066776685477[/C][C]79.4041666666667[/C][C]1.0957444844651[/C][C]0.934411038078166[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]89.6[/C][C]89.1532659425667[/C][C]82.7916666666667[/C][C]1.07683864248697[/C][C]1.00501085465249[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]85.3[/C][C]87.6602934864634[/C][C]86.15[/C][C]1.0175309748864[/C][C]0.973074542730936[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]92.4[/C][C]86.414746274908[/C][C]89.6333333333333[/C][C]0.964091628206485[/C][C]1.06926194871939[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]96.8[/C][C]86.6211869867916[/C][C]92.3708333333333[/C][C]0.937754742064595[/C][C]1.11750950739985[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]93.6[/C][C]85.4399226401628[/C][C]93.6583333333333[/C][C]0.912251153734277[/C][C]1.09550660988077[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]97.6[/C][C]86.7924003518778[/C][C]94.5625[/C][C]0.917831067832151[/C][C]1.12452241906325[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]94.2[/C][C]87.827280174388[/C][C]95.3875[/C][C]0.920742027775002[/C][C]1.07255968547538[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]99.9[/C][C]94.077866537318[/C][C]96.1041666666667[/C][C]0.978915585040379[/C][C]1.06188632541292[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]106.4[/C][C]101.225662851578[/C][C]97.0041666666666[/C][C]1.0435187098655[/C][C]1.05111685122783[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]96[/C][C]102.77399824893[/C][C]97.8708333333333[/C][C]1.05009832601402[/C][C]0.934088404028781[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]94.9[/C][C]107.546285503928[/C][C]99.15[/C][C]1.08468265762913[/C][C]0.882410764400912[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]94.8[/C][C]110.52409366638[/C][C]100.866666666667[/C][C]1.0957444844651[/C][C]0.857731530340854[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]95.9[/C][C]110.873998727064[/C][C]102.9625[/C][C]1.07683864248697[/C][C]0.864945804255465[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]96.2[/C][C]107.603900594237[/C][C]105.75[/C][C]1.0175309748864[/C][C]0.894019635614886[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]103.1[/C][C]105.045816989998[/C][C]108.958333333333[/C][C]0.964091628206485[/C][C]0.981476492393947[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]106.9[/C][C]105.309857533854[/C][C]112.3[/C][C]0.937754742064595[/C][C]1.01509965451843[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]114.2[/C][C]105.437228139313[/C][C]115.579166666667[/C][C]0.912251153734277[/C][C]1.08310889820727[/C][/ROW]
[ROW][C]73[/C][C]118.2[/C][C]109.118641076895[/C][C]118.8875[/C][C]0.917831067832151[/C][C]1.08322463360505[/C][/ROW]
[ROW][C]74[/C][C]123.9[/C][C]112.238453185773[/C][C]121.9[/C][C]0.920742027775002[/C][C]1.10389974632781[/C][/ROW]
[ROW][C]75[/C][C]137.1[/C][C]121.919857301842[/C][C]124.545833333333[/C][C]0.978915585040379[/C][C]1.12450919016889[/C][/ROW]
[ROW][C]76[/C][C]146.2[/C][C]132.39208831956[/C][C]126.870833333333[/C][C]1.0435187098655[/C][C]1.10429559542192[/C][/ROW]
[ROW][C]77[/C][C]136.4[/C][C]135.379551271665[/C][C]128.920833333333[/C][C]1.05009832601402[/C][C]1.0075376873298[/C][/ROW]
[ROW][C]78[/C][C]133.2[/C][C]141.754464818907[/C][C]130.6875[/C][C]1.08468265762913[/C][C]0.939652942643921[/C][/ROW]
[ROW][C]79[/C][C]135.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.0957444844651[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]80[/C][C]127.1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.07683864248697[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]81[/C][C]128.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.0175309748864[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]82[/C][C]126.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.964091628206485[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]83[/C][C]132.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.937754742064595[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]84[/C][C]130.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.912251153734277[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=194159&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=194159&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
154.3NANA0.917831067832151NA
255.9NANA0.920742027775002NA
363.9NANA0.978915585040379NA
464NANA1.0435187098655NA
560.7NANA1.05009832601402NA
667.8NANA1.08468265762913NA
770.573.999277517543267.53333333333331.09574448446510.952712004293371
876.674.548641853837269.22916666666671.076838642486971.02751704249938
976.271.723214592305170.48751.01753097488641.06241752315679
1071.869.249898244381771.82916666666670.9640916282064851.03682462819828
1167.869.096895244459573.68333333333330.9377547420645950.981230773975137
1269.768.768532805668975.38333333333330.9122511537342771.01354496244617
1376.770.546790451248776.86250.9178310678321511.08722167953202
1474.271.952153045500778.14583333333330.9207420277750021.03124085742198
1575.876.995789578363478.65416666666670.9789155850403790.984469415991294
1684.382.072746530921378.651.04351870986551.02713755251555
1784.982.760874318979878.81251.050098326014021.02584706479508
1884.485.956581106035179.24583333333331.084682657629130.981891077029752
1989.486.650560711096679.07916666666671.09574448446511.03173019616192
2088.584.590162195028278.55416666666671.076838642486971.04622095174563
2176.579.808346130256778.43333333333331.01753097488640.958546363999862
2271.475.464272197862678.2750.9640916282064850.946143094215414
2372.173.105796766785777.95833333333330.9377547420645950.986241901309218
2475.870.980741853474577.80833333333330.9122511537342771.06789529132386
2566.671.518161664704477.92083333333330.9178310678321510.931231989885842
2671.771.794859615755877.9750.9207420277750020.998678740842123
2775.477.065129432303878.7250.9789155850403790.978393218248384
2880.984.316311757132180.81.04351870986550.959482196434628
2980.788.046369226583683.84583333333331.050098326014020.916562496658118
308594.471339968423787.09583333333331.084682657629130.899743774444297
3191.599.224228670333690.55416666666661.09574448446510.922153804833325
3287.7101.73881757663394.47916666666661.076838642486970.862011197780448
3395.3100.40486894691698.6751.01753097488640.949157157412212
34102.499.5143412731636103.2208333333330.9640916282064851.0289974157485
35114.2101.867516168192108.6291666666670.9377547420645951.12106394948755
36111.7105.000107794815115.10.9122511537342771.0638084316854
37113.7111.692392362941121.6916666666670.9178310678321511.01797443491528
38118.8117.225805836221127.3166666666670.9207420277750021.01342873399376
39129128.295045049417131.0583333333330.9789155850403791.00549479483258
40136.4137.679249782879131.93751.04351870986550.99070847796675
41155136.092743051417129.61.050098326014021.1389292075731
42166135.92429553415125.31251.084682657629131.22126805474812
43168.7132.055472786119120.5166666666671.09574448446511.27749343848271
44145.5124.303073964412115.4333333333331.076838642486971.17052616125693
45127.3111.763058454085109.83751.01753097488641.13901678927566
4691.5100.161086073752103.8916666666670.9640916282064850.913528432914808
476991.380292302769597.44583333333330.9377547420645950.755086225500165
485482.775389061963990.73750.9122511537342770.652367818646877
4956.376.906594892102383.79166666666670.9178310678321510.732056855188911
5054.271.652911886473877.82083333333330.9207420277750020.756424248129287
5159.372.186866766852673.74166666666660.9789155850403790.821479067536284
5263.475.163783072686872.02916666666671.04351870986550.843491338623673
5373.376.893449922376473.2251.050098326014020.953267151805466
5486.782.472038068401576.03333333333331.084682657629131.05126539892335
5581.387.006677668547779.40416666666671.09574448446510.934411038078166
5689.689.153265942566782.79166666666671.076838642486971.00501085465249
5785.387.660293486463486.151.01753097488640.973074542730936
5892.486.41474627490889.63333333333330.9640916282064851.06926194871939
5996.886.621186986791692.37083333333330.9377547420645951.11750950739985
6093.685.439922640162893.65833333333330.9122511537342771.09550660988077
6197.686.792400351877894.56250.9178310678321511.12452241906325
6294.287.82728017438895.38750.9207420277750021.07255968547538
6399.994.07786653731896.10416666666670.9789155850403791.06188632541292
64106.4101.22566285157897.00416666666661.04351870986551.05111685122783
6596102.7739982489397.87083333333331.050098326014020.934088404028781
6694.9107.54628550392899.151.084682657629130.882410764400912
6794.8110.52409366638100.8666666666671.09574448446510.857731530340854
6895.9110.873998727064102.96251.076838642486970.864945804255465
6996.2107.603900594237105.751.01753097488640.894019635614886
70103.1105.045816989998108.9583333333330.9640916282064850.981476492393947
71106.9105.309857533854112.30.9377547420645951.01509965451843
72114.2105.437228139313115.5791666666670.9122511537342771.08310889820727
73118.2109.118641076895118.88750.9178310678321511.08322463360505
74123.9112.238453185773121.90.9207420277750021.10389974632781
75137.1121.919857301842124.5458333333330.9789155850403791.12450919016889
76146.2132.39208831956126.8708333333331.04351870986551.10429559542192
77136.4135.379551271665128.9208333333331.050098326014021.0075376873298
78133.2141.754464818907130.68751.084682657629130.939652942643921
79135.9NANA1.0957444844651NA
80127.1NANA1.07683864248697NA
81128.5NANA1.0175309748864NA
82126.6NANA0.964091628206485NA
83132.6NANA0.937754742064595NA
84130.9NANA0.912251153734277NA



Parameters (Session):
par1 = multiplicative ; par2 = 12 ;
Parameters (R input):
par1 = multiplicative ; 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')