FreeStatistics.org

Free Statistics

of Irreproducible Research!

Description of Statistical Computation

Author's title

Author*The author of this computation has been verified*
R Software Modulerwasp_decompose.wasp
Title produced by softwareClassical Decomposition
Date of computationWed, 08 Dec 2010 17:14:43 +0000
Cite this page as followsStatistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2010/Dec/08/t1291828372ly44tjkel8mporm.htm/, Retrieved Fri, 03 May 2024 04:25:02 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=107017, Retrieved Fri, 03 May 2024 04:25:02 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact124

Tree of Dependent Computations

Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-       [Classical Decomposition] [] [2010-12-08 17:14:43] [4afc4ea409ad669ec2851bc39795365d] [Current]
Feedback Forum

Post a new message

Dataset

Dataseries X:
Download CSV
Histogram
Boxplots 
16198,1
17535,2
16571,8
16198,9
16554,2
19554,2
15903,8
18003,8
18329,6
16260,7
14851,9
18174,1
18406,6
18466,5
16016,5
17428,5
17167,2
19630
17183,6
18344,7
19301,4
18147,5
16192,9
18374,4
20515,2
18957,2
16471,5
18746,8
19009,5
19211,2
20547,7
19325,8
20605,5
20056,9
16141,4
20359,8
19711,6
15638,6
14384,5
13855,6
14308,3
15290,6
14423,8
13779,7
15686,3
14733,8
12522,5
16189,4
16059,1
16007,1
15806,8
15160
15692,1
18908,9
16969,9
16997,5
19858,9
17681,2
16006,9
19539,9

Tables (Output of Computation)





Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time3 seconds
R Server'RServer@AstonUniversity' @ vre.aston.ac.uk

\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 & 'RServer@AstonUniversity' @ vre.aston.ac.uk \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=107017&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]'RServer@AstonUniversity' @ vre.aston.ac.uk[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=107017&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=107017&T=0

As an alternative you can also use a QR Code:  
QR Code


The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time3 seconds
R Server'RServer@AstonUniversity' @ vre.aston.ac.uk






Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
116198.1NANA1537.8921875NA
217535.2NANA131.494270833335NA
316571.8NANA-1471.47864583333NA
416198.9NANA-874.305729166667NA
516554.2NANA-654.583854166667NA
619554.2NANA1035.0578125NA
715903.816891.707812517103.3791666667-211.671354166669-987.907812499998
818003.817388.673437517234.2041666667154.469270833332615.126562500001
918329.618545.426562517249.87083333331295.55572916667-215.826562499995
1016260.717411.338020833317277.9666666667133.371354166667-1150.63802083333
1114851.915135.365104166717354.7416666667-2219.3765625-283.465104166666
1218174.118527.017187517383.44166666671143.57552083333-352.917187499999
1318406.618977.817187517439.9251537.8921875-571.217187499999
1418466.517638.948437517507.4541666667131.494270833335827.551562499997
1516016.516090.671354166717562.15-1471.47864583333-74.171354166665
1617428.516806.952604166717681.2583333333-874.305729166667621.547395833331
1717167.217161.166145833317815.75-654.5838541666676.03385416666788
181963018915.028645833317879.97083333331035.0578125714.971354166668
1917183.617764.503645833317976.175-211.671354166669-580.903645833336
2018344.718238.948437518084.4791666667154.469270833332105.751562500001
2119301.419419.439062518123.88333333331295.55572916667-118.0390625
2218147.518331.142187518197.7708333333133.371354166667-183.642187500001
2316192.916110.085937518329.4625-2219.376562582.8140624999978
2418374.419532.350520833318388.7751143.57552083333-1157.95052083333
2520515.220049.388020833318511.49583333331537.8921875465.811979166665
2618957.218824.040104166718692.5458333333131.494270833335133.159895833331
2716471.517316.283854166718787.7625-1471.47864583333-844.783854166668
2818746.818047.352604166718921.6583333333-874.305729166667699.447395833333
2919009.518344.486979166718999.0708333333-654.583854166667665.013020833336
3019211.220114.707812519079.651035.0578125-903.507812499996
3120547.718917.220312519128.8916666667-211.6713541666691630.4796875
3219325.819111.602604166718957.1333333333154.469270833332214.197395833333
3320605.520027.455729166718731.91295.55572916667578.044270833332
3420056.918574.513020833318441.1416666667133.3713541666671482.38697916667
3516141.415822.081770833318041.4583333333-2219.3765625319.318229166667
3620359.818825.792187517682.21666666671143.575520833331534.0078125
3719711.618801.588020833317263.69583333331537.8921875910.011979166666
3815638.616908.940104166716777.4458333333131.494270833335-1270.34010416667
3914384.514869.913020833316341.3916666667-1471.47864583333-485.413020833332
4013855.615040.323437515914.6291666667-874.305729166667-1184.7234375
4114308.314887.461979166715542.0458333333-654.583854166667-579.161979166667
4215290.616252.549479166715217.49166666671035.0578125-961.94947916667
4314423.814679.866145833314891.5375-211.671354166669-256.066145833334
4413779.714909.173437514754.7041666667154.469270833332-1129.4734375
4515686.316124.876562514829.32083333331295.55572916667-438.576562499999
4614733.815076.304687514942.9333333333133.371354166667-342.504687500003
4712522.512835.565104166715054.9416666667-2219.3765625-313.065104166666
4816189.416406.938020833315263.36251143.57552083333-217.538020833332
4916059.117058.104687515520.21251537.8921875-999.004687499999
5016007.115891.869270833315760.375131.494270833335115.230729166669
5115806.814596.829687516068.3083333333-1471.478645833331209.9703125
521516015490.669270833316364.975-874.305729166667-330.669270833332
5315692.115978.382812516632.9666666667-654.583854166667-286.2828125
5418908.917952.811979166716917.75416666671035.0578125956.088020833336
5516969.9NANA-211.671354166669NA
5616997.5NANA154.469270833332NA
5719858.9NANA1295.55572916667NA
5817681.2NANA133.371354166667NA
5916006.9NANA-2219.3765625NA
6019539.9NANA1143.57552083333NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 16198.1 & NA & NA & 1537.8921875 & NA \tabularnewline
2 & 17535.2 & NA & NA & 131.494270833335 & NA \tabularnewline
3 & 16571.8 & NA & NA & -1471.47864583333 & NA \tabularnewline
4 & 16198.9 & NA & NA & -874.305729166667 & NA \tabularnewline
5 & 16554.2 & NA & NA & -654.583854166667 & NA \tabularnewline
6 & 19554.2 & NA & NA & 1035.0578125 & NA \tabularnewline
7 & 15903.8 & 16891.7078125 & 17103.3791666667 & -211.671354166669 & -987.907812499998 \tabularnewline
8 & 18003.8 & 17388.6734375 & 17234.2041666667 & 154.469270833332 & 615.126562500001 \tabularnewline
9 & 18329.6 & 18545.4265625 & 17249.8708333333 & 1295.55572916667 & -215.826562499995 \tabularnewline
10 & 16260.7 & 17411.3380208333 & 17277.9666666667 & 133.371354166667 & -1150.63802083333 \tabularnewline
11 & 14851.9 & 15135.3651041667 & 17354.7416666667 & -2219.3765625 & -283.465104166666 \tabularnewline
12 & 18174.1 & 18527.0171875 & 17383.4416666667 & 1143.57552083333 & -352.917187499999 \tabularnewline
13 & 18406.6 & 18977.8171875 & 17439.925 & 1537.8921875 & -571.217187499999 \tabularnewline
14 & 18466.5 & 17638.9484375 & 17507.4541666667 & 131.494270833335 & 827.551562499997 \tabularnewline
15 & 16016.5 & 16090.6713541667 & 17562.15 & -1471.47864583333 & -74.171354166665 \tabularnewline
16 & 17428.5 & 16806.9526041667 & 17681.2583333333 & -874.305729166667 & 621.547395833331 \tabularnewline
17 & 17167.2 & 17161.1661458333 & 17815.75 & -654.583854166667 & 6.03385416666788 \tabularnewline
18 & 19630 & 18915.0286458333 & 17879.9708333333 & 1035.0578125 & 714.971354166668 \tabularnewline
19 & 17183.6 & 17764.5036458333 & 17976.175 & -211.671354166669 & -580.903645833336 \tabularnewline
20 & 18344.7 & 18238.9484375 & 18084.4791666667 & 154.469270833332 & 105.751562500001 \tabularnewline
21 & 19301.4 & 19419.4390625 & 18123.8833333333 & 1295.55572916667 & -118.0390625 \tabularnewline
22 & 18147.5 & 18331.1421875 & 18197.7708333333 & 133.371354166667 & -183.642187500001 \tabularnewline
23 & 16192.9 & 16110.0859375 & 18329.4625 & -2219.3765625 & 82.8140624999978 \tabularnewline
24 & 18374.4 & 19532.3505208333 & 18388.775 & 1143.57552083333 & -1157.95052083333 \tabularnewline
25 & 20515.2 & 20049.3880208333 & 18511.4958333333 & 1537.8921875 & 465.811979166665 \tabularnewline
26 & 18957.2 & 18824.0401041667 & 18692.5458333333 & 131.494270833335 & 133.159895833331 \tabularnewline
27 & 16471.5 & 17316.2838541667 & 18787.7625 & -1471.47864583333 & -844.783854166668 \tabularnewline
28 & 18746.8 & 18047.3526041667 & 18921.6583333333 & -874.305729166667 & 699.447395833333 \tabularnewline
29 & 19009.5 & 18344.4869791667 & 18999.0708333333 & -654.583854166667 & 665.013020833336 \tabularnewline
30 & 19211.2 & 20114.7078125 & 19079.65 & 1035.0578125 & -903.507812499996 \tabularnewline
31 & 20547.7 & 18917.2203125 & 19128.8916666667 & -211.671354166669 & 1630.4796875 \tabularnewline
32 & 19325.8 & 19111.6026041667 & 18957.1333333333 & 154.469270833332 & 214.197395833333 \tabularnewline
33 & 20605.5 & 20027.4557291667 & 18731.9 & 1295.55572916667 & 578.044270833332 \tabularnewline
34 & 20056.9 & 18574.5130208333 & 18441.1416666667 & 133.371354166667 & 1482.38697916667 \tabularnewline
35 & 16141.4 & 15822.0817708333 & 18041.4583333333 & -2219.3765625 & 319.318229166667 \tabularnewline
36 & 20359.8 & 18825.7921875 & 17682.2166666667 & 1143.57552083333 & 1534.0078125 \tabularnewline
37 & 19711.6 & 18801.5880208333 & 17263.6958333333 & 1537.8921875 & 910.011979166666 \tabularnewline
38 & 15638.6 & 16908.9401041667 & 16777.4458333333 & 131.494270833335 & -1270.34010416667 \tabularnewline
39 & 14384.5 & 14869.9130208333 & 16341.3916666667 & -1471.47864583333 & -485.413020833332 \tabularnewline
40 & 13855.6 & 15040.3234375 & 15914.6291666667 & -874.305729166667 & -1184.7234375 \tabularnewline
41 & 14308.3 & 14887.4619791667 & 15542.0458333333 & -654.583854166667 & -579.161979166667 \tabularnewline
42 & 15290.6 & 16252.5494791667 & 15217.4916666667 & 1035.0578125 & -961.94947916667 \tabularnewline
43 & 14423.8 & 14679.8661458333 & 14891.5375 & -211.671354166669 & -256.066145833334 \tabularnewline
44 & 13779.7 & 14909.1734375 & 14754.7041666667 & 154.469270833332 & -1129.4734375 \tabularnewline
45 & 15686.3 & 16124.8765625 & 14829.3208333333 & 1295.55572916667 & -438.576562499999 \tabularnewline
46 & 14733.8 & 15076.3046875 & 14942.9333333333 & 133.371354166667 & -342.504687500003 \tabularnewline
47 & 12522.5 & 12835.5651041667 & 15054.9416666667 & -2219.3765625 & -313.065104166666 \tabularnewline
48 & 16189.4 & 16406.9380208333 & 15263.3625 & 1143.57552083333 & -217.538020833332 \tabularnewline
49 & 16059.1 & 17058.1046875 & 15520.2125 & 1537.8921875 & -999.004687499999 \tabularnewline
50 & 16007.1 & 15891.8692708333 & 15760.375 & 131.494270833335 & 115.230729166669 \tabularnewline
51 & 15806.8 & 14596.8296875 & 16068.3083333333 & -1471.47864583333 & 1209.9703125 \tabularnewline
52 & 15160 & 15490.6692708333 & 16364.975 & -874.305729166667 & -330.669270833332 \tabularnewline
53 & 15692.1 & 15978.3828125 & 16632.9666666667 & -654.583854166667 & -286.2828125 \tabularnewline
54 & 18908.9 & 17952.8119791667 & 16917.7541666667 & 1035.0578125 & 956.088020833336 \tabularnewline
55 & 16969.9 & NA & NA & -211.671354166669 & NA \tabularnewline
56 & 16997.5 & NA & NA & 154.469270833332 & NA \tabularnewline
57 & 19858.9 & NA & NA & 1295.55572916667 & NA \tabularnewline
58 & 17681.2 & NA & NA & 133.371354166667 & NA \tabularnewline
59 & 16006.9 & NA & NA & -2219.3765625 & NA \tabularnewline
60 & 19539.9 & NA & NA & 1143.57552083333 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=107017&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]16198.1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1537.8921875[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]17535.2[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]131.494270833335[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]16571.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1471.47864583333[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]16198.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-874.305729166667[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]16554.2[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-654.583854166667[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]19554.2[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1035.0578125[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]15903.8[/C][C]16891.7078125[/C][C]17103.3791666667[/C][C]-211.671354166669[/C][C]-987.907812499998[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]18003.8[/C][C]17388.6734375[/C][C]17234.2041666667[/C][C]154.469270833332[/C][C]615.126562500001[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]18329.6[/C][C]18545.4265625[/C][C]17249.8708333333[/C][C]1295.55572916667[/C][C]-215.826562499995[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]16260.7[/C][C]17411.3380208333[/C][C]17277.9666666667[/C][C]133.371354166667[/C][C]-1150.63802083333[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]14851.9[/C][C]15135.3651041667[/C][C]17354.7416666667[/C][C]-2219.3765625[/C][C]-283.465104166666[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]18174.1[/C][C]18527.0171875[/C][C]17383.4416666667[/C][C]1143.57552083333[/C][C]-352.917187499999[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]18406.6[/C][C]18977.8171875[/C][C]17439.925[/C][C]1537.8921875[/C][C]-571.217187499999[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]18466.5[/C][C]17638.9484375[/C][C]17507.4541666667[/C][C]131.494270833335[/C][C]827.551562499997[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]16016.5[/C][C]16090.6713541667[/C][C]17562.15[/C][C]-1471.47864583333[/C][C]-74.171354166665[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]17428.5[/C][C]16806.9526041667[/C][C]17681.2583333333[/C][C]-874.305729166667[/C][C]621.547395833331[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]17167.2[/C][C]17161.1661458333[/C][C]17815.75[/C][C]-654.583854166667[/C][C]6.03385416666788[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]19630[/C][C]18915.0286458333[/C][C]17879.9708333333[/C][C]1035.0578125[/C][C]714.971354166668[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]17183.6[/C][C]17764.5036458333[/C][C]17976.175[/C][C]-211.671354166669[/C][C]-580.903645833336[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]18344.7[/C][C]18238.9484375[/C][C]18084.4791666667[/C][C]154.469270833332[/C][C]105.751562500001[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]19301.4[/C][C]19419.4390625[/C][C]18123.8833333333[/C][C]1295.55572916667[/C][C]-118.0390625[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]18147.5[/C][C]18331.1421875[/C][C]18197.7708333333[/C][C]133.371354166667[/C][C]-183.642187500001[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]16192.9[/C][C]16110.0859375[/C][C]18329.4625[/C][C]-2219.3765625[/C][C]82.8140624999978[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]18374.4[/C][C]19532.3505208333[/C][C]18388.775[/C][C]1143.57552083333[/C][C]-1157.95052083333[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]20515.2[/C][C]20049.3880208333[/C][C]18511.4958333333[/C][C]1537.8921875[/C][C]465.811979166665[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]18957.2[/C][C]18824.0401041667[/C][C]18692.5458333333[/C][C]131.494270833335[/C][C]133.159895833331[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]16471.5[/C][C]17316.2838541667[/C][C]18787.7625[/C][C]-1471.47864583333[/C][C]-844.783854166668[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]18746.8[/C][C]18047.3526041667[/C][C]18921.6583333333[/C][C]-874.305729166667[/C][C]699.447395833333[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]19009.5[/C][C]18344.4869791667[/C][C]18999.0708333333[/C][C]-654.583854166667[/C][C]665.013020833336[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]19211.2[/C][C]20114.7078125[/C][C]19079.65[/C][C]1035.0578125[/C][C]-903.507812499996[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]20547.7[/C][C]18917.2203125[/C][C]19128.8916666667[/C][C]-211.671354166669[/C][C]1630.4796875[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]19325.8[/C][C]19111.6026041667[/C][C]18957.1333333333[/C][C]154.469270833332[/C][C]214.197395833333[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]20605.5[/C][C]20027.4557291667[/C][C]18731.9[/C][C]1295.55572916667[/C][C]578.044270833332[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]20056.9[/C][C]18574.5130208333[/C][C]18441.1416666667[/C][C]133.371354166667[/C][C]1482.38697916667[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]16141.4[/C][C]15822.0817708333[/C][C]18041.4583333333[/C][C]-2219.3765625[/C][C]319.318229166667[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]20359.8[/C][C]18825.7921875[/C][C]17682.2166666667[/C][C]1143.57552083333[/C][C]1534.0078125[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]19711.6[/C][C]18801.5880208333[/C][C]17263.6958333333[/C][C]1537.8921875[/C][C]910.011979166666[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]15638.6[/C][C]16908.9401041667[/C][C]16777.4458333333[/C][C]131.494270833335[/C][C]-1270.34010416667[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]14384.5[/C][C]14869.9130208333[/C][C]16341.3916666667[/C][C]-1471.47864583333[/C][C]-485.413020833332[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]13855.6[/C][C]15040.3234375[/C][C]15914.6291666667[/C][C]-874.305729166667[/C][C]-1184.7234375[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]14308.3[/C][C]14887.4619791667[/C][C]15542.0458333333[/C][C]-654.583854166667[/C][C]-579.161979166667[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]15290.6[/C][C]16252.5494791667[/C][C]15217.4916666667[/C][C]1035.0578125[/C][C]-961.94947916667[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]14423.8[/C][C]14679.8661458333[/C][C]14891.5375[/C][C]-211.671354166669[/C][C]-256.066145833334[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]13779.7[/C][C]14909.1734375[/C][C]14754.7041666667[/C][C]154.469270833332[/C][C]-1129.4734375[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]15686.3[/C][C]16124.8765625[/C][C]14829.3208333333[/C][C]1295.55572916667[/C][C]-438.576562499999[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]14733.8[/C][C]15076.3046875[/C][C]14942.9333333333[/C][C]133.371354166667[/C][C]-342.504687500003[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]12522.5[/C][C]12835.5651041667[/C][C]15054.9416666667[/C][C]-2219.3765625[/C][C]-313.065104166666[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]16189.4[/C][C]16406.9380208333[/C][C]15263.3625[/C][C]1143.57552083333[/C][C]-217.538020833332[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]16059.1[/C][C]17058.1046875[/C][C]15520.2125[/C][C]1537.8921875[/C][C]-999.004687499999[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]16007.1[/C][C]15891.8692708333[/C][C]15760.375[/C][C]131.494270833335[/C][C]115.230729166669[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]15806.8[/C][C]14596.8296875[/C][C]16068.3083333333[/C][C]-1471.47864583333[/C][C]1209.9703125[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]15160[/C][C]15490.6692708333[/C][C]16364.975[/C][C]-874.305729166667[/C][C]-330.669270833332[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]15692.1[/C][C]15978.3828125[/C][C]16632.9666666667[/C][C]-654.583854166667[/C][C]-286.2828125[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]18908.9[/C][C]17952.8119791667[/C][C]16917.7541666667[/C][C]1035.0578125[/C][C]956.088020833336[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]16969.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-211.671354166669[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]16997.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]154.469270833332[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]19858.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1295.55572916667[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]17681.2[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]133.371354166667[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]16006.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-2219.3765625[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]19539.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1143.57552083333[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=107017&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=107017&T=1

As an alternative you can also use a QR Code:  
QR Code


The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
116198.1NANA1537.8921875NA
217535.2NANA131.494270833335NA
316571.8NANA-1471.47864583333NA
416198.9NANA-874.305729166667NA
516554.2NANA-654.583854166667NA
619554.2NANA1035.0578125NA
715903.816891.707812517103.3791666667-211.671354166669-987.907812499998
818003.817388.673437517234.2041666667154.469270833332615.126562500001
918329.618545.426562517249.87083333331295.55572916667-215.826562499995
1016260.717411.338020833317277.9666666667133.371354166667-1150.63802083333
1114851.915135.365104166717354.7416666667-2219.3765625-283.465104166666
1218174.118527.017187517383.44166666671143.57552083333-352.917187499999
1318406.618977.817187517439.9251537.8921875-571.217187499999
1418466.517638.948437517507.4541666667131.494270833335827.551562499997
1516016.516090.671354166717562.15-1471.47864583333-74.171354166665
1617428.516806.952604166717681.2583333333-874.305729166667621.547395833331
1717167.217161.166145833317815.75-654.5838541666676.03385416666788
181963018915.028645833317879.97083333331035.0578125714.971354166668
1917183.617764.503645833317976.175-211.671354166669-580.903645833336
2018344.718238.948437518084.4791666667154.469270833332105.751562500001
2119301.419419.439062518123.88333333331295.55572916667-118.0390625
2218147.518331.142187518197.7708333333133.371354166667-183.642187500001
2316192.916110.085937518329.4625-2219.376562582.8140624999978
2418374.419532.350520833318388.7751143.57552083333-1157.95052083333
2520515.220049.388020833318511.49583333331537.8921875465.811979166665
2618957.218824.040104166718692.5458333333131.494270833335133.159895833331
2716471.517316.283854166718787.7625-1471.47864583333-844.783854166668
2818746.818047.352604166718921.6583333333-874.305729166667699.447395833333
2919009.518344.486979166718999.0708333333-654.583854166667665.013020833336
3019211.220114.707812519079.651035.0578125-903.507812499996
3120547.718917.220312519128.8916666667-211.6713541666691630.4796875
3219325.819111.602604166718957.1333333333154.469270833332214.197395833333
3320605.520027.455729166718731.91295.55572916667578.044270833332
3420056.918574.513020833318441.1416666667133.3713541666671482.38697916667
3516141.415822.081770833318041.4583333333-2219.3765625319.318229166667
3620359.818825.792187517682.21666666671143.575520833331534.0078125
3719711.618801.588020833317263.69583333331537.8921875910.011979166666
3815638.616908.940104166716777.4458333333131.494270833335-1270.34010416667
3914384.514869.913020833316341.3916666667-1471.47864583333-485.413020833332
4013855.615040.323437515914.6291666667-874.305729166667-1184.7234375
4114308.314887.461979166715542.0458333333-654.583854166667-579.161979166667
4215290.616252.549479166715217.49166666671035.0578125-961.94947916667
4314423.814679.866145833314891.5375-211.671354166669-256.066145833334
4413779.714909.173437514754.7041666667154.469270833332-1129.4734375
4515686.316124.876562514829.32083333331295.55572916667-438.576562499999
4614733.815076.304687514942.9333333333133.371354166667-342.504687500003
4712522.512835.565104166715054.9416666667-2219.3765625-313.065104166666
4816189.416406.938020833315263.36251143.57552083333-217.538020833332
4916059.117058.104687515520.21251537.8921875-999.004687499999
5016007.115891.869270833315760.375131.494270833335115.230729166669
5115806.814596.829687516068.3083333333-1471.478645833331209.9703125
521516015490.669270833316364.975-874.305729166667-330.669270833332
5315692.115978.382812516632.9666666667-654.583854166667-286.2828125
5418908.917952.811979166716917.75416666671035.0578125956.088020833336
5516969.9NANA-211.671354166669NA
5616997.5NANA154.469270833332NA
5719858.9NANA1295.55572916667NA
5817681.2NANA133.371354166667NA
5916006.9NANA-2219.3765625NA
6019539.9NANA1143.57552083333NA


Figures (Output of Computation)

Input Parameters & R Code

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')