Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author*Unverified author*
R Software Modulerwasp_decompose.wasp
Title produced by softwareClassical Decomposition
Date of computationSun, 12 Dec 2010 21:00:37 +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/12/t1292187636d46tc70ef9rfuf0.htm/, Retrieved Wed, 08 May 2024 02:06:30 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=108681, Retrieved Wed, 08 May 2024 02:06:30 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywordsKDGP2W92
Estimated Impact103
Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-       [Classical Decomposition] [opgave9_deel2] [2010-12-12 21:00:37] [ba6a6eaac02e80e5d4f1379a58894c63] [Current]
Feedback Forum

Post a new message
Dataseries X:
43,8
43,4
43,3
42,8
41,6
41,5
40,7
40,6
39,9
39,7
39,6
39,4
39,4
39,4
39,3
39,09
38,9
38,8
38,8
38,7
38,6
38,4
38,4
38,4
37,8
37,7
37,7
37,5
37,5
37,49
37,3
37,2
37,1
37,1
36,82
36,74
36,7
36,6
36,6
36,3
36,2
35,9
35,9
35,4
34,7
34,7
34,39
34,3
34,3
34,2
33,4
33,17
33
32,8
32,7
32
31,8
31,8
31,7
31,6
30,98
30,7
30,4
30,3
30,14
29,6
29,5
29,4
29,3
29,2
29,1
29
29
28,9
28,44
28
27,8
24,3
24,1
22,9
22,64
22,3
21,5
21,2




Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time2 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 & 2 seconds \tabularnewline
R Server & 'RServer@AstonUniversity' @ vre.aston.ac.uk \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=108681&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]2 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=108681&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=108681&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 time2 seconds
R Server'RServer@AstonUniversity' @ vre.aston.ac.uk







Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
143.8NANA0.071863425925925NA
243.4NANA0.196724537037038NA
343.3NANA0.162835648148149NA
442.8NANA0.156863425925926NA
541.6NANA0.266724537037039NA
641.5NANA-0.256192129629629NA
740.741.104918981481541.175-0.07008101851852-0.40491898148148
840.640.69172453703740.825-0.133275462962963-0.091724537037031
939.940.245613425925940.4916666666667-0.246053240740741-0.345613425925926
1039.740.047002314814840.1704166666667-0.123414351851853-0.347002314814809
1139.639.830196759259339.9033333333333-0.073136574074074-0.230196759259258
1239.439.72547453703739.67833333333330.0471412037037034-0.325474537037039
1339.439.558530092592639.48666666666670.071863425925925-0.158530092592592
1439.439.525057870370439.32833333333330.196724537037038-0.12505787037037
1539.339.357835648148139.1950.162835648148149-0.057835648148135
1639.0939.243530092592639.08666666666670.156863425925926-0.153530092592582
1738.939.24922453703738.98250.266724537037039-0.349224537037038
1838.838.634641203703738.8908333333333-0.2561921296296290.165358796296296
1938.838.712418981481538.7825-0.070081018518520.0875810185185202
2038.738.51172453703738.645-0.1332754629629630.188275462962963
2138.638.261446759259338.5075-0.2460532407407410.338553240740737
2238.438.251168981481538.3745833333333-0.1234143518518530.148831018518521
2338.438.176863425925938.25-0.0731365740740740.223136574074076
2438.438.18422453703738.13708333333330.04714120370370340.215775462962966
2537.838.091863425925938.020.071863425925925-0.291863425925925
2637.738.09172453703737.8950.196724537037038-0.391724537037028
2737.737.932835648148137.770.162835648148149-0.232835648148146
2837.537.810196759259337.65333333333330.156863425925926-0.310196759259263
2937.537.800057870370437.53333333333330.266724537037039-0.300057870370381
3037.4937.142141203703737.3983333333333-0.2561921296296290.3478587962963
3137.337.213252314814837.2833333333333-0.070081018518520.0867476851851805
3237.237.058391203703737.1916666666667-0.1332754629629630.141608796296296
3337.136.853946759259337.1-0.2460532407407410.246053240740743
3437.136.880752314814837.0041666666667-0.1234143518518530.219247685185181
3536.8236.826863425925936.9-0.073136574074074-0.00686342592592837
3636.7436.82672453703736.77958333333330.0471412037037034-0.0867245370370426
3736.736.726863425925936.6550.071863425925925-0.0268634259259315
3836.636.718391203703736.52166666666670.196724537037038-0.118391203703702
3936.636.509502314814836.34666666666670.1628356481481490.0904976851851842
4036.336.303530092592636.14666666666670.156863425925926-0.00353009259259807
4136.236.212141203703735.94541666666670.266724537037039-0.012141203703699
4235.935.486307870370435.7425-0.2561921296296290.413692129629631
4335.935.470752314814835.5408333333333-0.070081018518520.429247685185189
4435.435.207557870370435.3408333333333-0.1332754629629630.192442129629633
4534.734.861446759259335.1075-0.246053240740741-0.161446759259249
4634.734.720335648148134.84375-0.123414351851853-0.0203356481481407
4734.3934.506863425925934.58-0.073136574074074-0.116863425925914
4834.334.364641203703734.31750.0471412037037034-0.064641203703701
4934.334.126863425925934.0550.0718634259259250.173136574074071
5034.233.97672453703733.780.1967245370370380.223275462962967
5133.433.680335648148233.51750.162835648148149-0.280335648148153
5233.1733.432696759259333.27583333333330.156863425925926-0.262696759259264
533333.309641203703733.04291666666670.266724537037039-0.309641203703706
5432.832.562141203703732.8183333333333-0.2561921296296290.237858796296294
5532.732.497418981481532.5675-0.070081018518520.202581018518522
563232.150057870370432.2833333333333-0.133275462962963-0.150057870370375
5731.831.766446759259332.0125-0.2460532407407410.0335532407407371
5831.831.644502314814831.7679166666667-0.1234143518518530.155497685185185
5931.731.456030092592631.5291666666667-0.0731365740740740.243969907407404
6031.631.323807870370431.27666666666670.04714120370370340.276192129629631
6130.9831.081863425925931.010.071863425925925-0.101863425925924
6230.730.965057870370430.76833333333330.196724537037038-0.265057870370367
6330.430.718668981481530.55583333333330.162835648148149-0.31866898148148
6430.330.500196759259330.34333333333330.156863425925926-0.200196759259256
6530.1430.393391203703730.12666666666670.266724537037039-0.253391203703703
6629.629.653807870370429.91-0.256192129629629-0.0538078703703633
6729.529.649085648148129.7191666666667-0.07008101851852-0.149085648148144
6829.429.428391203703729.5616666666667-0.133275462962963-0.028391203703702
6929.329.158946759259329.405-0.2460532407407410.141053240740742
7029.229.104085648148129.2275-0.1234143518518530.095914351851853
7129.128.961030092592629.0341666666667-0.0731365740740740.138969907407411
722928.76297453703728.71583333333330.04714120370370340.237025462962968
732928.341863425925928.270.0718634259259250.658136574074074
7428.927.970891203703727.77416666666670.1967245370370380.92910879629629
7528.4427.388668981481527.22583333333330.1628356481481491.05133101851852
762826.817696759259326.66083333333330.1568634259259261.18230324074074
7727.826.323391203703726.05666666666670.2667245370370391.4766087962963
7824.325.158807870370425.415-0.256192129629629-0.85880787037037
7924.1NANA-0.07008101851852NA
8022.9NANA-0.133275462962963NA
8122.64NANA-0.246053240740741NA
8222.3NANA-0.123414351851853NA
8321.5NANA-0.073136574074074NA
8421.2NANA0.0471412037037034NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 43.8 & NA & NA & 0.071863425925925 & NA \tabularnewline
2 & 43.4 & NA & NA & 0.196724537037038 & NA \tabularnewline
3 & 43.3 & NA & NA & 0.162835648148149 & NA \tabularnewline
4 & 42.8 & NA & NA & 0.156863425925926 & NA \tabularnewline
5 & 41.6 & NA & NA & 0.266724537037039 & NA \tabularnewline
6 & 41.5 & NA & NA & -0.256192129629629 & NA \tabularnewline
7 & 40.7 & 41.1049189814815 & 41.175 & -0.07008101851852 & -0.40491898148148 \tabularnewline
8 & 40.6 & 40.691724537037 & 40.825 & -0.133275462962963 & -0.091724537037031 \tabularnewline
9 & 39.9 & 40.2456134259259 & 40.4916666666667 & -0.246053240740741 & -0.345613425925926 \tabularnewline
10 & 39.7 & 40.0470023148148 & 40.1704166666667 & -0.123414351851853 & -0.347002314814809 \tabularnewline
11 & 39.6 & 39.8301967592593 & 39.9033333333333 & -0.073136574074074 & -0.230196759259258 \tabularnewline
12 & 39.4 & 39.725474537037 & 39.6783333333333 & 0.0471412037037034 & -0.325474537037039 \tabularnewline
13 & 39.4 & 39.5585300925926 & 39.4866666666667 & 0.071863425925925 & -0.158530092592592 \tabularnewline
14 & 39.4 & 39.5250578703704 & 39.3283333333333 & 0.196724537037038 & -0.12505787037037 \tabularnewline
15 & 39.3 & 39.3578356481481 & 39.195 & 0.162835648148149 & -0.057835648148135 \tabularnewline
16 & 39.09 & 39.2435300925926 & 39.0866666666667 & 0.156863425925926 & -0.153530092592582 \tabularnewline
17 & 38.9 & 39.249224537037 & 38.9825 & 0.266724537037039 & -0.349224537037038 \tabularnewline
18 & 38.8 & 38.6346412037037 & 38.8908333333333 & -0.256192129629629 & 0.165358796296296 \tabularnewline
19 & 38.8 & 38.7124189814815 & 38.7825 & -0.07008101851852 & 0.0875810185185202 \tabularnewline
20 & 38.7 & 38.511724537037 & 38.645 & -0.133275462962963 & 0.188275462962963 \tabularnewline
21 & 38.6 & 38.2614467592593 & 38.5075 & -0.246053240740741 & 0.338553240740737 \tabularnewline
22 & 38.4 & 38.2511689814815 & 38.3745833333333 & -0.123414351851853 & 0.148831018518521 \tabularnewline
23 & 38.4 & 38.1768634259259 & 38.25 & -0.073136574074074 & 0.223136574074076 \tabularnewline
24 & 38.4 & 38.184224537037 & 38.1370833333333 & 0.0471412037037034 & 0.215775462962966 \tabularnewline
25 & 37.8 & 38.0918634259259 & 38.02 & 0.071863425925925 & -0.291863425925925 \tabularnewline
26 & 37.7 & 38.091724537037 & 37.895 & 0.196724537037038 & -0.391724537037028 \tabularnewline
27 & 37.7 & 37.9328356481481 & 37.77 & 0.162835648148149 & -0.232835648148146 \tabularnewline
28 & 37.5 & 37.8101967592593 & 37.6533333333333 & 0.156863425925926 & -0.310196759259263 \tabularnewline
29 & 37.5 & 37.8000578703704 & 37.5333333333333 & 0.266724537037039 & -0.300057870370381 \tabularnewline
30 & 37.49 & 37.1421412037037 & 37.3983333333333 & -0.256192129629629 & 0.3478587962963 \tabularnewline
31 & 37.3 & 37.2132523148148 & 37.2833333333333 & -0.07008101851852 & 0.0867476851851805 \tabularnewline
32 & 37.2 & 37.0583912037037 & 37.1916666666667 & -0.133275462962963 & 0.141608796296296 \tabularnewline
33 & 37.1 & 36.8539467592593 & 37.1 & -0.246053240740741 & 0.246053240740743 \tabularnewline
34 & 37.1 & 36.8807523148148 & 37.0041666666667 & -0.123414351851853 & 0.219247685185181 \tabularnewline
35 & 36.82 & 36.8268634259259 & 36.9 & -0.073136574074074 & -0.00686342592592837 \tabularnewline
36 & 36.74 & 36.826724537037 & 36.7795833333333 & 0.0471412037037034 & -0.0867245370370426 \tabularnewline
37 & 36.7 & 36.7268634259259 & 36.655 & 0.071863425925925 & -0.0268634259259315 \tabularnewline
38 & 36.6 & 36.7183912037037 & 36.5216666666667 & 0.196724537037038 & -0.118391203703702 \tabularnewline
39 & 36.6 & 36.5095023148148 & 36.3466666666667 & 0.162835648148149 & 0.0904976851851842 \tabularnewline
40 & 36.3 & 36.3035300925926 & 36.1466666666667 & 0.156863425925926 & -0.00353009259259807 \tabularnewline
41 & 36.2 & 36.2121412037037 & 35.9454166666667 & 0.266724537037039 & -0.012141203703699 \tabularnewline
42 & 35.9 & 35.4863078703704 & 35.7425 & -0.256192129629629 & 0.413692129629631 \tabularnewline
43 & 35.9 & 35.4707523148148 & 35.5408333333333 & -0.07008101851852 & 0.429247685185189 \tabularnewline
44 & 35.4 & 35.2075578703704 & 35.3408333333333 & -0.133275462962963 & 0.192442129629633 \tabularnewline
45 & 34.7 & 34.8614467592593 & 35.1075 & -0.246053240740741 & -0.161446759259249 \tabularnewline
46 & 34.7 & 34.7203356481481 & 34.84375 & -0.123414351851853 & -0.0203356481481407 \tabularnewline
47 & 34.39 & 34.5068634259259 & 34.58 & -0.073136574074074 & -0.116863425925914 \tabularnewline
48 & 34.3 & 34.3646412037037 & 34.3175 & 0.0471412037037034 & -0.064641203703701 \tabularnewline
49 & 34.3 & 34.1268634259259 & 34.055 & 0.071863425925925 & 0.173136574074071 \tabularnewline
50 & 34.2 & 33.976724537037 & 33.78 & 0.196724537037038 & 0.223275462962967 \tabularnewline
51 & 33.4 & 33.6803356481482 & 33.5175 & 0.162835648148149 & -0.280335648148153 \tabularnewline
52 & 33.17 & 33.4326967592593 & 33.2758333333333 & 0.156863425925926 & -0.262696759259264 \tabularnewline
53 & 33 & 33.3096412037037 & 33.0429166666667 & 0.266724537037039 & -0.309641203703706 \tabularnewline
54 & 32.8 & 32.5621412037037 & 32.8183333333333 & -0.256192129629629 & 0.237858796296294 \tabularnewline
55 & 32.7 & 32.4974189814815 & 32.5675 & -0.07008101851852 & 0.202581018518522 \tabularnewline
56 & 32 & 32.1500578703704 & 32.2833333333333 & -0.133275462962963 & -0.150057870370375 \tabularnewline
57 & 31.8 & 31.7664467592593 & 32.0125 & -0.246053240740741 & 0.0335532407407371 \tabularnewline
58 & 31.8 & 31.6445023148148 & 31.7679166666667 & -0.123414351851853 & 0.155497685185185 \tabularnewline
59 & 31.7 & 31.4560300925926 & 31.5291666666667 & -0.073136574074074 & 0.243969907407404 \tabularnewline
60 & 31.6 & 31.3238078703704 & 31.2766666666667 & 0.0471412037037034 & 0.276192129629631 \tabularnewline
61 & 30.98 & 31.0818634259259 & 31.01 & 0.071863425925925 & -0.101863425925924 \tabularnewline
62 & 30.7 & 30.9650578703704 & 30.7683333333333 & 0.196724537037038 & -0.265057870370367 \tabularnewline
63 & 30.4 & 30.7186689814815 & 30.5558333333333 & 0.162835648148149 & -0.31866898148148 \tabularnewline
64 & 30.3 & 30.5001967592593 & 30.3433333333333 & 0.156863425925926 & -0.200196759259256 \tabularnewline
65 & 30.14 & 30.3933912037037 & 30.1266666666667 & 0.266724537037039 & -0.253391203703703 \tabularnewline
66 & 29.6 & 29.6538078703704 & 29.91 & -0.256192129629629 & -0.0538078703703633 \tabularnewline
67 & 29.5 & 29.6490856481481 & 29.7191666666667 & -0.07008101851852 & -0.149085648148144 \tabularnewline
68 & 29.4 & 29.4283912037037 & 29.5616666666667 & -0.133275462962963 & -0.028391203703702 \tabularnewline
69 & 29.3 & 29.1589467592593 & 29.405 & -0.246053240740741 & 0.141053240740742 \tabularnewline
70 & 29.2 & 29.1040856481481 & 29.2275 & -0.123414351851853 & 0.095914351851853 \tabularnewline
71 & 29.1 & 28.9610300925926 & 29.0341666666667 & -0.073136574074074 & 0.138969907407411 \tabularnewline
72 & 29 & 28.762974537037 & 28.7158333333333 & 0.0471412037037034 & 0.237025462962968 \tabularnewline
73 & 29 & 28.3418634259259 & 28.27 & 0.071863425925925 & 0.658136574074074 \tabularnewline
74 & 28.9 & 27.9708912037037 & 27.7741666666667 & 0.196724537037038 & 0.92910879629629 \tabularnewline
75 & 28.44 & 27.3886689814815 & 27.2258333333333 & 0.162835648148149 & 1.05133101851852 \tabularnewline
76 & 28 & 26.8176967592593 & 26.6608333333333 & 0.156863425925926 & 1.18230324074074 \tabularnewline
77 & 27.8 & 26.3233912037037 & 26.0566666666667 & 0.266724537037039 & 1.4766087962963 \tabularnewline
78 & 24.3 & 25.1588078703704 & 25.415 & -0.256192129629629 & -0.85880787037037 \tabularnewline
79 & 24.1 & NA & NA & -0.07008101851852 & NA \tabularnewline
80 & 22.9 & NA & NA & -0.133275462962963 & NA \tabularnewline
81 & 22.64 & NA & NA & -0.246053240740741 & NA \tabularnewline
82 & 22.3 & NA & NA & -0.123414351851853 & NA \tabularnewline
83 & 21.5 & NA & NA & -0.073136574074074 & NA \tabularnewline
84 & 21.2 & NA & NA & 0.0471412037037034 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=108681&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]43.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.071863425925925[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]43.4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.196724537037038[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]43.3[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.162835648148149[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]42.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.156863425925926[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]41.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.266724537037039[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]41.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.256192129629629[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]40.7[/C][C]41.1049189814815[/C][C]41.175[/C][C]-0.07008101851852[/C][C]-0.40491898148148[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]40.6[/C][C]40.691724537037[/C][C]40.825[/C][C]-0.133275462962963[/C][C]-0.091724537037031[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]39.9[/C][C]40.2456134259259[/C][C]40.4916666666667[/C][C]-0.246053240740741[/C][C]-0.345613425925926[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]39.7[/C][C]40.0470023148148[/C][C]40.1704166666667[/C][C]-0.123414351851853[/C][C]-0.347002314814809[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]39.6[/C][C]39.8301967592593[/C][C]39.9033333333333[/C][C]-0.073136574074074[/C][C]-0.230196759259258[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]39.4[/C][C]39.725474537037[/C][C]39.6783333333333[/C][C]0.0471412037037034[/C][C]-0.325474537037039[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]39.4[/C][C]39.5585300925926[/C][C]39.4866666666667[/C][C]0.071863425925925[/C][C]-0.158530092592592[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]39.4[/C][C]39.5250578703704[/C][C]39.3283333333333[/C][C]0.196724537037038[/C][C]-0.12505787037037[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]39.3[/C][C]39.3578356481481[/C][C]39.195[/C][C]0.162835648148149[/C][C]-0.057835648148135[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]39.09[/C][C]39.2435300925926[/C][C]39.0866666666667[/C][C]0.156863425925926[/C][C]-0.153530092592582[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]38.9[/C][C]39.249224537037[/C][C]38.9825[/C][C]0.266724537037039[/C][C]-0.349224537037038[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]38.8[/C][C]38.6346412037037[/C][C]38.8908333333333[/C][C]-0.256192129629629[/C][C]0.165358796296296[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]38.8[/C][C]38.7124189814815[/C][C]38.7825[/C][C]-0.07008101851852[/C][C]0.0875810185185202[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]38.7[/C][C]38.511724537037[/C][C]38.645[/C][C]-0.133275462962963[/C][C]0.188275462962963[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]38.6[/C][C]38.2614467592593[/C][C]38.5075[/C][C]-0.246053240740741[/C][C]0.338553240740737[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]38.4[/C][C]38.2511689814815[/C][C]38.3745833333333[/C][C]-0.123414351851853[/C][C]0.148831018518521[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]38.4[/C][C]38.1768634259259[/C][C]38.25[/C][C]-0.073136574074074[/C][C]0.223136574074076[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]38.4[/C][C]38.184224537037[/C][C]38.1370833333333[/C][C]0.0471412037037034[/C][C]0.215775462962966[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]37.8[/C][C]38.0918634259259[/C][C]38.02[/C][C]0.071863425925925[/C][C]-0.291863425925925[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]37.7[/C][C]38.091724537037[/C][C]37.895[/C][C]0.196724537037038[/C][C]-0.391724537037028[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]37.7[/C][C]37.9328356481481[/C][C]37.77[/C][C]0.162835648148149[/C][C]-0.232835648148146[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]37.5[/C][C]37.8101967592593[/C][C]37.6533333333333[/C][C]0.156863425925926[/C][C]-0.310196759259263[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]37.5[/C][C]37.8000578703704[/C][C]37.5333333333333[/C][C]0.266724537037039[/C][C]-0.300057870370381[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]37.49[/C][C]37.1421412037037[/C][C]37.3983333333333[/C][C]-0.256192129629629[/C][C]0.3478587962963[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]37.3[/C][C]37.2132523148148[/C][C]37.2833333333333[/C][C]-0.07008101851852[/C][C]0.0867476851851805[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]37.2[/C][C]37.0583912037037[/C][C]37.1916666666667[/C][C]-0.133275462962963[/C][C]0.141608796296296[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]37.1[/C][C]36.8539467592593[/C][C]37.1[/C][C]-0.246053240740741[/C][C]0.246053240740743[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]37.1[/C][C]36.8807523148148[/C][C]37.0041666666667[/C][C]-0.123414351851853[/C][C]0.219247685185181[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]36.82[/C][C]36.8268634259259[/C][C]36.9[/C][C]-0.073136574074074[/C][C]-0.00686342592592837[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]36.74[/C][C]36.826724537037[/C][C]36.7795833333333[/C][C]0.0471412037037034[/C][C]-0.0867245370370426[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]36.7[/C][C]36.7268634259259[/C][C]36.655[/C][C]0.071863425925925[/C][C]-0.0268634259259315[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]36.6[/C][C]36.7183912037037[/C][C]36.5216666666667[/C][C]0.196724537037038[/C][C]-0.118391203703702[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]36.6[/C][C]36.5095023148148[/C][C]36.3466666666667[/C][C]0.162835648148149[/C][C]0.0904976851851842[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]36.3[/C][C]36.3035300925926[/C][C]36.1466666666667[/C][C]0.156863425925926[/C][C]-0.00353009259259807[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]36.2[/C][C]36.2121412037037[/C][C]35.9454166666667[/C][C]0.266724537037039[/C][C]-0.012141203703699[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]35.9[/C][C]35.4863078703704[/C][C]35.7425[/C][C]-0.256192129629629[/C][C]0.413692129629631[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]35.9[/C][C]35.4707523148148[/C][C]35.5408333333333[/C][C]-0.07008101851852[/C][C]0.429247685185189[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]35.4[/C][C]35.2075578703704[/C][C]35.3408333333333[/C][C]-0.133275462962963[/C][C]0.192442129629633[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]34.7[/C][C]34.8614467592593[/C][C]35.1075[/C][C]-0.246053240740741[/C][C]-0.161446759259249[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]34.7[/C][C]34.7203356481481[/C][C]34.84375[/C][C]-0.123414351851853[/C][C]-0.0203356481481407[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]34.39[/C][C]34.5068634259259[/C][C]34.58[/C][C]-0.073136574074074[/C][C]-0.116863425925914[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]34.3[/C][C]34.3646412037037[/C][C]34.3175[/C][C]0.0471412037037034[/C][C]-0.064641203703701[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]34.3[/C][C]34.1268634259259[/C][C]34.055[/C][C]0.071863425925925[/C][C]0.173136574074071[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]34.2[/C][C]33.976724537037[/C][C]33.78[/C][C]0.196724537037038[/C][C]0.223275462962967[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]33.4[/C][C]33.6803356481482[/C][C]33.5175[/C][C]0.162835648148149[/C][C]-0.280335648148153[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]33.17[/C][C]33.4326967592593[/C][C]33.2758333333333[/C][C]0.156863425925926[/C][C]-0.262696759259264[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]33[/C][C]33.3096412037037[/C][C]33.0429166666667[/C][C]0.266724537037039[/C][C]-0.309641203703706[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]32.8[/C][C]32.5621412037037[/C][C]32.8183333333333[/C][C]-0.256192129629629[/C][C]0.237858796296294[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]32.7[/C][C]32.4974189814815[/C][C]32.5675[/C][C]-0.07008101851852[/C][C]0.202581018518522[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]32[/C][C]32.1500578703704[/C][C]32.2833333333333[/C][C]-0.133275462962963[/C][C]-0.150057870370375[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]31.8[/C][C]31.7664467592593[/C][C]32.0125[/C][C]-0.246053240740741[/C][C]0.0335532407407371[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]31.8[/C][C]31.6445023148148[/C][C]31.7679166666667[/C][C]-0.123414351851853[/C][C]0.155497685185185[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]31.7[/C][C]31.4560300925926[/C][C]31.5291666666667[/C][C]-0.073136574074074[/C][C]0.243969907407404[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]31.6[/C][C]31.3238078703704[/C][C]31.2766666666667[/C][C]0.0471412037037034[/C][C]0.276192129629631[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]30.98[/C][C]31.0818634259259[/C][C]31.01[/C][C]0.071863425925925[/C][C]-0.101863425925924[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]30.7[/C][C]30.9650578703704[/C][C]30.7683333333333[/C][C]0.196724537037038[/C][C]-0.265057870370367[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]30.4[/C][C]30.7186689814815[/C][C]30.5558333333333[/C][C]0.162835648148149[/C][C]-0.31866898148148[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]30.3[/C][C]30.5001967592593[/C][C]30.3433333333333[/C][C]0.156863425925926[/C][C]-0.200196759259256[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]30.14[/C][C]30.3933912037037[/C][C]30.1266666666667[/C][C]0.266724537037039[/C][C]-0.253391203703703[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]29.6[/C][C]29.6538078703704[/C][C]29.91[/C][C]-0.256192129629629[/C][C]-0.0538078703703633[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]29.5[/C][C]29.6490856481481[/C][C]29.7191666666667[/C][C]-0.07008101851852[/C][C]-0.149085648148144[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]29.4[/C][C]29.4283912037037[/C][C]29.5616666666667[/C][C]-0.133275462962963[/C][C]-0.028391203703702[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]29.3[/C][C]29.1589467592593[/C][C]29.405[/C][C]-0.246053240740741[/C][C]0.141053240740742[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]29.2[/C][C]29.1040856481481[/C][C]29.2275[/C][C]-0.123414351851853[/C][C]0.095914351851853[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]29.1[/C][C]28.9610300925926[/C][C]29.0341666666667[/C][C]-0.073136574074074[/C][C]0.138969907407411[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]29[/C][C]28.762974537037[/C][C]28.7158333333333[/C][C]0.0471412037037034[/C][C]0.237025462962968[/C][/ROW]
[ROW][C]73[/C][C]29[/C][C]28.3418634259259[/C][C]28.27[/C][C]0.071863425925925[/C][C]0.658136574074074[/C][/ROW]
[ROW][C]74[/C][C]28.9[/C][C]27.9708912037037[/C][C]27.7741666666667[/C][C]0.196724537037038[/C][C]0.92910879629629[/C][/ROW]
[ROW][C]75[/C][C]28.44[/C][C]27.3886689814815[/C][C]27.2258333333333[/C][C]0.162835648148149[/C][C]1.05133101851852[/C][/ROW]
[ROW][C]76[/C][C]28[/C][C]26.8176967592593[/C][C]26.6608333333333[/C][C]0.156863425925926[/C][C]1.18230324074074[/C][/ROW]
[ROW][C]77[/C][C]27.8[/C][C]26.3233912037037[/C][C]26.0566666666667[/C][C]0.266724537037039[/C][C]1.4766087962963[/C][/ROW]
[ROW][C]78[/C][C]24.3[/C][C]25.1588078703704[/C][C]25.415[/C][C]-0.256192129629629[/C][C]-0.85880787037037[/C][/ROW]
[ROW][C]79[/C][C]24.1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.07008101851852[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]80[/C][C]22.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.133275462962963[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]81[/C][C]22.64[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.246053240740741[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]82[/C][C]22.3[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.123414351851853[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]83[/C][C]21.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.073136574074074[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]84[/C][C]21.2[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0471412037037034[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=108681&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=108681&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
143.8NANA0.071863425925925NA
243.4NANA0.196724537037038NA
343.3NANA0.162835648148149NA
442.8NANA0.156863425925926NA
541.6NANA0.266724537037039NA
641.5NANA-0.256192129629629NA
740.741.104918981481541.175-0.07008101851852-0.40491898148148
840.640.69172453703740.825-0.133275462962963-0.091724537037031
939.940.245613425925940.4916666666667-0.246053240740741-0.345613425925926
1039.740.047002314814840.1704166666667-0.123414351851853-0.347002314814809
1139.639.830196759259339.9033333333333-0.073136574074074-0.230196759259258
1239.439.72547453703739.67833333333330.0471412037037034-0.325474537037039
1339.439.558530092592639.48666666666670.071863425925925-0.158530092592592
1439.439.525057870370439.32833333333330.196724537037038-0.12505787037037
1539.339.357835648148139.1950.162835648148149-0.057835648148135
1639.0939.243530092592639.08666666666670.156863425925926-0.153530092592582
1738.939.24922453703738.98250.266724537037039-0.349224537037038
1838.838.634641203703738.8908333333333-0.2561921296296290.165358796296296
1938.838.712418981481538.7825-0.070081018518520.0875810185185202
2038.738.51172453703738.645-0.1332754629629630.188275462962963
2138.638.261446759259338.5075-0.2460532407407410.338553240740737
2238.438.251168981481538.3745833333333-0.1234143518518530.148831018518521
2338.438.176863425925938.25-0.0731365740740740.223136574074076
2438.438.18422453703738.13708333333330.04714120370370340.215775462962966
2537.838.091863425925938.020.071863425925925-0.291863425925925
2637.738.09172453703737.8950.196724537037038-0.391724537037028
2737.737.932835648148137.770.162835648148149-0.232835648148146
2837.537.810196759259337.65333333333330.156863425925926-0.310196759259263
2937.537.800057870370437.53333333333330.266724537037039-0.300057870370381
3037.4937.142141203703737.3983333333333-0.2561921296296290.3478587962963
3137.337.213252314814837.2833333333333-0.070081018518520.0867476851851805
3237.237.058391203703737.1916666666667-0.1332754629629630.141608796296296
3337.136.853946759259337.1-0.2460532407407410.246053240740743
3437.136.880752314814837.0041666666667-0.1234143518518530.219247685185181
3536.8236.826863425925936.9-0.073136574074074-0.00686342592592837
3636.7436.82672453703736.77958333333330.0471412037037034-0.0867245370370426
3736.736.726863425925936.6550.071863425925925-0.0268634259259315
3836.636.718391203703736.52166666666670.196724537037038-0.118391203703702
3936.636.509502314814836.34666666666670.1628356481481490.0904976851851842
4036.336.303530092592636.14666666666670.156863425925926-0.00353009259259807
4136.236.212141203703735.94541666666670.266724537037039-0.012141203703699
4235.935.486307870370435.7425-0.2561921296296290.413692129629631
4335.935.470752314814835.5408333333333-0.070081018518520.429247685185189
4435.435.207557870370435.3408333333333-0.1332754629629630.192442129629633
4534.734.861446759259335.1075-0.246053240740741-0.161446759259249
4634.734.720335648148134.84375-0.123414351851853-0.0203356481481407
4734.3934.506863425925934.58-0.073136574074074-0.116863425925914
4834.334.364641203703734.31750.0471412037037034-0.064641203703701
4934.334.126863425925934.0550.0718634259259250.173136574074071
5034.233.97672453703733.780.1967245370370380.223275462962967
5133.433.680335648148233.51750.162835648148149-0.280335648148153
5233.1733.432696759259333.27583333333330.156863425925926-0.262696759259264
533333.309641203703733.04291666666670.266724537037039-0.309641203703706
5432.832.562141203703732.8183333333333-0.2561921296296290.237858796296294
5532.732.497418981481532.5675-0.070081018518520.202581018518522
563232.150057870370432.2833333333333-0.133275462962963-0.150057870370375
5731.831.766446759259332.0125-0.2460532407407410.0335532407407371
5831.831.644502314814831.7679166666667-0.1234143518518530.155497685185185
5931.731.456030092592631.5291666666667-0.0731365740740740.243969907407404
6031.631.323807870370431.27666666666670.04714120370370340.276192129629631
6130.9831.081863425925931.010.071863425925925-0.101863425925924
6230.730.965057870370430.76833333333330.196724537037038-0.265057870370367
6330.430.718668981481530.55583333333330.162835648148149-0.31866898148148
6430.330.500196759259330.34333333333330.156863425925926-0.200196759259256
6530.1430.393391203703730.12666666666670.266724537037039-0.253391203703703
6629.629.653807870370429.91-0.256192129629629-0.0538078703703633
6729.529.649085648148129.7191666666667-0.07008101851852-0.149085648148144
6829.429.428391203703729.5616666666667-0.133275462962963-0.028391203703702
6929.329.158946759259329.405-0.2460532407407410.141053240740742
7029.229.104085648148129.2275-0.1234143518518530.095914351851853
7129.128.961030092592629.0341666666667-0.0731365740740740.138969907407411
722928.76297453703728.71583333333330.04714120370370340.237025462962968
732928.341863425925928.270.0718634259259250.658136574074074
7428.927.970891203703727.77416666666670.1967245370370380.92910879629629
7528.4427.388668981481527.22583333333330.1628356481481491.05133101851852
762826.817696759259326.66083333333330.1568634259259261.18230324074074
7727.826.323391203703726.05666666666670.2667245370370391.4766087962963
7824.325.158807870370425.415-0.256192129629629-0.85880787037037
7924.1NANA-0.07008101851852NA
8022.9NANA-0.133275462962963NA
8122.64NANA-0.246053240740741NA
8222.3NANA-0.123414351851853NA
8321.5NANA-0.073136574074074NA
8421.2NANA0.0471412037037034NA



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')