FreeStatistics.org

Free Statistics

of Irreproducible Research!

Description of Statistical Computation

Author's title

Author*Unverified author*
R Software Modulerwasp_decompose.wasp
Title produced by softwareClassical Decomposition
Date of computationTue, 14 Dec 2010 10:56:31 +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/14/t1292324103e3qmjin7dlv2cpr.htm/, Retrieved Thu, 02 May 2024 22:49:09 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=109394, Retrieved Thu, 02 May 2024 22:49:09 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywordsKDGP2W92
Estimated Impact99

Tree of Dependent Computations

Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-     [Mean Plot] [opgave 6 (lesw5pe...] [2010-11-16 19:43:34] [822fa53ef5763aebd0157707c4ed58ab]
- RMPD    [Classical Decomposition] [Opgave 9 oef 2] [2010-12-14 10:56:31] [d233a2f4ee72b72346f36fd885afdd7c] [Current]
Feedback Forum

Post a new message

Dataset

Dataseries X:
Download CSV
Histogram
Boxplots 
771,28
766,78
757,59
747,73
746,59
744,5
744,29
743,79
738,89
736,74
732,77
731,58
731,48
730,08
724,19
716,81
714,84
713,18
713,16
713,15
713,6
707,08
704,11
704,36
704,36
701,93
696,44
686,58
684,48
683,74
683,7
683,52
678,77
674,71
670,28
668,85
668,85
669,35
672,28
671,6
671,96
671,18
671,18
681,14
682,23
679,98
679,69
679,69
679,7
681,21
672,32
669,98
667,91
666,04
666,04
666,27
664,45
660,76
660,4
660,69
660,69
662,23
661,41
659,02
655,43
652,59
652,59
648,2
645,84
644,67
642,71
640,14
640,14
639,64
630,28
614,57
614,7
615,08
615,08
614,43
604,55
598,98
594,05
593,05
593,05
593,34
584,72
580,7
577,08
569,92
569,92
568,86
559,38
548,22
545,61
545,33

Tables (Output of Computation)





Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time4 seconds
R Server'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Summary of computational transaction \tabularnewline
Raw Input & view raw input (R code)  \tabularnewline
Raw Output & view raw output of R engine  \tabularnewline
Computing time & 4 seconds \tabularnewline
R Server & 'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=109394&T=0

[TABLE]
[ROW][C]Summary of computational transaction[/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Input[/C][C]view raw input (R code) [/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Output[/C][C]view raw output of R engine [/C][/ROW]
[ROW][C]Computing time[/C][C]4 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=109394&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=109394&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 time4 seconds
R Server'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135






Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
1771.28NANA2.02737103174604NA
2766.78NANA4.03653769841269NA
3757.59NANA0.983442460317468NA
4747.73NANA-2.88018849206356NA
5746.59NANA-2.48114087301588NA
6744.5NANA-2.35417658730161NA
7744.29744.621656746032745.219166666667-0.597509920634904-0.33165674603174
8743.79744.164573412698742.0316666666672.13290674603177-0.374573412698396
9738.89740.137966269841739.1108333333331.02713293650794-1.24796626984119
10736.74735.851180555556736.430833333333-0.5796527777777610.88881944444438
11732.77732.541716269841733.819583333333-1.277867063492050.228283730158751
12731.58731.154811507936731.191666666667-0.03685515873014480.425188492063626
13731.48730.61695436508728.5895833333332.027371031746040.863045634920809
14730.08730.052371031746726.0158333333334.036537698412690.0276289682541346
15724.19724.668859126984723.6854166666670.983442460317468-0.478859126984162
16716.81718.51564484127721.395833333333-2.88018849206356-1.70564484126999
17714.84716.484692460318718.965833333333-2.48114087301588-1.64469246031751
18713.18714.283323412698716.6375-2.35417658730161-1.1033234126985
19713.16713.775823412698714.373333333333-0.597509920634904-0.615823412698433
20713.15714.203323412698712.0704166666672.13290674603177-1.05332341269832
21713.6710.768382936508709.741251.027132936507942.83161706349199
22707.08706.745763888889707.325416666667-0.5796527777777610.334236111111181
23704.11703.522966269841704.800833333333-1.277867063492050.587033730158851
24704.36702.272311507936702.309166666667-0.03685515873014482.08768849206365
25704.36701.882371031746699.8552.027371031746042.47762896825395
26701.93701.429454365079697.3929166666674.036537698412690.500545634920741
27696.44695.690525793651694.7070833333330.9834424603174680.749474206349191
28686.58689.02689484127691.907083333334-2.88018849206356-2.44689484126991
29684.48686.667609126984689.14875-2.48114087301588-2.18760912698417
30683.74683.905406746032686.259583333333-2.35417658730161-0.165406746031749
31683.7682.702906746032683.300416666667-0.5975099206349040.997093253968387
32683.52682.596240079365680.4633333333332.132906746031770.923759920635007
33678.77679.126299603175678.0991666666671.02713293650794-0.356299603174648
34674.71675.888680555556676.468333333333-0.579652777777761-1.17868055555550
35670.28674.044632936508675.3225-1.27786706349205-3.76463293650806
36668.85674.24064484127674.2775-0.0368551587301448-5.39064484126982
37668.85675.259871031746673.23252.02737103174604-6.40987103174598
38669.35676.64820436508672.6116666666674.03653769841269-7.2982043650793
39672.28673.640109126984672.6566666666670.983442460317468-1.36010912698430
40671.6670.140228174603673.020416666667-2.880188492063561.45977182539696
41671.96671.150942460317673.632083333333-2.481140873015880.809057539682726
42671.18672.121656746032674.475833333333-2.35417658730161-0.941656746031754
43671.18674.782073412698675.379583333333-0.597509920634904-3.60207341269847
44681.14678.458740079365676.3258333333332.132906746031772.68125992063494
45682.23677.848799603175676.8216666666671.027132936507944.38120039682531
46679.98676.176180555556676.755833333333-0.5796527777777613.80381944444446
47679.69675.241716269841676.519583333333-1.277867063492054.44828373015889
48679.69676.099811507936676.136666666667-0.03685515873014483.5901884920637
49679.7677.735704365079675.7083333333332.027371031746041.96429563492075
50681.21678.911121031746674.8745833333334.036537698412692.29887896825414
51672.32674.497609126984673.5141666666670.983442460317468-2.17760912698407
52669.98669.092311507937671.9725-2.880188492063560.88768849206349
53667.91667.886775793651670.367916666667-2.481140873015880.0232242063491412
54666.04666.418323412698668.7725-2.35417658730161-0.378323412698478
55666.04666.591240079365667.18875-0.597509920634904-0.55124007936513
56666.27667.738740079365665.6058333333332.13290674603177-1.46874007936503
57664.45665.387549603175664.3604166666671.02713293650794-0.937549603174716
58660.76662.869513888889663.449166666667-0.579652777777761-2.10951388888907
59660.4661.194632936508662.4725-1.27786706349205-0.794632936507924
60660.69661.355228174603661.392083333333-0.0368551587301448-0.665228174603158
61660.69662.298621031746660.271252.02737103174604-1.60862103174611
62662.23662.99445436508658.9579166666674.03653769841269-0.76445436507936
63661.41658.413025793651657.4295833333330.9834424603174682.99697420634914
64659.02653.103561507936655.98375-2.880188492063565.91643849206355
65655.43652.095109126984654.57625-2.481140873015883.33489087301575
66652.59650.628740079365652.982916666667-2.354176587301611.96125992063503
67652.59650.672906746032651.270416666667-0.5975099206349041.91709325396846
68648.2651.605823412698649.4729166666672.13290674603177-3.40582341269828
69645.84648.261716269841647.2345833333331.02713293650794-2.42171626984123
70644.67643.505763888889644.085416666667-0.5796527777777611.16423611111111
71642.71639.258382936508640.53625-1.277867063492053.45161706349211
72640.14637.23939484127637.27625-0.03685515873014482.90060515873017
73640.14636.177787698413634.1504166666672.027371031746043.96221230158721
74639.64635.21695436508631.1804166666674.036537698412694.42304563492064
75630.28629.036359126984628.0529166666670.9834424603174681.24364087301592
76614.57621.548561507936624.42875-2.88018849206356-6.97856150793643
77614.7618.016359126984620.4975-2.48114087301588-3.31635912698403
78615.08614.153740079365616.507916666667-2.354176587301610.926259920634948
79615.08611.986240079365612.58375-0.5975099206349043.09375992063508
80614.43610.825406746032608.69252.132906746031773.60459325396835
81604.55605.892132936508604.8651.02713293650794-1.34213293650794
82598.98600.975763888889601.555416666667-0.579652777777761-1.99576388888897
83594.05597.298799603175598.576666666667-1.27786706349205-3.24879960317458
84593.05595.09064484127595.1275-0.0368551587301448-2.04064484126991
85593.05593.391537698413591.3641666666672.02737103174604-0.341537698412708
86593.34591.620287698413587.583754.036537698412691.71971230158726
87584.72584.786359126984583.8029166666670.983442460317468-0.066359126984139
88580.7576.92564484127579.805833333333-2.880188492063563.77435515873026
89577.08573.191359126984575.6725-2.481140873015883.88864087301602
90569.92569.311656746032571.665833333333-2.354176587301610.608343253968314
91569.92NANA-0.597509920634904NA
92568.86NANA2.13290674603177NA
93559.38NANA1.02713293650794NA
94548.22NANA-0.579652777777761NA
95545.61NANA-1.27786706349205NA
96545.33NANA-0.0368551587301448NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 771.28 & NA & NA & 2.02737103174604 & NA \tabularnewline
2 & 766.78 & NA & NA & 4.03653769841269 & NA \tabularnewline
3 & 757.59 & NA & NA & 0.983442460317468 & NA \tabularnewline
4 & 747.73 & NA & NA & -2.88018849206356 & NA \tabularnewline
5 & 746.59 & NA & NA & -2.48114087301588 & NA \tabularnewline
6 & 744.5 & NA & NA & -2.35417658730161 & NA \tabularnewline
7 & 744.29 & 744.621656746032 & 745.219166666667 & -0.597509920634904 & -0.33165674603174 \tabularnewline
8 & 743.79 & 744.164573412698 & 742.031666666667 & 2.13290674603177 & -0.374573412698396 \tabularnewline
9 & 738.89 & 740.137966269841 & 739.110833333333 & 1.02713293650794 & -1.24796626984119 \tabularnewline
10 & 736.74 & 735.851180555556 & 736.430833333333 & -0.579652777777761 & 0.88881944444438 \tabularnewline
11 & 732.77 & 732.541716269841 & 733.819583333333 & -1.27786706349205 & 0.228283730158751 \tabularnewline
12 & 731.58 & 731.154811507936 & 731.191666666667 & -0.0368551587301448 & 0.425188492063626 \tabularnewline
13 & 731.48 & 730.61695436508 & 728.589583333333 & 2.02737103174604 & 0.863045634920809 \tabularnewline
14 & 730.08 & 730.052371031746 & 726.015833333333 & 4.03653769841269 & 0.0276289682541346 \tabularnewline
15 & 724.19 & 724.668859126984 & 723.685416666667 & 0.983442460317468 & -0.478859126984162 \tabularnewline
16 & 716.81 & 718.51564484127 & 721.395833333333 & -2.88018849206356 & -1.70564484126999 \tabularnewline
17 & 714.84 & 716.484692460318 & 718.965833333333 & -2.48114087301588 & -1.64469246031751 \tabularnewline
18 & 713.18 & 714.283323412698 & 716.6375 & -2.35417658730161 & -1.1033234126985 \tabularnewline
19 & 713.16 & 713.775823412698 & 714.373333333333 & -0.597509920634904 & -0.615823412698433 \tabularnewline
20 & 713.15 & 714.203323412698 & 712.070416666667 & 2.13290674603177 & -1.05332341269832 \tabularnewline
21 & 713.6 & 710.768382936508 & 709.74125 & 1.02713293650794 & 2.83161706349199 \tabularnewline
22 & 707.08 & 706.745763888889 & 707.325416666667 & -0.579652777777761 & 0.334236111111181 \tabularnewline
23 & 704.11 & 703.522966269841 & 704.800833333333 & -1.27786706349205 & 0.587033730158851 \tabularnewline
24 & 704.36 & 702.272311507936 & 702.309166666667 & -0.0368551587301448 & 2.08768849206365 \tabularnewline
25 & 704.36 & 701.882371031746 & 699.855 & 2.02737103174604 & 2.47762896825395 \tabularnewline
26 & 701.93 & 701.429454365079 & 697.392916666667 & 4.03653769841269 & 0.500545634920741 \tabularnewline
27 & 696.44 & 695.690525793651 & 694.707083333333 & 0.983442460317468 & 0.749474206349191 \tabularnewline
28 & 686.58 & 689.02689484127 & 691.907083333334 & -2.88018849206356 & -2.44689484126991 \tabularnewline
29 & 684.48 & 686.667609126984 & 689.14875 & -2.48114087301588 & -2.18760912698417 \tabularnewline
30 & 683.74 & 683.905406746032 & 686.259583333333 & -2.35417658730161 & -0.165406746031749 \tabularnewline
31 & 683.7 & 682.702906746032 & 683.300416666667 & -0.597509920634904 & 0.997093253968387 \tabularnewline
32 & 683.52 & 682.596240079365 & 680.463333333333 & 2.13290674603177 & 0.923759920635007 \tabularnewline
33 & 678.77 & 679.126299603175 & 678.099166666667 & 1.02713293650794 & -0.356299603174648 \tabularnewline
34 & 674.71 & 675.888680555556 & 676.468333333333 & -0.579652777777761 & -1.17868055555550 \tabularnewline
35 & 670.28 & 674.044632936508 & 675.3225 & -1.27786706349205 & -3.76463293650806 \tabularnewline
36 & 668.85 & 674.24064484127 & 674.2775 & -0.0368551587301448 & -5.39064484126982 \tabularnewline
37 & 668.85 & 675.259871031746 & 673.2325 & 2.02737103174604 & -6.40987103174598 \tabularnewline
38 & 669.35 & 676.64820436508 & 672.611666666667 & 4.03653769841269 & -7.2982043650793 \tabularnewline
39 & 672.28 & 673.640109126984 & 672.656666666667 & 0.983442460317468 & -1.36010912698430 \tabularnewline
40 & 671.6 & 670.140228174603 & 673.020416666667 & -2.88018849206356 & 1.45977182539696 \tabularnewline
41 & 671.96 & 671.150942460317 & 673.632083333333 & -2.48114087301588 & 0.809057539682726 \tabularnewline
42 & 671.18 & 672.121656746032 & 674.475833333333 & -2.35417658730161 & -0.941656746031754 \tabularnewline
43 & 671.18 & 674.782073412698 & 675.379583333333 & -0.597509920634904 & -3.60207341269847 \tabularnewline
44 & 681.14 & 678.458740079365 & 676.325833333333 & 2.13290674603177 & 2.68125992063494 \tabularnewline
45 & 682.23 & 677.848799603175 & 676.821666666667 & 1.02713293650794 & 4.38120039682531 \tabularnewline
46 & 679.98 & 676.176180555556 & 676.755833333333 & -0.579652777777761 & 3.80381944444446 \tabularnewline
47 & 679.69 & 675.241716269841 & 676.519583333333 & -1.27786706349205 & 4.44828373015889 \tabularnewline
48 & 679.69 & 676.099811507936 & 676.136666666667 & -0.0368551587301448 & 3.5901884920637 \tabularnewline
49 & 679.7 & 677.735704365079 & 675.708333333333 & 2.02737103174604 & 1.96429563492075 \tabularnewline
50 & 681.21 & 678.911121031746 & 674.874583333333 & 4.03653769841269 & 2.29887896825414 \tabularnewline
51 & 672.32 & 674.497609126984 & 673.514166666667 & 0.983442460317468 & -2.17760912698407 \tabularnewline
52 & 669.98 & 669.092311507937 & 671.9725 & -2.88018849206356 & 0.88768849206349 \tabularnewline
53 & 667.91 & 667.886775793651 & 670.367916666667 & -2.48114087301588 & 0.0232242063491412 \tabularnewline
54 & 666.04 & 666.418323412698 & 668.7725 & -2.35417658730161 & -0.378323412698478 \tabularnewline
55 & 666.04 & 666.591240079365 & 667.18875 & -0.597509920634904 & -0.55124007936513 \tabularnewline
56 & 666.27 & 667.738740079365 & 665.605833333333 & 2.13290674603177 & -1.46874007936503 \tabularnewline
57 & 664.45 & 665.387549603175 & 664.360416666667 & 1.02713293650794 & -0.937549603174716 \tabularnewline
58 & 660.76 & 662.869513888889 & 663.449166666667 & -0.579652777777761 & -2.10951388888907 \tabularnewline
59 & 660.4 & 661.194632936508 & 662.4725 & -1.27786706349205 & -0.794632936507924 \tabularnewline
60 & 660.69 & 661.355228174603 & 661.392083333333 & -0.0368551587301448 & -0.665228174603158 \tabularnewline
61 & 660.69 & 662.298621031746 & 660.27125 & 2.02737103174604 & -1.60862103174611 \tabularnewline
62 & 662.23 & 662.99445436508 & 658.957916666667 & 4.03653769841269 & -0.76445436507936 \tabularnewline
63 & 661.41 & 658.413025793651 & 657.429583333333 & 0.983442460317468 & 2.99697420634914 \tabularnewline
64 & 659.02 & 653.103561507936 & 655.98375 & -2.88018849206356 & 5.91643849206355 \tabularnewline
65 & 655.43 & 652.095109126984 & 654.57625 & -2.48114087301588 & 3.33489087301575 \tabularnewline
66 & 652.59 & 650.628740079365 & 652.982916666667 & -2.35417658730161 & 1.96125992063503 \tabularnewline
67 & 652.59 & 650.672906746032 & 651.270416666667 & -0.597509920634904 & 1.91709325396846 \tabularnewline
68 & 648.2 & 651.605823412698 & 649.472916666667 & 2.13290674603177 & -3.40582341269828 \tabularnewline
69 & 645.84 & 648.261716269841 & 647.234583333333 & 1.02713293650794 & -2.42171626984123 \tabularnewline
70 & 644.67 & 643.505763888889 & 644.085416666667 & -0.579652777777761 & 1.16423611111111 \tabularnewline
71 & 642.71 & 639.258382936508 & 640.53625 & -1.27786706349205 & 3.45161706349211 \tabularnewline
72 & 640.14 & 637.23939484127 & 637.27625 & -0.0368551587301448 & 2.90060515873017 \tabularnewline
73 & 640.14 & 636.177787698413 & 634.150416666667 & 2.02737103174604 & 3.96221230158721 \tabularnewline
74 & 639.64 & 635.21695436508 & 631.180416666667 & 4.03653769841269 & 4.42304563492064 \tabularnewline
75 & 630.28 & 629.036359126984 & 628.052916666667 & 0.983442460317468 & 1.24364087301592 \tabularnewline
76 & 614.57 & 621.548561507936 & 624.42875 & -2.88018849206356 & -6.97856150793643 \tabularnewline
77 & 614.7 & 618.016359126984 & 620.4975 & -2.48114087301588 & -3.31635912698403 \tabularnewline
78 & 615.08 & 614.153740079365 & 616.507916666667 & -2.35417658730161 & 0.926259920634948 \tabularnewline
79 & 615.08 & 611.986240079365 & 612.58375 & -0.597509920634904 & 3.09375992063508 \tabularnewline
80 & 614.43 & 610.825406746032 & 608.6925 & 2.13290674603177 & 3.60459325396835 \tabularnewline
81 & 604.55 & 605.892132936508 & 604.865 & 1.02713293650794 & -1.34213293650794 \tabularnewline
82 & 598.98 & 600.975763888889 & 601.555416666667 & -0.579652777777761 & -1.99576388888897 \tabularnewline
83 & 594.05 & 597.298799603175 & 598.576666666667 & -1.27786706349205 & -3.24879960317458 \tabularnewline
84 & 593.05 & 595.09064484127 & 595.1275 & -0.0368551587301448 & -2.04064484126991 \tabularnewline
85 & 593.05 & 593.391537698413 & 591.364166666667 & 2.02737103174604 & -0.341537698412708 \tabularnewline
86 & 593.34 & 591.620287698413 & 587.58375 & 4.03653769841269 & 1.71971230158726 \tabularnewline
87 & 584.72 & 584.786359126984 & 583.802916666667 & 0.983442460317468 & -0.066359126984139 \tabularnewline
88 & 580.7 & 576.92564484127 & 579.805833333333 & -2.88018849206356 & 3.77435515873026 \tabularnewline
89 & 577.08 & 573.191359126984 & 575.6725 & -2.48114087301588 & 3.88864087301602 \tabularnewline
90 & 569.92 & 569.311656746032 & 571.665833333333 & -2.35417658730161 & 0.608343253968314 \tabularnewline
91 & 569.92 & NA & NA & -0.597509920634904 & NA \tabularnewline
92 & 568.86 & NA & NA & 2.13290674603177 & NA \tabularnewline
93 & 559.38 & NA & NA & 1.02713293650794 & NA \tabularnewline
94 & 548.22 & NA & NA & -0.579652777777761 & NA \tabularnewline
95 & 545.61 & NA & NA & -1.27786706349205 & NA \tabularnewline
96 & 545.33 & NA & NA & -0.0368551587301448 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=109394&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]771.28[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]2.02737103174604[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]766.78[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]4.03653769841269[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]757.59[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.983442460317468[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]747.73[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-2.88018849206356[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]746.59[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-2.48114087301588[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]744.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-2.35417658730161[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]744.29[/C][C]744.621656746032[/C][C]745.219166666667[/C][C]-0.597509920634904[/C][C]-0.33165674603174[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]743.79[/C][C]744.164573412698[/C][C]742.031666666667[/C][C]2.13290674603177[/C][C]-0.374573412698396[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]738.89[/C][C]740.137966269841[/C][C]739.110833333333[/C][C]1.02713293650794[/C][C]-1.24796626984119[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]736.74[/C][C]735.851180555556[/C][C]736.430833333333[/C][C]-0.579652777777761[/C][C]0.88881944444438[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]732.77[/C][C]732.541716269841[/C][C]733.819583333333[/C][C]-1.27786706349205[/C][C]0.228283730158751[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]731.58[/C][C]731.154811507936[/C][C]731.191666666667[/C][C]-0.0368551587301448[/C][C]0.425188492063626[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]731.48[/C][C]730.61695436508[/C][C]728.589583333333[/C][C]2.02737103174604[/C][C]0.863045634920809[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]730.08[/C][C]730.052371031746[/C][C]726.015833333333[/C][C]4.03653769841269[/C][C]0.0276289682541346[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]724.19[/C][C]724.668859126984[/C][C]723.685416666667[/C][C]0.983442460317468[/C][C]-0.478859126984162[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]716.81[/C][C]718.51564484127[/C][C]721.395833333333[/C][C]-2.88018849206356[/C][C]-1.70564484126999[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]714.84[/C][C]716.484692460318[/C][C]718.965833333333[/C][C]-2.48114087301588[/C][C]-1.64469246031751[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]713.18[/C][C]714.283323412698[/C][C]716.6375[/C][C]-2.35417658730161[/C][C]-1.1033234126985[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]713.16[/C][C]713.775823412698[/C][C]714.373333333333[/C][C]-0.597509920634904[/C][C]-0.615823412698433[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]713.15[/C][C]714.203323412698[/C][C]712.070416666667[/C][C]2.13290674603177[/C][C]-1.05332341269832[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]713.6[/C][C]710.768382936508[/C][C]709.74125[/C][C]1.02713293650794[/C][C]2.83161706349199[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]707.08[/C][C]706.745763888889[/C][C]707.325416666667[/C][C]-0.579652777777761[/C][C]0.334236111111181[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]704.11[/C][C]703.522966269841[/C][C]704.800833333333[/C][C]-1.27786706349205[/C][C]0.587033730158851[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]704.36[/C][C]702.272311507936[/C][C]702.309166666667[/C][C]-0.0368551587301448[/C][C]2.08768849206365[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]704.36[/C][C]701.882371031746[/C][C]699.855[/C][C]2.02737103174604[/C][C]2.47762896825395[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]701.93[/C][C]701.429454365079[/C][C]697.392916666667[/C][C]4.03653769841269[/C][C]0.500545634920741[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]696.44[/C][C]695.690525793651[/C][C]694.707083333333[/C][C]0.983442460317468[/C][C]0.749474206349191[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]686.58[/C][C]689.02689484127[/C][C]691.907083333334[/C][C]-2.88018849206356[/C][C]-2.44689484126991[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]684.48[/C][C]686.667609126984[/C][C]689.14875[/C][C]-2.48114087301588[/C][C]-2.18760912698417[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]683.74[/C][C]683.905406746032[/C][C]686.259583333333[/C][C]-2.35417658730161[/C][C]-0.165406746031749[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]683.7[/C][C]682.702906746032[/C][C]683.300416666667[/C][C]-0.597509920634904[/C][C]0.997093253968387[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]683.52[/C][C]682.596240079365[/C][C]680.463333333333[/C][C]2.13290674603177[/C][C]0.923759920635007[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]678.77[/C][C]679.126299603175[/C][C]678.099166666667[/C][C]1.02713293650794[/C][C]-0.356299603174648[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]674.71[/C][C]675.888680555556[/C][C]676.468333333333[/C][C]-0.579652777777761[/C][C]-1.17868055555550[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]670.28[/C][C]674.044632936508[/C][C]675.3225[/C][C]-1.27786706349205[/C][C]-3.76463293650806[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]668.85[/C][C]674.24064484127[/C][C]674.2775[/C][C]-0.0368551587301448[/C][C]-5.39064484126982[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]668.85[/C][C]675.259871031746[/C][C]673.2325[/C][C]2.02737103174604[/C][C]-6.40987103174598[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]669.35[/C][C]676.64820436508[/C][C]672.611666666667[/C][C]4.03653769841269[/C][C]-7.2982043650793[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]672.28[/C][C]673.640109126984[/C][C]672.656666666667[/C][C]0.983442460317468[/C][C]-1.36010912698430[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]671.6[/C][C]670.140228174603[/C][C]673.020416666667[/C][C]-2.88018849206356[/C][C]1.45977182539696[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]671.96[/C][C]671.150942460317[/C][C]673.632083333333[/C][C]-2.48114087301588[/C][C]0.809057539682726[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]671.18[/C][C]672.121656746032[/C][C]674.475833333333[/C][C]-2.35417658730161[/C][C]-0.941656746031754[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]671.18[/C][C]674.782073412698[/C][C]675.379583333333[/C][C]-0.597509920634904[/C][C]-3.60207341269847[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]681.14[/C][C]678.458740079365[/C][C]676.325833333333[/C][C]2.13290674603177[/C][C]2.68125992063494[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]682.23[/C][C]677.848799603175[/C][C]676.821666666667[/C][C]1.02713293650794[/C][C]4.38120039682531[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]679.98[/C][C]676.176180555556[/C][C]676.755833333333[/C][C]-0.579652777777761[/C][C]3.80381944444446[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]679.69[/C][C]675.241716269841[/C][C]676.519583333333[/C][C]-1.27786706349205[/C][C]4.44828373015889[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]679.69[/C][C]676.099811507936[/C][C]676.136666666667[/C][C]-0.0368551587301448[/C][C]3.5901884920637[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]679.7[/C][C]677.735704365079[/C][C]675.708333333333[/C][C]2.02737103174604[/C][C]1.96429563492075[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]681.21[/C][C]678.911121031746[/C][C]674.874583333333[/C][C]4.03653769841269[/C][C]2.29887896825414[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]672.32[/C][C]674.497609126984[/C][C]673.514166666667[/C][C]0.983442460317468[/C][C]-2.17760912698407[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]669.98[/C][C]669.092311507937[/C][C]671.9725[/C][C]-2.88018849206356[/C][C]0.88768849206349[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]667.91[/C][C]667.886775793651[/C][C]670.367916666667[/C][C]-2.48114087301588[/C][C]0.0232242063491412[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]666.04[/C][C]666.418323412698[/C][C]668.7725[/C][C]-2.35417658730161[/C][C]-0.378323412698478[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]666.04[/C][C]666.591240079365[/C][C]667.18875[/C][C]-0.597509920634904[/C][C]-0.55124007936513[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]666.27[/C][C]667.738740079365[/C][C]665.605833333333[/C][C]2.13290674603177[/C][C]-1.46874007936503[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]664.45[/C][C]665.387549603175[/C][C]664.360416666667[/C][C]1.02713293650794[/C][C]-0.937549603174716[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]660.76[/C][C]662.869513888889[/C][C]663.449166666667[/C][C]-0.579652777777761[/C][C]-2.10951388888907[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]660.4[/C][C]661.194632936508[/C][C]662.4725[/C][C]-1.27786706349205[/C][C]-0.794632936507924[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]660.69[/C][C]661.355228174603[/C][C]661.392083333333[/C][C]-0.0368551587301448[/C][C]-0.665228174603158[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]660.69[/C][C]662.298621031746[/C][C]660.27125[/C][C]2.02737103174604[/C][C]-1.60862103174611[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]662.23[/C][C]662.99445436508[/C][C]658.957916666667[/C][C]4.03653769841269[/C][C]-0.76445436507936[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]661.41[/C][C]658.413025793651[/C][C]657.429583333333[/C][C]0.983442460317468[/C][C]2.99697420634914[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]659.02[/C][C]653.103561507936[/C][C]655.98375[/C][C]-2.88018849206356[/C][C]5.91643849206355[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]655.43[/C][C]652.095109126984[/C][C]654.57625[/C][C]-2.48114087301588[/C][C]3.33489087301575[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]652.59[/C][C]650.628740079365[/C][C]652.982916666667[/C][C]-2.35417658730161[/C][C]1.96125992063503[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]652.59[/C][C]650.672906746032[/C][C]651.270416666667[/C][C]-0.597509920634904[/C][C]1.91709325396846[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]648.2[/C][C]651.605823412698[/C][C]649.472916666667[/C][C]2.13290674603177[/C][C]-3.40582341269828[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]645.84[/C][C]648.261716269841[/C][C]647.234583333333[/C][C]1.02713293650794[/C][C]-2.42171626984123[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]644.67[/C][C]643.505763888889[/C][C]644.085416666667[/C][C]-0.579652777777761[/C][C]1.16423611111111[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]642.71[/C][C]639.258382936508[/C][C]640.53625[/C][C]-1.27786706349205[/C][C]3.45161706349211[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]640.14[/C][C]637.23939484127[/C][C]637.27625[/C][C]-0.0368551587301448[/C][C]2.90060515873017[/C][/ROW]
[ROW][C]73[/C][C]640.14[/C][C]636.177787698413[/C][C]634.150416666667[/C][C]2.02737103174604[/C][C]3.96221230158721[/C][/ROW]
[ROW][C]74[/C][C]639.64[/C][C]635.21695436508[/C][C]631.180416666667[/C][C]4.03653769841269[/C][C]4.42304563492064[/C][/ROW]
[ROW][C]75[/C][C]630.28[/C][C]629.036359126984[/C][C]628.052916666667[/C][C]0.983442460317468[/C][C]1.24364087301592[/C][/ROW]
[ROW][C]76[/C][C]614.57[/C][C]621.548561507936[/C][C]624.42875[/C][C]-2.88018849206356[/C][C]-6.97856150793643[/C][/ROW]
[ROW][C]77[/C][C]614.7[/C][C]618.016359126984[/C][C]620.4975[/C][C]-2.48114087301588[/C][C]-3.31635912698403[/C][/ROW]
[ROW][C]78[/C][C]615.08[/C][C]614.153740079365[/C][C]616.507916666667[/C][C]-2.35417658730161[/C][C]0.926259920634948[/C][/ROW]
[ROW][C]79[/C][C]615.08[/C][C]611.986240079365[/C][C]612.58375[/C][C]-0.597509920634904[/C][C]3.09375992063508[/C][/ROW]
[ROW][C]80[/C][C]614.43[/C][C]610.825406746032[/C][C]608.6925[/C][C]2.13290674603177[/C][C]3.60459325396835[/C][/ROW]
[ROW][C]81[/C][C]604.55[/C][C]605.892132936508[/C][C]604.865[/C][C]1.02713293650794[/C][C]-1.34213293650794[/C][/ROW]
[ROW][C]82[/C][C]598.98[/C][C]600.975763888889[/C][C]601.555416666667[/C][C]-0.579652777777761[/C][C]-1.99576388888897[/C][/ROW]
[ROW][C]83[/C][C]594.05[/C][C]597.298799603175[/C][C]598.576666666667[/C][C]-1.27786706349205[/C][C]-3.24879960317458[/C][/ROW]
[ROW][C]84[/C][C]593.05[/C][C]595.09064484127[/C][C]595.1275[/C][C]-0.0368551587301448[/C][C]-2.04064484126991[/C][/ROW]
[ROW][C]85[/C][C]593.05[/C][C]593.391537698413[/C][C]591.364166666667[/C][C]2.02737103174604[/C][C]-0.341537698412708[/C][/ROW]
[ROW][C]86[/C][C]593.34[/C][C]591.620287698413[/C][C]587.58375[/C][C]4.03653769841269[/C][C]1.71971230158726[/C][/ROW]
[ROW][C]87[/C][C]584.72[/C][C]584.786359126984[/C][C]583.802916666667[/C][C]0.983442460317468[/C][C]-0.066359126984139[/C][/ROW]
[ROW][C]88[/C][C]580.7[/C][C]576.92564484127[/C][C]579.805833333333[/C][C]-2.88018849206356[/C][C]3.77435515873026[/C][/ROW]
[ROW][C]89[/C][C]577.08[/C][C]573.191359126984[/C][C]575.6725[/C][C]-2.48114087301588[/C][C]3.88864087301602[/C][/ROW]
[ROW][C]90[/C][C]569.92[/C][C]569.311656746032[/C][C]571.665833333333[/C][C]-2.35417658730161[/C][C]0.608343253968314[/C][/ROW]
[ROW][C]91[/C][C]569.92[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.597509920634904[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]92[/C][C]568.86[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]2.13290674603177[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]93[/C][C]559.38[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.02713293650794[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]94[/C][C]548.22[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.579652777777761[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]95[/C][C]545.61[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1.27786706349205[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]96[/C][C]545.33[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0368551587301448[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=109394&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=109394&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
1771.28NANA2.02737103174604NA
2766.78NANA4.03653769841269NA
3757.59NANA0.983442460317468NA
4747.73NANA-2.88018849206356NA
5746.59NANA-2.48114087301588NA
6744.5NANA-2.35417658730161NA
7744.29744.621656746032745.219166666667-0.597509920634904-0.33165674603174
8743.79744.164573412698742.0316666666672.13290674603177-0.374573412698396
9738.89740.137966269841739.1108333333331.02713293650794-1.24796626984119
10736.74735.851180555556736.430833333333-0.5796527777777610.88881944444438
11732.77732.541716269841733.819583333333-1.277867063492050.228283730158751
12731.58731.154811507936731.191666666667-0.03685515873014480.425188492063626
13731.48730.61695436508728.5895833333332.027371031746040.863045634920809
14730.08730.052371031746726.0158333333334.036537698412690.0276289682541346
15724.19724.668859126984723.6854166666670.983442460317468-0.478859126984162
16716.81718.51564484127721.395833333333-2.88018849206356-1.70564484126999
17714.84716.484692460318718.965833333333-2.48114087301588-1.64469246031751
18713.18714.283323412698716.6375-2.35417658730161-1.1033234126985
19713.16713.775823412698714.373333333333-0.597509920634904-0.615823412698433
20713.15714.203323412698712.0704166666672.13290674603177-1.05332341269832
21713.6710.768382936508709.741251.027132936507942.83161706349199
22707.08706.745763888889707.325416666667-0.5796527777777610.334236111111181
23704.11703.522966269841704.800833333333-1.277867063492050.587033730158851
24704.36702.272311507936702.309166666667-0.03685515873014482.08768849206365
25704.36701.882371031746699.8552.027371031746042.47762896825395
26701.93701.429454365079697.3929166666674.036537698412690.500545634920741
27696.44695.690525793651694.7070833333330.9834424603174680.749474206349191
28686.58689.02689484127691.907083333334-2.88018849206356-2.44689484126991
29684.48686.667609126984689.14875-2.48114087301588-2.18760912698417
30683.74683.905406746032686.259583333333-2.35417658730161-0.165406746031749
31683.7682.702906746032683.300416666667-0.5975099206349040.997093253968387
32683.52682.596240079365680.4633333333332.132906746031770.923759920635007
33678.77679.126299603175678.0991666666671.02713293650794-0.356299603174648
34674.71675.888680555556676.468333333333-0.579652777777761-1.17868055555550
35670.28674.044632936508675.3225-1.27786706349205-3.76463293650806
36668.85674.24064484127674.2775-0.0368551587301448-5.39064484126982
37668.85675.259871031746673.23252.02737103174604-6.40987103174598
38669.35676.64820436508672.6116666666674.03653769841269-7.2982043650793
39672.28673.640109126984672.6566666666670.983442460317468-1.36010912698430
40671.6670.140228174603673.020416666667-2.880188492063561.45977182539696
41671.96671.150942460317673.632083333333-2.481140873015880.809057539682726
42671.18672.121656746032674.475833333333-2.35417658730161-0.941656746031754
43671.18674.782073412698675.379583333333-0.597509920634904-3.60207341269847
44681.14678.458740079365676.3258333333332.132906746031772.68125992063494
45682.23677.848799603175676.8216666666671.027132936507944.38120039682531
46679.98676.176180555556676.755833333333-0.5796527777777613.80381944444446
47679.69675.241716269841676.519583333333-1.277867063492054.44828373015889
48679.69676.099811507936676.136666666667-0.03685515873014483.5901884920637
49679.7677.735704365079675.7083333333332.027371031746041.96429563492075
50681.21678.911121031746674.8745833333334.036537698412692.29887896825414
51672.32674.497609126984673.5141666666670.983442460317468-2.17760912698407
52669.98669.092311507937671.9725-2.880188492063560.88768849206349
53667.91667.886775793651670.367916666667-2.481140873015880.0232242063491412
54666.04666.418323412698668.7725-2.35417658730161-0.378323412698478
55666.04666.591240079365667.18875-0.597509920634904-0.55124007936513
56666.27667.738740079365665.6058333333332.13290674603177-1.46874007936503
57664.45665.387549603175664.3604166666671.02713293650794-0.937549603174716
58660.76662.869513888889663.449166666667-0.579652777777761-2.10951388888907
59660.4661.194632936508662.4725-1.27786706349205-0.794632936507924
60660.69661.355228174603661.392083333333-0.0368551587301448-0.665228174603158
61660.69662.298621031746660.271252.02737103174604-1.60862103174611
62662.23662.99445436508658.9579166666674.03653769841269-0.76445436507936
63661.41658.413025793651657.4295833333330.9834424603174682.99697420634914
64659.02653.103561507936655.98375-2.880188492063565.91643849206355
65655.43652.095109126984654.57625-2.481140873015883.33489087301575
66652.59650.628740079365652.982916666667-2.354176587301611.96125992063503
67652.59650.672906746032651.270416666667-0.5975099206349041.91709325396846
68648.2651.605823412698649.4729166666672.13290674603177-3.40582341269828
69645.84648.261716269841647.2345833333331.02713293650794-2.42171626984123
70644.67643.505763888889644.085416666667-0.5796527777777611.16423611111111
71642.71639.258382936508640.53625-1.277867063492053.45161706349211
72640.14637.23939484127637.27625-0.03685515873014482.90060515873017
73640.14636.177787698413634.1504166666672.027371031746043.96221230158721
74639.64635.21695436508631.1804166666674.036537698412694.42304563492064
75630.28629.036359126984628.0529166666670.9834424603174681.24364087301592
76614.57621.548561507936624.42875-2.88018849206356-6.97856150793643
77614.7618.016359126984620.4975-2.48114087301588-3.31635912698403
78615.08614.153740079365616.507916666667-2.354176587301610.926259920634948
79615.08611.986240079365612.58375-0.5975099206349043.09375992063508
80614.43610.825406746032608.69252.132906746031773.60459325396835
81604.55605.892132936508604.8651.02713293650794-1.34213293650794
82598.98600.975763888889601.555416666667-0.579652777777761-1.99576388888897
83594.05597.298799603175598.576666666667-1.27786706349205-3.24879960317458
84593.05595.09064484127595.1275-0.0368551587301448-2.04064484126991
85593.05593.391537698413591.3641666666672.02737103174604-0.341537698412708
86593.34591.620287698413587.583754.036537698412691.71971230158726
87584.72584.786359126984583.8029166666670.983442460317468-0.066359126984139
88580.7576.92564484127579.805833333333-2.880188492063563.77435515873026
89577.08573.191359126984575.6725-2.481140873015883.88864087301602
90569.92569.311656746032571.665833333333-2.354176587301610.608343253968314
91569.92NANA-0.597509920634904NA
92568.86NANA2.13290674603177NA
93559.38NANA1.02713293650794NA
94548.22NANA-0.579652777777761NA
95545.61NANA-1.27786706349205NA
96545.33NANA-0.0368551587301448NA


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')