Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author*The author of this computation has been verified*
R Software Modulerwasp_decompose.wasp
Title produced by softwareClassical Decomposition
Date of computationSat, 18 Dec 2010 19:01:17 +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/18/t1292698763s5innt5lr9ygl44.htm/, Retrieved Tue, 30 Apr 2024 01:03:08 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=112161, Retrieved Tue, 30 Apr 2024 01:03:08 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact199
Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-     [Classical Decomposition] [HPC Retail Sales] [2008-03-02 16:19:32] [74be16979710d4c4e7c6647856088456]
-  M D  [Classical Decomposition] [Workshop 8, Class...] [2010-11-28 20:55:54] [d946de7cca328fbcf207448a112523ab]
- R  D    [Classical Decomposition] [Paper Decompositi...] [2010-12-18 18:53:33] [8081b8996d5947580de3eb171e82db4f]
-    D      [Classical Decomposition] [Paper Decompositi...] [2010-12-18 18:57:16] [8081b8996d5947580de3eb171e82db4f]
-    D          [Classical Decomposition] [Paper Decompositi...] [2010-12-18 19:01:17] [4d0f7ea43b071af5c75b527ee1ef14c2] [Current]
-    D            [Classical Decomposition] [Paper Decompositi...] [2010-12-18 19:04:54] [8081b8996d5947580de3eb171e82db4f]
-   P               [Classical Decomposition] [Decomposition - I...] [2010-12-22 08:38:18] [8081b8996d5947580de3eb171e82db4f]
-   P               [Classical Decomposition] [Decomposition - I...] [2010-12-22 08:38:18] [8081b8996d5947580de3eb171e82db4f]
-   P               [Classical Decomposition] [Decomposition - I...] [2010-12-22 08:38:18] [8081b8996d5947580de3eb171e82db4f]
-                   [Classical Decomposition] [Paper Decompositi...] [2010-12-22 08:56:07] [d946de7cca328fbcf207448a112523ab]
-                   [Classical Decomposition] [Paper Decompositi...] [2010-12-22 08:56:07] [d946de7cca328fbcf207448a112523ab]
- R  D              [Classical Decomposition] [] [2011-12-19 20:02:25] [58157dc6b621eed9dc2a8f45e356f037]
-   PD            [Classical Decomposition] [Decomposition - CPI] [2010-12-22 08:29:22] [8081b8996d5947580de3eb171e82db4f]
-   PD            [Classical Decomposition] [Decomposition - CPI] [2010-12-22 08:29:22] [8081b8996d5947580de3eb171e82db4f]
-    D            [Classical Decomposition] [Paper Decompositi...] [2010-12-22 08:52:36] [d946de7cca328fbcf207448a112523ab]
-                 [Classical Decomposition] [Paper Decompositi...] [2010-12-22 15:41:36] [3635fb7041b1998c5a1332cf9de22bce]
Feedback Forum

Post a new message
Dataseries X:
97,06
97,73
98
97,76
97,48
97,77
97,96
98,22
98,51
98,19
98,37
98,31
98,6
98,96
99,11
99,64
100,02
99,98
100,32
100,44
100,51
101
100,88
100,55
100,82
101,5
102,15
102,39
102,54
102,85
103,47
103,56
103,69
103,49
103,47
103,45
103,48
103,93
103,89
104,4
104,79
104,77
105,13
105,26
104,96
104,75
105,01
105,15
105,2
105,77
105,78
106,26
106,13
106,12
106,57
106,44
106,54
107,1
108,1
108,4
108,84
109,62
110,42
110,67
111,66
112,28
112,87
112,18
112,36
112,16
111,49
111,25
111,36
111,74
111,1
111,33
111,25
111,04
110,97
111,31
111,02
111,07
111,36
111,54




Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time2 seconds
R Server'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24

\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 & 'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=112161&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]'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=112161&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=112161&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'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24







Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
197.06NANA-0.393142361111116NA
297.73NANA-0.0377256944444476NA
398NANA-0.060503472222226NA
497.76NANA0.136510416666664NA
597.48NANA0.240190972222227NA
697.77NANA0.166440972222223NA
797.9698.417899305555698.01083333333330.407065972222215-0.457899305555557
898.2298.300052083333398.126250.173802083333332-0.080052083333328
998.5198.287621527777898.223750.06387152777779110.222378472222246
1098.1998.246996527777898.3483333333333-0.101336805555551-0.0569965277777698
1198.3798.346302083333398.5325-0.1861979166666670.0236979166667055
1298.3198.321440972222298.7304166666667-0.408975694444444-0.0114409722222035
1398.698.527690972222298.9208333333333-0.3931423611111160.0723090277777771
1498.9699.073940972222299.1116666666667-0.0377256944444476-0.113940972222224
1599.1199.226996527777899.2875-0.060503472222226-0.116996527777786
1699.6499.624427083333399.48791666666670.1365104166666640.0155729166666703
17100.0299.949774305555599.70958333333330.2401909722222270.0702256944444599
1899.98100.07394097222299.90750.166440972222223-0.0939409722222138
19100.32100.500399305556100.0933333333330.407065972222215-0.180399305555540
20100.44100.46546875100.2916666666670.173802083333332-0.0254687499999875
21100.51100.588038194444100.5241666666670.0638715277777911-0.0780381944444173
22101100.664079861111100.765416666667-0.1013368055555510.335920138888895
23100.88100.798802083333100.985-0.1861979166666670.0811979166666674
24100.55100.800607638889101.209583333333-0.408975694444444-0.250607638888894
25100.82101.067274305556101.460416666667-0.393142361111116-0.247274305555564
26101.5101.683940972222101.721666666667-0.0377256944444476-0.183940972222217
27102.15101.923663194444101.984166666667-0.0605034722222260.226336805555562
28102.39102.356927083333102.2204166666670.1365104166666640.0330729166666828
29102.54102.672274305556102.4320833333330.240190972222227-0.132274305555541
30102.85102.827274305556102.6608333333330.1664409722222230.0227256944444463
31103.47103.299565972222102.89250.4070659722222150.170434027777773
32103.56103.278385416667103.1045833333330.1738020833333320.281614583333337
33103.69103.342204861111103.2783333333330.06387152777779110.347795138888884
34103.49103.333246527778103.434583333333-0.1013368055555510.156753472222206
35103.47103.425885416667103.612083333333-0.1861979166666670.0441145833333394
36103.45103.376857638889103.785833333333-0.4089756944444440.073142361111124
37103.48103.541857638889103.935-0.393142361111116-0.0618576388888812
38103.93104.037274305556104.075-0.0377256944444476-0.107274305555549
39103.89104.138246527778104.19875-0.060503472222226-0.248246527777766
40104.4104.440677083333104.3041666666670.136510416666664-0.0406770833333354
41104.79104.661024305556104.4208333333330.2401909722222270.128975694444449
42104.77104.722274305556104.5558333333330.1664409722222230.047725694444452
43105.13105.105399305556104.6983333333330.4070659722222150.0246006944444446
44105.26105.02046875104.8466666666670.1738020833333320.239531250000013
45104.96105.065954861111105.0020833333330.0638715277777911-0.105954861111130
46104.75105.056996527778105.158333333333-0.101336805555551-0.30699652777777
47105.01105.10546875105.291666666667-0.186197916666667-0.0954687499999949
48105.15104.994774305556105.40375-0.4089756944444440.155225694444454
49105.2105.126857638889105.52-0.3931423611111160.073142361111124
50105.77105.591440972222105.629166666667-0.03772569444444760.178559027777766
51105.78105.683663194444105.744166666667-0.0605034722222260.096336805555552
52106.26106.044427083333105.9079166666670.1365104166666640.215572916666673
53106.13106.374774305556106.1345833333330.240190972222227-0.244774305555552
54106.12106.565190972222106.398750.166440972222223-0.445190972222207
55106.57107.092899305556106.6858333333330.407065972222215-0.522899305555555
56106.44107.17171875106.9979166666670.173802083333332-0.731718749999999
57106.54107.415538194444107.3516666666670.0638715277777911-0.875538194444445
58107.1107.627413194444107.72875-0.101336805555551-0.527413194444449
59108.1107.95671875108.142916666667-0.1861979166666670.143281250000001
60108.4108.221024305556108.63-0.4089756944444440.178975694444460
61108.84108.756024305556109.149166666667-0.3931423611111160.0839756944444616
62109.62109.613107638889109.650833333333-0.03772569444444760.00689236111112734
63110.42110.071996527778110.1325-0.0605034722222260.348003472222217
64110.67110.72234375110.5858333333330.136510416666664-0.0523437500000057
65111.66111.178107638889110.9379166666670.2401909722222270.481892361111107
66112.28111.364357638889111.1979166666670.1664409722222230.91564236111111
67112.87111.828732638889111.4216666666670.4070659722222151.04126736111114
68112.18111.788802083333111.6150.1738020833333320.391197916666684
69112.36111.795538194444111.7316666666670.06387152777779110.564461805555553
70112.16111.686163194444111.7875-0.1013368055555510.473836805555564
71111.49111.61171875111.797916666667-0.186197916666667-0.121718749999999
72111.25111.320190972222111.729166666667-0.408975694444444-0.070190972222207
73111.36111.205190972222111.598333333333-0.3931423611111160.154809027777787
74111.74111.445190972222111.482916666667-0.03772569444444760.294809027777788
75111.1111.330329861111111.390833333333-0.060503472222226-0.230329861111102
76111.33111.42609375111.2895833333330.136510416666664-0.0960937500000085
77111.25111.478940972222111.238750.240190972222227-0.228940972222205
78111.04111.411857638889111.2454166666670.166440972222223-0.371857638888869
79110.97NANA0.407065972222215NA
80111.31NANA0.173802083333332NA
81111.02NANA0.0638715277777911NA
82111.07NANA-0.101336805555551NA
83111.36NANA-0.186197916666667NA
84111.54NANA-0.408975694444444NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 97.06 & NA & NA & -0.393142361111116 & NA \tabularnewline
2 & 97.73 & NA & NA & -0.0377256944444476 & NA \tabularnewline
3 & 98 & NA & NA & -0.060503472222226 & NA \tabularnewline
4 & 97.76 & NA & NA & 0.136510416666664 & NA \tabularnewline
5 & 97.48 & NA & NA & 0.240190972222227 & NA \tabularnewline
6 & 97.77 & NA & NA & 0.166440972222223 & NA \tabularnewline
7 & 97.96 & 98.4178993055556 & 98.0108333333333 & 0.407065972222215 & -0.457899305555557 \tabularnewline
8 & 98.22 & 98.3000520833333 & 98.12625 & 0.173802083333332 & -0.080052083333328 \tabularnewline
9 & 98.51 & 98.2876215277778 & 98.22375 & 0.0638715277777911 & 0.222378472222246 \tabularnewline
10 & 98.19 & 98.2469965277778 & 98.3483333333333 & -0.101336805555551 & -0.0569965277777698 \tabularnewline
11 & 98.37 & 98.3463020833333 & 98.5325 & -0.186197916666667 & 0.0236979166667055 \tabularnewline
12 & 98.31 & 98.3214409722222 & 98.7304166666667 & -0.408975694444444 & -0.0114409722222035 \tabularnewline
13 & 98.6 & 98.5276909722222 & 98.9208333333333 & -0.393142361111116 & 0.0723090277777771 \tabularnewline
14 & 98.96 & 99.0739409722222 & 99.1116666666667 & -0.0377256944444476 & -0.113940972222224 \tabularnewline
15 & 99.11 & 99.2269965277778 & 99.2875 & -0.060503472222226 & -0.116996527777786 \tabularnewline
16 & 99.64 & 99.6244270833333 & 99.4879166666667 & 0.136510416666664 & 0.0155729166666703 \tabularnewline
17 & 100.02 & 99.9497743055555 & 99.7095833333333 & 0.240190972222227 & 0.0702256944444599 \tabularnewline
18 & 99.98 & 100.073940972222 & 99.9075 & 0.166440972222223 & -0.0939409722222138 \tabularnewline
19 & 100.32 & 100.500399305556 & 100.093333333333 & 0.407065972222215 & -0.180399305555540 \tabularnewline
20 & 100.44 & 100.46546875 & 100.291666666667 & 0.173802083333332 & -0.0254687499999875 \tabularnewline
21 & 100.51 & 100.588038194444 & 100.524166666667 & 0.0638715277777911 & -0.0780381944444173 \tabularnewline
22 & 101 & 100.664079861111 & 100.765416666667 & -0.101336805555551 & 0.335920138888895 \tabularnewline
23 & 100.88 & 100.798802083333 & 100.985 & -0.186197916666667 & 0.0811979166666674 \tabularnewline
24 & 100.55 & 100.800607638889 & 101.209583333333 & -0.408975694444444 & -0.250607638888894 \tabularnewline
25 & 100.82 & 101.067274305556 & 101.460416666667 & -0.393142361111116 & -0.247274305555564 \tabularnewline
26 & 101.5 & 101.683940972222 & 101.721666666667 & -0.0377256944444476 & -0.183940972222217 \tabularnewline
27 & 102.15 & 101.923663194444 & 101.984166666667 & -0.060503472222226 & 0.226336805555562 \tabularnewline
28 & 102.39 & 102.356927083333 & 102.220416666667 & 0.136510416666664 & 0.0330729166666828 \tabularnewline
29 & 102.54 & 102.672274305556 & 102.432083333333 & 0.240190972222227 & -0.132274305555541 \tabularnewline
30 & 102.85 & 102.827274305556 & 102.660833333333 & 0.166440972222223 & 0.0227256944444463 \tabularnewline
31 & 103.47 & 103.299565972222 & 102.8925 & 0.407065972222215 & 0.170434027777773 \tabularnewline
32 & 103.56 & 103.278385416667 & 103.104583333333 & 0.173802083333332 & 0.281614583333337 \tabularnewline
33 & 103.69 & 103.342204861111 & 103.278333333333 & 0.0638715277777911 & 0.347795138888884 \tabularnewline
34 & 103.49 & 103.333246527778 & 103.434583333333 & -0.101336805555551 & 0.156753472222206 \tabularnewline
35 & 103.47 & 103.425885416667 & 103.612083333333 & -0.186197916666667 & 0.0441145833333394 \tabularnewline
36 & 103.45 & 103.376857638889 & 103.785833333333 & -0.408975694444444 & 0.073142361111124 \tabularnewline
37 & 103.48 & 103.541857638889 & 103.935 & -0.393142361111116 & -0.0618576388888812 \tabularnewline
38 & 103.93 & 104.037274305556 & 104.075 & -0.0377256944444476 & -0.107274305555549 \tabularnewline
39 & 103.89 & 104.138246527778 & 104.19875 & -0.060503472222226 & -0.248246527777766 \tabularnewline
40 & 104.4 & 104.440677083333 & 104.304166666667 & 0.136510416666664 & -0.0406770833333354 \tabularnewline
41 & 104.79 & 104.661024305556 & 104.420833333333 & 0.240190972222227 & 0.128975694444449 \tabularnewline
42 & 104.77 & 104.722274305556 & 104.555833333333 & 0.166440972222223 & 0.047725694444452 \tabularnewline
43 & 105.13 & 105.105399305556 & 104.698333333333 & 0.407065972222215 & 0.0246006944444446 \tabularnewline
44 & 105.26 & 105.02046875 & 104.846666666667 & 0.173802083333332 & 0.239531250000013 \tabularnewline
45 & 104.96 & 105.065954861111 & 105.002083333333 & 0.0638715277777911 & -0.105954861111130 \tabularnewline
46 & 104.75 & 105.056996527778 & 105.158333333333 & -0.101336805555551 & -0.30699652777777 \tabularnewline
47 & 105.01 & 105.10546875 & 105.291666666667 & -0.186197916666667 & -0.0954687499999949 \tabularnewline
48 & 105.15 & 104.994774305556 & 105.40375 & -0.408975694444444 & 0.155225694444454 \tabularnewline
49 & 105.2 & 105.126857638889 & 105.52 & -0.393142361111116 & 0.073142361111124 \tabularnewline
50 & 105.77 & 105.591440972222 & 105.629166666667 & -0.0377256944444476 & 0.178559027777766 \tabularnewline
51 & 105.78 & 105.683663194444 & 105.744166666667 & -0.060503472222226 & 0.096336805555552 \tabularnewline
52 & 106.26 & 106.044427083333 & 105.907916666667 & 0.136510416666664 & 0.215572916666673 \tabularnewline
53 & 106.13 & 106.374774305556 & 106.134583333333 & 0.240190972222227 & -0.244774305555552 \tabularnewline
54 & 106.12 & 106.565190972222 & 106.39875 & 0.166440972222223 & -0.445190972222207 \tabularnewline
55 & 106.57 & 107.092899305556 & 106.685833333333 & 0.407065972222215 & -0.522899305555555 \tabularnewline
56 & 106.44 & 107.17171875 & 106.997916666667 & 0.173802083333332 & -0.731718749999999 \tabularnewline
57 & 106.54 & 107.415538194444 & 107.351666666667 & 0.0638715277777911 & -0.875538194444445 \tabularnewline
58 & 107.1 & 107.627413194444 & 107.72875 & -0.101336805555551 & -0.527413194444449 \tabularnewline
59 & 108.1 & 107.95671875 & 108.142916666667 & -0.186197916666667 & 0.143281250000001 \tabularnewline
60 & 108.4 & 108.221024305556 & 108.63 & -0.408975694444444 & 0.178975694444460 \tabularnewline
61 & 108.84 & 108.756024305556 & 109.149166666667 & -0.393142361111116 & 0.0839756944444616 \tabularnewline
62 & 109.62 & 109.613107638889 & 109.650833333333 & -0.0377256944444476 & 0.00689236111112734 \tabularnewline
63 & 110.42 & 110.071996527778 & 110.1325 & -0.060503472222226 & 0.348003472222217 \tabularnewline
64 & 110.67 & 110.72234375 & 110.585833333333 & 0.136510416666664 & -0.0523437500000057 \tabularnewline
65 & 111.66 & 111.178107638889 & 110.937916666667 & 0.240190972222227 & 0.481892361111107 \tabularnewline
66 & 112.28 & 111.364357638889 & 111.197916666667 & 0.166440972222223 & 0.91564236111111 \tabularnewline
67 & 112.87 & 111.828732638889 & 111.421666666667 & 0.407065972222215 & 1.04126736111114 \tabularnewline
68 & 112.18 & 111.788802083333 & 111.615 & 0.173802083333332 & 0.391197916666684 \tabularnewline
69 & 112.36 & 111.795538194444 & 111.731666666667 & 0.0638715277777911 & 0.564461805555553 \tabularnewline
70 & 112.16 & 111.686163194444 & 111.7875 & -0.101336805555551 & 0.473836805555564 \tabularnewline
71 & 111.49 & 111.61171875 & 111.797916666667 & -0.186197916666667 & -0.121718749999999 \tabularnewline
72 & 111.25 & 111.320190972222 & 111.729166666667 & -0.408975694444444 & -0.070190972222207 \tabularnewline
73 & 111.36 & 111.205190972222 & 111.598333333333 & -0.393142361111116 & 0.154809027777787 \tabularnewline
74 & 111.74 & 111.445190972222 & 111.482916666667 & -0.0377256944444476 & 0.294809027777788 \tabularnewline
75 & 111.1 & 111.330329861111 & 111.390833333333 & -0.060503472222226 & -0.230329861111102 \tabularnewline
76 & 111.33 & 111.42609375 & 111.289583333333 & 0.136510416666664 & -0.0960937500000085 \tabularnewline
77 & 111.25 & 111.478940972222 & 111.23875 & 0.240190972222227 & -0.228940972222205 \tabularnewline
78 & 111.04 & 111.411857638889 & 111.245416666667 & 0.166440972222223 & -0.371857638888869 \tabularnewline
79 & 110.97 & NA & NA & 0.407065972222215 & NA \tabularnewline
80 & 111.31 & NA & NA & 0.173802083333332 & NA \tabularnewline
81 & 111.02 & NA & NA & 0.0638715277777911 & NA \tabularnewline
82 & 111.07 & NA & NA & -0.101336805555551 & NA \tabularnewline
83 & 111.36 & NA & NA & -0.186197916666667 & NA \tabularnewline
84 & 111.54 & NA & NA & -0.408975694444444 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=112161&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]97.06[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.393142361111116[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]97.73[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0377256944444476[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]98[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.060503472222226[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]97.76[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.136510416666664[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]97.48[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.240190972222227[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]97.77[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.166440972222223[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]97.96[/C][C]98.4178993055556[/C][C]98.0108333333333[/C][C]0.407065972222215[/C][C]-0.457899305555557[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]98.22[/C][C]98.3000520833333[/C][C]98.12625[/C][C]0.173802083333332[/C][C]-0.080052083333328[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]98.51[/C][C]98.2876215277778[/C][C]98.22375[/C][C]0.0638715277777911[/C][C]0.222378472222246[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]98.19[/C][C]98.2469965277778[/C][C]98.3483333333333[/C][C]-0.101336805555551[/C][C]-0.0569965277777698[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]98.37[/C][C]98.3463020833333[/C][C]98.5325[/C][C]-0.186197916666667[/C][C]0.0236979166667055[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]98.31[/C][C]98.3214409722222[/C][C]98.7304166666667[/C][C]-0.408975694444444[/C][C]-0.0114409722222035[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]98.6[/C][C]98.5276909722222[/C][C]98.9208333333333[/C][C]-0.393142361111116[/C][C]0.0723090277777771[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]98.96[/C][C]99.0739409722222[/C][C]99.1116666666667[/C][C]-0.0377256944444476[/C][C]-0.113940972222224[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]99.11[/C][C]99.2269965277778[/C][C]99.2875[/C][C]-0.060503472222226[/C][C]-0.116996527777786[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]99.64[/C][C]99.6244270833333[/C][C]99.4879166666667[/C][C]0.136510416666664[/C][C]0.0155729166666703[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]100.02[/C][C]99.9497743055555[/C][C]99.7095833333333[/C][C]0.240190972222227[/C][C]0.0702256944444599[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]99.98[/C][C]100.073940972222[/C][C]99.9075[/C][C]0.166440972222223[/C][C]-0.0939409722222138[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]100.32[/C][C]100.500399305556[/C][C]100.093333333333[/C][C]0.407065972222215[/C][C]-0.180399305555540[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]100.44[/C][C]100.46546875[/C][C]100.291666666667[/C][C]0.173802083333332[/C][C]-0.0254687499999875[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]100.51[/C][C]100.588038194444[/C][C]100.524166666667[/C][C]0.0638715277777911[/C][C]-0.0780381944444173[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]101[/C][C]100.664079861111[/C][C]100.765416666667[/C][C]-0.101336805555551[/C][C]0.335920138888895[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]100.88[/C][C]100.798802083333[/C][C]100.985[/C][C]-0.186197916666667[/C][C]0.0811979166666674[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]100.55[/C][C]100.800607638889[/C][C]101.209583333333[/C][C]-0.408975694444444[/C][C]-0.250607638888894[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]100.82[/C][C]101.067274305556[/C][C]101.460416666667[/C][C]-0.393142361111116[/C][C]-0.247274305555564[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]101.5[/C][C]101.683940972222[/C][C]101.721666666667[/C][C]-0.0377256944444476[/C][C]-0.183940972222217[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]102.15[/C][C]101.923663194444[/C][C]101.984166666667[/C][C]-0.060503472222226[/C][C]0.226336805555562[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]102.39[/C][C]102.356927083333[/C][C]102.220416666667[/C][C]0.136510416666664[/C][C]0.0330729166666828[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]102.54[/C][C]102.672274305556[/C][C]102.432083333333[/C][C]0.240190972222227[/C][C]-0.132274305555541[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]102.85[/C][C]102.827274305556[/C][C]102.660833333333[/C][C]0.166440972222223[/C][C]0.0227256944444463[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]103.47[/C][C]103.299565972222[/C][C]102.8925[/C][C]0.407065972222215[/C][C]0.170434027777773[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]103.56[/C][C]103.278385416667[/C][C]103.104583333333[/C][C]0.173802083333332[/C][C]0.281614583333337[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]103.69[/C][C]103.342204861111[/C][C]103.278333333333[/C][C]0.0638715277777911[/C][C]0.347795138888884[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]103.49[/C][C]103.333246527778[/C][C]103.434583333333[/C][C]-0.101336805555551[/C][C]0.156753472222206[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]103.47[/C][C]103.425885416667[/C][C]103.612083333333[/C][C]-0.186197916666667[/C][C]0.0441145833333394[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]103.45[/C][C]103.376857638889[/C][C]103.785833333333[/C][C]-0.408975694444444[/C][C]0.073142361111124[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]103.48[/C][C]103.541857638889[/C][C]103.935[/C][C]-0.393142361111116[/C][C]-0.0618576388888812[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]103.93[/C][C]104.037274305556[/C][C]104.075[/C][C]-0.0377256944444476[/C][C]-0.107274305555549[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]103.89[/C][C]104.138246527778[/C][C]104.19875[/C][C]-0.060503472222226[/C][C]-0.248246527777766[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]104.4[/C][C]104.440677083333[/C][C]104.304166666667[/C][C]0.136510416666664[/C][C]-0.0406770833333354[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]104.79[/C][C]104.661024305556[/C][C]104.420833333333[/C][C]0.240190972222227[/C][C]0.128975694444449[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]104.77[/C][C]104.722274305556[/C][C]104.555833333333[/C][C]0.166440972222223[/C][C]0.047725694444452[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]105.13[/C][C]105.105399305556[/C][C]104.698333333333[/C][C]0.407065972222215[/C][C]0.0246006944444446[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]105.26[/C][C]105.02046875[/C][C]104.846666666667[/C][C]0.173802083333332[/C][C]0.239531250000013[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]104.96[/C][C]105.065954861111[/C][C]105.002083333333[/C][C]0.0638715277777911[/C][C]-0.105954861111130[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]104.75[/C][C]105.056996527778[/C][C]105.158333333333[/C][C]-0.101336805555551[/C][C]-0.30699652777777[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]105.01[/C][C]105.10546875[/C][C]105.291666666667[/C][C]-0.186197916666667[/C][C]-0.0954687499999949[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]105.15[/C][C]104.994774305556[/C][C]105.40375[/C][C]-0.408975694444444[/C][C]0.155225694444454[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]105.2[/C][C]105.126857638889[/C][C]105.52[/C][C]-0.393142361111116[/C][C]0.073142361111124[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]105.77[/C][C]105.591440972222[/C][C]105.629166666667[/C][C]-0.0377256944444476[/C][C]0.178559027777766[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]105.78[/C][C]105.683663194444[/C][C]105.744166666667[/C][C]-0.060503472222226[/C][C]0.096336805555552[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]106.26[/C][C]106.044427083333[/C][C]105.907916666667[/C][C]0.136510416666664[/C][C]0.215572916666673[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]106.13[/C][C]106.374774305556[/C][C]106.134583333333[/C][C]0.240190972222227[/C][C]-0.244774305555552[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]106.12[/C][C]106.565190972222[/C][C]106.39875[/C][C]0.166440972222223[/C][C]-0.445190972222207[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]106.57[/C][C]107.092899305556[/C][C]106.685833333333[/C][C]0.407065972222215[/C][C]-0.522899305555555[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]106.44[/C][C]107.17171875[/C][C]106.997916666667[/C][C]0.173802083333332[/C][C]-0.731718749999999[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]106.54[/C][C]107.415538194444[/C][C]107.351666666667[/C][C]0.0638715277777911[/C][C]-0.875538194444445[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]107.1[/C][C]107.627413194444[/C][C]107.72875[/C][C]-0.101336805555551[/C][C]-0.527413194444449[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]108.1[/C][C]107.95671875[/C][C]108.142916666667[/C][C]-0.186197916666667[/C][C]0.143281250000001[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]108.4[/C][C]108.221024305556[/C][C]108.63[/C][C]-0.408975694444444[/C][C]0.178975694444460[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]108.84[/C][C]108.756024305556[/C][C]109.149166666667[/C][C]-0.393142361111116[/C][C]0.0839756944444616[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]109.62[/C][C]109.613107638889[/C][C]109.650833333333[/C][C]-0.0377256944444476[/C][C]0.00689236111112734[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]110.42[/C][C]110.071996527778[/C][C]110.1325[/C][C]-0.060503472222226[/C][C]0.348003472222217[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]110.67[/C][C]110.72234375[/C][C]110.585833333333[/C][C]0.136510416666664[/C][C]-0.0523437500000057[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]111.66[/C][C]111.178107638889[/C][C]110.937916666667[/C][C]0.240190972222227[/C][C]0.481892361111107[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]112.28[/C][C]111.364357638889[/C][C]111.197916666667[/C][C]0.166440972222223[/C][C]0.91564236111111[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]112.87[/C][C]111.828732638889[/C][C]111.421666666667[/C][C]0.407065972222215[/C][C]1.04126736111114[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]112.18[/C][C]111.788802083333[/C][C]111.615[/C][C]0.173802083333332[/C][C]0.391197916666684[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]112.36[/C][C]111.795538194444[/C][C]111.731666666667[/C][C]0.0638715277777911[/C][C]0.564461805555553[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]112.16[/C][C]111.686163194444[/C][C]111.7875[/C][C]-0.101336805555551[/C][C]0.473836805555564[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]111.49[/C][C]111.61171875[/C][C]111.797916666667[/C][C]-0.186197916666667[/C][C]-0.121718749999999[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]111.25[/C][C]111.320190972222[/C][C]111.729166666667[/C][C]-0.408975694444444[/C][C]-0.070190972222207[/C][/ROW]
[ROW][C]73[/C][C]111.36[/C][C]111.205190972222[/C][C]111.598333333333[/C][C]-0.393142361111116[/C][C]0.154809027777787[/C][/ROW]
[ROW][C]74[/C][C]111.74[/C][C]111.445190972222[/C][C]111.482916666667[/C][C]-0.0377256944444476[/C][C]0.294809027777788[/C][/ROW]
[ROW][C]75[/C][C]111.1[/C][C]111.330329861111[/C][C]111.390833333333[/C][C]-0.060503472222226[/C][C]-0.230329861111102[/C][/ROW]
[ROW][C]76[/C][C]111.33[/C][C]111.42609375[/C][C]111.289583333333[/C][C]0.136510416666664[/C][C]-0.0960937500000085[/C][/ROW]
[ROW][C]77[/C][C]111.25[/C][C]111.478940972222[/C][C]111.23875[/C][C]0.240190972222227[/C][C]-0.228940972222205[/C][/ROW]
[ROW][C]78[/C][C]111.04[/C][C]111.411857638889[/C][C]111.245416666667[/C][C]0.166440972222223[/C][C]-0.371857638888869[/C][/ROW]
[ROW][C]79[/C][C]110.97[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.407065972222215[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]80[/C][C]111.31[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.173802083333332[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]81[/C][C]111.02[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0638715277777911[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]82[/C][C]111.07[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.101336805555551[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]83[/C][C]111.36[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.186197916666667[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]84[/C][C]111.54[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.408975694444444[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=112161&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=112161&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
197.06NANA-0.393142361111116NA
297.73NANA-0.0377256944444476NA
398NANA-0.060503472222226NA
497.76NANA0.136510416666664NA
597.48NANA0.240190972222227NA
697.77NANA0.166440972222223NA
797.9698.417899305555698.01083333333330.407065972222215-0.457899305555557
898.2298.300052083333398.126250.173802083333332-0.080052083333328
998.5198.287621527777898.223750.06387152777779110.222378472222246
1098.1998.246996527777898.3483333333333-0.101336805555551-0.0569965277777698
1198.3798.346302083333398.5325-0.1861979166666670.0236979166667055
1298.3198.321440972222298.7304166666667-0.408975694444444-0.0114409722222035
1398.698.527690972222298.9208333333333-0.3931423611111160.0723090277777771
1498.9699.073940972222299.1116666666667-0.0377256944444476-0.113940972222224
1599.1199.226996527777899.2875-0.060503472222226-0.116996527777786
1699.6499.624427083333399.48791666666670.1365104166666640.0155729166666703
17100.0299.949774305555599.70958333333330.2401909722222270.0702256944444599
1899.98100.07394097222299.90750.166440972222223-0.0939409722222138
19100.32100.500399305556100.0933333333330.407065972222215-0.180399305555540
20100.44100.46546875100.2916666666670.173802083333332-0.0254687499999875
21100.51100.588038194444100.5241666666670.0638715277777911-0.0780381944444173
22101100.664079861111100.765416666667-0.1013368055555510.335920138888895
23100.88100.798802083333100.985-0.1861979166666670.0811979166666674
24100.55100.800607638889101.209583333333-0.408975694444444-0.250607638888894
25100.82101.067274305556101.460416666667-0.393142361111116-0.247274305555564
26101.5101.683940972222101.721666666667-0.0377256944444476-0.183940972222217
27102.15101.923663194444101.984166666667-0.0605034722222260.226336805555562
28102.39102.356927083333102.2204166666670.1365104166666640.0330729166666828
29102.54102.672274305556102.4320833333330.240190972222227-0.132274305555541
30102.85102.827274305556102.6608333333330.1664409722222230.0227256944444463
31103.47103.299565972222102.89250.4070659722222150.170434027777773
32103.56103.278385416667103.1045833333330.1738020833333320.281614583333337
33103.69103.342204861111103.2783333333330.06387152777779110.347795138888884
34103.49103.333246527778103.434583333333-0.1013368055555510.156753472222206
35103.47103.425885416667103.612083333333-0.1861979166666670.0441145833333394
36103.45103.376857638889103.785833333333-0.4089756944444440.073142361111124
37103.48103.541857638889103.935-0.393142361111116-0.0618576388888812
38103.93104.037274305556104.075-0.0377256944444476-0.107274305555549
39103.89104.138246527778104.19875-0.060503472222226-0.248246527777766
40104.4104.440677083333104.3041666666670.136510416666664-0.0406770833333354
41104.79104.661024305556104.4208333333330.2401909722222270.128975694444449
42104.77104.722274305556104.5558333333330.1664409722222230.047725694444452
43105.13105.105399305556104.6983333333330.4070659722222150.0246006944444446
44105.26105.02046875104.8466666666670.1738020833333320.239531250000013
45104.96105.065954861111105.0020833333330.0638715277777911-0.105954861111130
46104.75105.056996527778105.158333333333-0.101336805555551-0.30699652777777
47105.01105.10546875105.291666666667-0.186197916666667-0.0954687499999949
48105.15104.994774305556105.40375-0.4089756944444440.155225694444454
49105.2105.126857638889105.52-0.3931423611111160.073142361111124
50105.77105.591440972222105.629166666667-0.03772569444444760.178559027777766
51105.78105.683663194444105.744166666667-0.0605034722222260.096336805555552
52106.26106.044427083333105.9079166666670.1365104166666640.215572916666673
53106.13106.374774305556106.1345833333330.240190972222227-0.244774305555552
54106.12106.565190972222106.398750.166440972222223-0.445190972222207
55106.57107.092899305556106.6858333333330.407065972222215-0.522899305555555
56106.44107.17171875106.9979166666670.173802083333332-0.731718749999999
57106.54107.415538194444107.3516666666670.0638715277777911-0.875538194444445
58107.1107.627413194444107.72875-0.101336805555551-0.527413194444449
59108.1107.95671875108.142916666667-0.1861979166666670.143281250000001
60108.4108.221024305556108.63-0.4089756944444440.178975694444460
61108.84108.756024305556109.149166666667-0.3931423611111160.0839756944444616
62109.62109.613107638889109.650833333333-0.03772569444444760.00689236111112734
63110.42110.071996527778110.1325-0.0605034722222260.348003472222217
64110.67110.72234375110.5858333333330.136510416666664-0.0523437500000057
65111.66111.178107638889110.9379166666670.2401909722222270.481892361111107
66112.28111.364357638889111.1979166666670.1664409722222230.91564236111111
67112.87111.828732638889111.4216666666670.4070659722222151.04126736111114
68112.18111.788802083333111.6150.1738020833333320.391197916666684
69112.36111.795538194444111.7316666666670.06387152777779110.564461805555553
70112.16111.686163194444111.7875-0.1013368055555510.473836805555564
71111.49111.61171875111.797916666667-0.186197916666667-0.121718749999999
72111.25111.320190972222111.729166666667-0.408975694444444-0.070190972222207
73111.36111.205190972222111.598333333333-0.3931423611111160.154809027777787
74111.74111.445190972222111.482916666667-0.03772569444444760.294809027777788
75111.1111.330329861111111.390833333333-0.060503472222226-0.230329861111102
76111.33111.42609375111.2895833333330.136510416666664-0.0960937500000085
77111.25111.478940972222111.238750.240190972222227-0.228940972222205
78111.04111.411857638889111.2454166666670.166440972222223-0.371857638888869
79110.97NANA0.407065972222215NA
80111.31NANA0.173802083333332NA
81111.02NANA0.0638715277777911NA
82111.07NANA-0.101336805555551NA
83111.36NANA-0.186197916666667NA
84111.54NANA-0.408975694444444NA



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')