Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author*Unverified author*
R Software Modulerwasp_decompose.wasp
Title produced by softwareClassical Decomposition
Date of computationTue, 17 May 2011 10:05:04 +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/2011/May/17/t1305626603a2nylqato2z9j62.htm/, Retrieved Fri, 10 May 2024 05:49:40 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=121696, Retrieved Fri, 10 May 2024 05:49:40 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywordsKDGP2W92
Estimated Impact132
Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-       [Classical Decomposition] [IKO opdracht 9 we...] [2011-05-17 10:05:04] [3f8170910ab21fde7eba151af40022ac] [Current]
Feedback Forum

Post a new message
Dataseries X:
3893,9
3799,2
3769,6
3768,6
3854,9
3778,5
3779,7
3803,2
3900,3
3792,6
3767,4
3752,6
3829,6
3722,6
3692,9
3681
3762,9
3661,7
3633,1
3621,5
3710
3619,4
3595,2
3573,2
3650,1
3554,2
3537
3528,6
3597,1
3521,9
3516,5
3515,7
3600,2
3517,1
3513,7
3528,2
3608,3
3502,5
3502,5
3495,3
3543,8
3425,3
3418,4
3406,4
3446,1
3341,1
3347
3354,9
3399
3288,9
3279
3275,2
3314
3227,1
3225,3
3228,6
3287,1
3210,1
3213,1
3228
3287
3211
3199,8
3166,3
3164
3156,7
3156
3165,5
3179,2
3182,5
3179,5
3193,5
3219,6
3221,9
3210,1




Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time3 seconds
R Server'Gwilym Jenkins' @ www.wessa.org

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Summary of computational transaction \tabularnewline
Raw Input & view raw input (R code)  \tabularnewline
Raw Output & view raw output of R engine  \tabularnewline
Computing time & 3 seconds \tabularnewline
R Server & 'Gwilym Jenkins' @ www.wessa.org \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=121696&T=0

[TABLE]
[ROW][C]Summary of computational transaction[/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Input[/C][C]view raw input (R code) [/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Output[/C][C]view raw output of R engine [/C][/ROW]
[ROW][C]Computing time[/C][C]3 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'Gwilym Jenkins' @ www.wessa.org[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=121696&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=121696&T=0

As an alternative you can also use a QR Code:  

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

Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time3 seconds
R Server'Gwilym Jenkins' @ www.wessa.org







Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
13893.9NANA73.011736111111NA
23799.2NANA-15.4365972222225NA
33769.6NANA-17.7132638888885NA
43768.6NANA-19.5799305555555NA
53854.9NANA37.4834027777778NA
63778.5NANA-30.7782638888888NA
73779.73772.646736111113802.3625-29.71576388888887.05326388888898
83803.23773.711736111113796.49166666667-22.779930555555429.4882638888885
93900.33832.500069444443790.1041666666742.395902777777767.7999305555554
103792.63759.034236111113783.25833333333-24.224097222222133.5657638888883
113767.43762.965069444443775.775-12.80993055555574.43493055555564
123752.63787.221736111113767.07520.1467361111109-34.6217361111107
133829.63829.111736111113756.173.0117361111110.488263888888923
143722.63726.984236111113742.42083333333-15.4365972222225-4.38423611111102
153692.93709.207569444443726.92083333333-17.7132638888885-16.3075694444442
1636813692.195069444443711.775-19.5799305555555-11.1950694444445
173762.93734.866736111113697.3833333333337.483402777777828.033263888889
183661.73651.955069444443682.73333333333-30.77826388888889.74493055555604
193633.13638.063402777783667.77916666667-29.7157638888888-4.96340277777699
203621.53630.503402777783653.28333333333-22.7799305555554-9.00340277777696
2137103682.166736111113639.7708333333342.395902777777727.8332638888892
223619.43602.700902777783626.925-24.224097222222116.6990972222229
233595.23600.856736111113613.66666666667-12.8099305555557-5.65673611111015
243573.23621.080069444443600.9333333333320.1467361111109-47.8800694444435
253650.13663.261736111113590.2573.011736111111-13.1617361111107
263554.23565.546736111113580.98333333333-15.4365972222225-11.3467361111107
2735373554.286736111113572-17.7132638888885-17.2867361111107
283528.63543.582569444443563.1625-19.5799305555555-14.9825694444444
293597.13592.987569444443555.5041666666737.48340277777784.11243055555542
303521.93519.455069444443550.23333333333-30.77826388888882.4449305555554
313516.53516.900902777783546.61666666667-29.7157638888888-0.400902777777446
323515.73519.940902777783542.72083333333-22.7799305555554-4.24090277777805
333600.23581.525069444443539.1291666666742.395902777777718.6749305555554
343517.13512.080069444443536.30416666667-24.22409722222215.01993055555567
353513.73519.885902777783532.69583333333-12.8099305555557-6.18590277777776
363528.23546.596736111113526.4520.1467361111109-18.3967361111108
373608.33591.349236111113518.337573.01173611111116.9507638888886
383502.53494.259236111113509.69583333333-15.43659722222258.24076388888852
393502.53481.007569444443498.72083333333-17.713263888888521.4924305555551
403495.33465.386736111113484.96666666667-19.579930555555529.9132638888891
413543.83508.170902777783470.687537.483402777777835.6290972222228
423425.33425.742569444443456.52083333333-30.7782638888888-0.442569444443961
433418.43410.863402777783440.57916666667-29.71576388888887.53659722222255
443406.43400.178402777783422.95833333333-22.77993055555546.2215972222225
453446.13447.141736111113404.7458333333342.3959027777777-1.04173611111128
463341.13362.038402777783386.2625-24.2240972222221-20.9384027777778
4733473354.706736111113367.51666666667-12.8099305555557-7.70673611111124
483354.93369.830069444443349.6833333333320.1467361111109-14.9300694444446
4933993406.390902777783333.3791666666773.011736111111-7.39090277777768
503288.93302.488402777783317.925-15.4365972222225-13.5884027777765
5132793286.178402777783303.89166666667-17.7132638888885-7.17840277777759
523275.23272.228402777783291.80833333333-19.57993055555552.97159722222295
5333143318.254236111113280.7708333333337.4834027777778-4.25423611111091
543227.13239.125902777783269.90416666667-30.7782638888888-12.0259027777774
553225.33230.234236111113259.95-29.7157638888888-4.93423611111075
563228.63229.257569444443252.0375-22.7799305555554-0.657569444444107
573287.13287.887569444443245.4916666666742.3959027777777-0.787569444444216
583210.13213.430069444443237.65416666667-24.2240972222221-3.33006944444423
593213.13214.056736111113226.86666666667-12.8099305555557-0.956736111110786
6032283237.830069444443217.6833333333320.1467361111109-9.83006944444423
6132873284.874236111113211.862573.0117361111112.12576388888965
6232113190.909236111113206.34583333333-15.436597222222520.0907638888893
633199.83181.507569444443199.22083333333-17.713263888888518.2924305555557
643166.33173.995069444443193.575-19.5799305555555-7.69506944444356
6531643228.508402777783191.02537.4834027777778-64.5084027777775
663156.73157.409236111113188.1875-30.7782638888888-0.70923611111084
6731563154.225902777783183.94166666667-29.71576388888881.77409722222183
683165.53158.807569444443181.5875-22.77993055555546.6924305555558
693179.23224.866736111113182.4708333333342.3959027777777-45.6667361111108
703182.5NANA-24.2240972222221NA
713179.5NANA-12.8099305555557NA
723193.5NANA20.1467361111109NA
733219.6NANANANA
743221.9NANANANA
753210.1NANANANA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 3893.9 & NA & NA & 73.011736111111 & NA \tabularnewline
2 & 3799.2 & NA & NA & -15.4365972222225 & NA \tabularnewline
3 & 3769.6 & NA & NA & -17.7132638888885 & NA \tabularnewline
4 & 3768.6 & NA & NA & -19.5799305555555 & NA \tabularnewline
5 & 3854.9 & NA & NA & 37.4834027777778 & NA \tabularnewline
6 & 3778.5 & NA & NA & -30.7782638888888 & NA \tabularnewline
7 & 3779.7 & 3772.64673611111 & 3802.3625 & -29.7157638888888 & 7.05326388888898 \tabularnewline
8 & 3803.2 & 3773.71173611111 & 3796.49166666667 & -22.7799305555554 & 29.4882638888885 \tabularnewline
9 & 3900.3 & 3832.50006944444 & 3790.10416666667 & 42.3959027777777 & 67.7999305555554 \tabularnewline
10 & 3792.6 & 3759.03423611111 & 3783.25833333333 & -24.2240972222221 & 33.5657638888883 \tabularnewline
11 & 3767.4 & 3762.96506944444 & 3775.775 & -12.8099305555557 & 4.43493055555564 \tabularnewline
12 & 3752.6 & 3787.22173611111 & 3767.075 & 20.1467361111109 & -34.6217361111107 \tabularnewline
13 & 3829.6 & 3829.11173611111 & 3756.1 & 73.011736111111 & 0.488263888888923 \tabularnewline
14 & 3722.6 & 3726.98423611111 & 3742.42083333333 & -15.4365972222225 & -4.38423611111102 \tabularnewline
15 & 3692.9 & 3709.20756944444 & 3726.92083333333 & -17.7132638888885 & -16.3075694444442 \tabularnewline
16 & 3681 & 3692.19506944444 & 3711.775 & -19.5799305555555 & -11.1950694444445 \tabularnewline
17 & 3762.9 & 3734.86673611111 & 3697.38333333333 & 37.4834027777778 & 28.033263888889 \tabularnewline
18 & 3661.7 & 3651.95506944444 & 3682.73333333333 & -30.7782638888888 & 9.74493055555604 \tabularnewline
19 & 3633.1 & 3638.06340277778 & 3667.77916666667 & -29.7157638888888 & -4.96340277777699 \tabularnewline
20 & 3621.5 & 3630.50340277778 & 3653.28333333333 & -22.7799305555554 & -9.00340277777696 \tabularnewline
21 & 3710 & 3682.16673611111 & 3639.77083333333 & 42.3959027777777 & 27.8332638888892 \tabularnewline
22 & 3619.4 & 3602.70090277778 & 3626.925 & -24.2240972222221 & 16.6990972222229 \tabularnewline
23 & 3595.2 & 3600.85673611111 & 3613.66666666667 & -12.8099305555557 & -5.65673611111015 \tabularnewline
24 & 3573.2 & 3621.08006944444 & 3600.93333333333 & 20.1467361111109 & -47.8800694444435 \tabularnewline
25 & 3650.1 & 3663.26173611111 & 3590.25 & 73.011736111111 & -13.1617361111107 \tabularnewline
26 & 3554.2 & 3565.54673611111 & 3580.98333333333 & -15.4365972222225 & -11.3467361111107 \tabularnewline
27 & 3537 & 3554.28673611111 & 3572 & -17.7132638888885 & -17.2867361111107 \tabularnewline
28 & 3528.6 & 3543.58256944444 & 3563.1625 & -19.5799305555555 & -14.9825694444444 \tabularnewline
29 & 3597.1 & 3592.98756944444 & 3555.50416666667 & 37.4834027777778 & 4.11243055555542 \tabularnewline
30 & 3521.9 & 3519.45506944444 & 3550.23333333333 & -30.7782638888888 & 2.4449305555554 \tabularnewline
31 & 3516.5 & 3516.90090277778 & 3546.61666666667 & -29.7157638888888 & -0.400902777777446 \tabularnewline
32 & 3515.7 & 3519.94090277778 & 3542.72083333333 & -22.7799305555554 & -4.24090277777805 \tabularnewline
33 & 3600.2 & 3581.52506944444 & 3539.12916666667 & 42.3959027777777 & 18.6749305555554 \tabularnewline
34 & 3517.1 & 3512.08006944444 & 3536.30416666667 & -24.2240972222221 & 5.01993055555567 \tabularnewline
35 & 3513.7 & 3519.88590277778 & 3532.69583333333 & -12.8099305555557 & -6.18590277777776 \tabularnewline
36 & 3528.2 & 3546.59673611111 & 3526.45 & 20.1467361111109 & -18.3967361111108 \tabularnewline
37 & 3608.3 & 3591.34923611111 & 3518.3375 & 73.011736111111 & 16.9507638888886 \tabularnewline
38 & 3502.5 & 3494.25923611111 & 3509.69583333333 & -15.4365972222225 & 8.24076388888852 \tabularnewline
39 & 3502.5 & 3481.00756944444 & 3498.72083333333 & -17.7132638888885 & 21.4924305555551 \tabularnewline
40 & 3495.3 & 3465.38673611111 & 3484.96666666667 & -19.5799305555555 & 29.9132638888891 \tabularnewline
41 & 3543.8 & 3508.17090277778 & 3470.6875 & 37.4834027777778 & 35.6290972222228 \tabularnewline
42 & 3425.3 & 3425.74256944444 & 3456.52083333333 & -30.7782638888888 & -0.442569444443961 \tabularnewline
43 & 3418.4 & 3410.86340277778 & 3440.57916666667 & -29.7157638888888 & 7.53659722222255 \tabularnewline
44 & 3406.4 & 3400.17840277778 & 3422.95833333333 & -22.7799305555554 & 6.2215972222225 \tabularnewline
45 & 3446.1 & 3447.14173611111 & 3404.74583333333 & 42.3959027777777 & -1.04173611111128 \tabularnewline
46 & 3341.1 & 3362.03840277778 & 3386.2625 & -24.2240972222221 & -20.9384027777778 \tabularnewline
47 & 3347 & 3354.70673611111 & 3367.51666666667 & -12.8099305555557 & -7.70673611111124 \tabularnewline
48 & 3354.9 & 3369.83006944444 & 3349.68333333333 & 20.1467361111109 & -14.9300694444446 \tabularnewline
49 & 3399 & 3406.39090277778 & 3333.37916666667 & 73.011736111111 & -7.39090277777768 \tabularnewline
50 & 3288.9 & 3302.48840277778 & 3317.925 & -15.4365972222225 & -13.5884027777765 \tabularnewline
51 & 3279 & 3286.17840277778 & 3303.89166666667 & -17.7132638888885 & -7.17840277777759 \tabularnewline
52 & 3275.2 & 3272.22840277778 & 3291.80833333333 & -19.5799305555555 & 2.97159722222295 \tabularnewline
53 & 3314 & 3318.25423611111 & 3280.77083333333 & 37.4834027777778 & -4.25423611111091 \tabularnewline
54 & 3227.1 & 3239.12590277778 & 3269.90416666667 & -30.7782638888888 & -12.0259027777774 \tabularnewline
55 & 3225.3 & 3230.23423611111 & 3259.95 & -29.7157638888888 & -4.93423611111075 \tabularnewline
56 & 3228.6 & 3229.25756944444 & 3252.0375 & -22.7799305555554 & -0.657569444444107 \tabularnewline
57 & 3287.1 & 3287.88756944444 & 3245.49166666667 & 42.3959027777777 & -0.787569444444216 \tabularnewline
58 & 3210.1 & 3213.43006944444 & 3237.65416666667 & -24.2240972222221 & -3.33006944444423 \tabularnewline
59 & 3213.1 & 3214.05673611111 & 3226.86666666667 & -12.8099305555557 & -0.956736111110786 \tabularnewline
60 & 3228 & 3237.83006944444 & 3217.68333333333 & 20.1467361111109 & -9.83006944444423 \tabularnewline
61 & 3287 & 3284.87423611111 & 3211.8625 & 73.011736111111 & 2.12576388888965 \tabularnewline
62 & 3211 & 3190.90923611111 & 3206.34583333333 & -15.4365972222225 & 20.0907638888893 \tabularnewline
63 & 3199.8 & 3181.50756944444 & 3199.22083333333 & -17.7132638888885 & 18.2924305555557 \tabularnewline
64 & 3166.3 & 3173.99506944444 & 3193.575 & -19.5799305555555 & -7.69506944444356 \tabularnewline
65 & 3164 & 3228.50840277778 & 3191.025 & 37.4834027777778 & -64.5084027777775 \tabularnewline
66 & 3156.7 & 3157.40923611111 & 3188.1875 & -30.7782638888888 & -0.70923611111084 \tabularnewline
67 & 3156 & 3154.22590277778 & 3183.94166666667 & -29.7157638888888 & 1.77409722222183 \tabularnewline
68 & 3165.5 & 3158.80756944444 & 3181.5875 & -22.7799305555554 & 6.6924305555558 \tabularnewline
69 & 3179.2 & 3224.86673611111 & 3182.47083333333 & 42.3959027777777 & -45.6667361111108 \tabularnewline
70 & 3182.5 & NA & NA & -24.2240972222221 & NA \tabularnewline
71 & 3179.5 & NA & NA & -12.8099305555557 & NA \tabularnewline
72 & 3193.5 & NA & NA & 20.1467361111109 & NA \tabularnewline
73 & 3219.6 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
74 & 3221.9 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
75 & 3210.1 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=121696&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]3893.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]73.011736111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]3799.2[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-15.4365972222225[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]3769.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-17.7132638888885[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]3768.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-19.5799305555555[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]3854.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]37.4834027777778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]3778.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-30.7782638888888[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]3779.7[/C][C]3772.64673611111[/C][C]3802.3625[/C][C]-29.7157638888888[/C][C]7.05326388888898[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]3803.2[/C][C]3773.71173611111[/C][C]3796.49166666667[/C][C]-22.7799305555554[/C][C]29.4882638888885[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]3900.3[/C][C]3832.50006944444[/C][C]3790.10416666667[/C][C]42.3959027777777[/C][C]67.7999305555554[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]3792.6[/C][C]3759.03423611111[/C][C]3783.25833333333[/C][C]-24.2240972222221[/C][C]33.5657638888883[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]3767.4[/C][C]3762.96506944444[/C][C]3775.775[/C][C]-12.8099305555557[/C][C]4.43493055555564[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]3752.6[/C][C]3787.22173611111[/C][C]3767.075[/C][C]20.1467361111109[/C][C]-34.6217361111107[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]3829.6[/C][C]3829.11173611111[/C][C]3756.1[/C][C]73.011736111111[/C][C]0.488263888888923[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]3722.6[/C][C]3726.98423611111[/C][C]3742.42083333333[/C][C]-15.4365972222225[/C][C]-4.38423611111102[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]3692.9[/C][C]3709.20756944444[/C][C]3726.92083333333[/C][C]-17.7132638888885[/C][C]-16.3075694444442[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]3681[/C][C]3692.19506944444[/C][C]3711.775[/C][C]-19.5799305555555[/C][C]-11.1950694444445[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]3762.9[/C][C]3734.86673611111[/C][C]3697.38333333333[/C][C]37.4834027777778[/C][C]28.033263888889[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]3661.7[/C][C]3651.95506944444[/C][C]3682.73333333333[/C][C]-30.7782638888888[/C][C]9.74493055555604[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]3633.1[/C][C]3638.06340277778[/C][C]3667.77916666667[/C][C]-29.7157638888888[/C][C]-4.96340277777699[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]3621.5[/C][C]3630.50340277778[/C][C]3653.28333333333[/C][C]-22.7799305555554[/C][C]-9.00340277777696[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]3710[/C][C]3682.16673611111[/C][C]3639.77083333333[/C][C]42.3959027777777[/C][C]27.8332638888892[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]3619.4[/C][C]3602.70090277778[/C][C]3626.925[/C][C]-24.2240972222221[/C][C]16.6990972222229[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]3595.2[/C][C]3600.85673611111[/C][C]3613.66666666667[/C][C]-12.8099305555557[/C][C]-5.65673611111015[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]3573.2[/C][C]3621.08006944444[/C][C]3600.93333333333[/C][C]20.1467361111109[/C][C]-47.8800694444435[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]3650.1[/C][C]3663.26173611111[/C][C]3590.25[/C][C]73.011736111111[/C][C]-13.1617361111107[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]3554.2[/C][C]3565.54673611111[/C][C]3580.98333333333[/C][C]-15.4365972222225[/C][C]-11.3467361111107[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]3537[/C][C]3554.28673611111[/C][C]3572[/C][C]-17.7132638888885[/C][C]-17.2867361111107[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]3528.6[/C][C]3543.58256944444[/C][C]3563.1625[/C][C]-19.5799305555555[/C][C]-14.9825694444444[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]3597.1[/C][C]3592.98756944444[/C][C]3555.50416666667[/C][C]37.4834027777778[/C][C]4.11243055555542[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]3521.9[/C][C]3519.45506944444[/C][C]3550.23333333333[/C][C]-30.7782638888888[/C][C]2.4449305555554[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]3516.5[/C][C]3516.90090277778[/C][C]3546.61666666667[/C][C]-29.7157638888888[/C][C]-0.400902777777446[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]3515.7[/C][C]3519.94090277778[/C][C]3542.72083333333[/C][C]-22.7799305555554[/C][C]-4.24090277777805[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]3600.2[/C][C]3581.52506944444[/C][C]3539.12916666667[/C][C]42.3959027777777[/C][C]18.6749305555554[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]3517.1[/C][C]3512.08006944444[/C][C]3536.30416666667[/C][C]-24.2240972222221[/C][C]5.01993055555567[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]3513.7[/C][C]3519.88590277778[/C][C]3532.69583333333[/C][C]-12.8099305555557[/C][C]-6.18590277777776[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]3528.2[/C][C]3546.59673611111[/C][C]3526.45[/C][C]20.1467361111109[/C][C]-18.3967361111108[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]3608.3[/C][C]3591.34923611111[/C][C]3518.3375[/C][C]73.011736111111[/C][C]16.9507638888886[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]3502.5[/C][C]3494.25923611111[/C][C]3509.69583333333[/C][C]-15.4365972222225[/C][C]8.24076388888852[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]3502.5[/C][C]3481.00756944444[/C][C]3498.72083333333[/C][C]-17.7132638888885[/C][C]21.4924305555551[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]3495.3[/C][C]3465.38673611111[/C][C]3484.96666666667[/C][C]-19.5799305555555[/C][C]29.9132638888891[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]3543.8[/C][C]3508.17090277778[/C][C]3470.6875[/C][C]37.4834027777778[/C][C]35.6290972222228[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]3425.3[/C][C]3425.74256944444[/C][C]3456.52083333333[/C][C]-30.7782638888888[/C][C]-0.442569444443961[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]3418.4[/C][C]3410.86340277778[/C][C]3440.57916666667[/C][C]-29.7157638888888[/C][C]7.53659722222255[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]3406.4[/C][C]3400.17840277778[/C][C]3422.95833333333[/C][C]-22.7799305555554[/C][C]6.2215972222225[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]3446.1[/C][C]3447.14173611111[/C][C]3404.74583333333[/C][C]42.3959027777777[/C][C]-1.04173611111128[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]3341.1[/C][C]3362.03840277778[/C][C]3386.2625[/C][C]-24.2240972222221[/C][C]-20.9384027777778[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]3347[/C][C]3354.70673611111[/C][C]3367.51666666667[/C][C]-12.8099305555557[/C][C]-7.70673611111124[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]3354.9[/C][C]3369.83006944444[/C][C]3349.68333333333[/C][C]20.1467361111109[/C][C]-14.9300694444446[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]3399[/C][C]3406.39090277778[/C][C]3333.37916666667[/C][C]73.011736111111[/C][C]-7.39090277777768[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]3288.9[/C][C]3302.48840277778[/C][C]3317.925[/C][C]-15.4365972222225[/C][C]-13.5884027777765[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]3279[/C][C]3286.17840277778[/C][C]3303.89166666667[/C][C]-17.7132638888885[/C][C]-7.17840277777759[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]3275.2[/C][C]3272.22840277778[/C][C]3291.80833333333[/C][C]-19.5799305555555[/C][C]2.97159722222295[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]3314[/C][C]3318.25423611111[/C][C]3280.77083333333[/C][C]37.4834027777778[/C][C]-4.25423611111091[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]3227.1[/C][C]3239.12590277778[/C][C]3269.90416666667[/C][C]-30.7782638888888[/C][C]-12.0259027777774[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]3225.3[/C][C]3230.23423611111[/C][C]3259.95[/C][C]-29.7157638888888[/C][C]-4.93423611111075[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]3228.6[/C][C]3229.25756944444[/C][C]3252.0375[/C][C]-22.7799305555554[/C][C]-0.657569444444107[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]3287.1[/C][C]3287.88756944444[/C][C]3245.49166666667[/C][C]42.3959027777777[/C][C]-0.787569444444216[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]3210.1[/C][C]3213.43006944444[/C][C]3237.65416666667[/C][C]-24.2240972222221[/C][C]-3.33006944444423[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]3213.1[/C][C]3214.05673611111[/C][C]3226.86666666667[/C][C]-12.8099305555557[/C][C]-0.956736111110786[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]3228[/C][C]3237.83006944444[/C][C]3217.68333333333[/C][C]20.1467361111109[/C][C]-9.83006944444423[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]3287[/C][C]3284.87423611111[/C][C]3211.8625[/C][C]73.011736111111[/C][C]2.12576388888965[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]3211[/C][C]3190.90923611111[/C][C]3206.34583333333[/C][C]-15.4365972222225[/C][C]20.0907638888893[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]3199.8[/C][C]3181.50756944444[/C][C]3199.22083333333[/C][C]-17.7132638888885[/C][C]18.2924305555557[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]3166.3[/C][C]3173.99506944444[/C][C]3193.575[/C][C]-19.5799305555555[/C][C]-7.69506944444356[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]3164[/C][C]3228.50840277778[/C][C]3191.025[/C][C]37.4834027777778[/C][C]-64.5084027777775[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]3156.7[/C][C]3157.40923611111[/C][C]3188.1875[/C][C]-30.7782638888888[/C][C]-0.70923611111084[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]3156[/C][C]3154.22590277778[/C][C]3183.94166666667[/C][C]-29.7157638888888[/C][C]1.77409722222183[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]3165.5[/C][C]3158.80756944444[/C][C]3181.5875[/C][C]-22.7799305555554[/C][C]6.6924305555558[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]3179.2[/C][C]3224.86673611111[/C][C]3182.47083333333[/C][C]42.3959027777777[/C][C]-45.6667361111108[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]3182.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-24.2240972222221[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]3179.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-12.8099305555557[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]3193.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]20.1467361111109[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]73[/C][C]3219.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]74[/C][C]3221.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]75[/C][C]3210.1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=121696&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=121696&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
13893.9NANA73.011736111111NA
23799.2NANA-15.4365972222225NA
33769.6NANA-17.7132638888885NA
43768.6NANA-19.5799305555555NA
53854.9NANA37.4834027777778NA
63778.5NANA-30.7782638888888NA
73779.73772.646736111113802.3625-29.71576388888887.05326388888898
83803.23773.711736111113796.49166666667-22.779930555555429.4882638888885
93900.33832.500069444443790.1041666666742.395902777777767.7999305555554
103792.63759.034236111113783.25833333333-24.224097222222133.5657638888883
113767.43762.965069444443775.775-12.80993055555574.43493055555564
123752.63787.221736111113767.07520.1467361111109-34.6217361111107
133829.63829.111736111113756.173.0117361111110.488263888888923
143722.63726.984236111113742.42083333333-15.4365972222225-4.38423611111102
153692.93709.207569444443726.92083333333-17.7132638888885-16.3075694444442
1636813692.195069444443711.775-19.5799305555555-11.1950694444445
173762.93734.866736111113697.3833333333337.483402777777828.033263888889
183661.73651.955069444443682.73333333333-30.77826388888889.74493055555604
193633.13638.063402777783667.77916666667-29.7157638888888-4.96340277777699
203621.53630.503402777783653.28333333333-22.7799305555554-9.00340277777696
2137103682.166736111113639.7708333333342.395902777777727.8332638888892
223619.43602.700902777783626.925-24.224097222222116.6990972222229
233595.23600.856736111113613.66666666667-12.8099305555557-5.65673611111015
243573.23621.080069444443600.9333333333320.1467361111109-47.8800694444435
253650.13663.261736111113590.2573.011736111111-13.1617361111107
263554.23565.546736111113580.98333333333-15.4365972222225-11.3467361111107
2735373554.286736111113572-17.7132638888885-17.2867361111107
283528.63543.582569444443563.1625-19.5799305555555-14.9825694444444
293597.13592.987569444443555.5041666666737.48340277777784.11243055555542
303521.93519.455069444443550.23333333333-30.77826388888882.4449305555554
313516.53516.900902777783546.61666666667-29.7157638888888-0.400902777777446
323515.73519.940902777783542.72083333333-22.7799305555554-4.24090277777805
333600.23581.525069444443539.1291666666742.395902777777718.6749305555554
343517.13512.080069444443536.30416666667-24.22409722222215.01993055555567
353513.73519.885902777783532.69583333333-12.8099305555557-6.18590277777776
363528.23546.596736111113526.4520.1467361111109-18.3967361111108
373608.33591.349236111113518.337573.01173611111116.9507638888886
383502.53494.259236111113509.69583333333-15.43659722222258.24076388888852
393502.53481.007569444443498.72083333333-17.713263888888521.4924305555551
403495.33465.386736111113484.96666666667-19.579930555555529.9132638888891
413543.83508.170902777783470.687537.483402777777835.6290972222228
423425.33425.742569444443456.52083333333-30.7782638888888-0.442569444443961
433418.43410.863402777783440.57916666667-29.71576388888887.53659722222255
443406.43400.178402777783422.95833333333-22.77993055555546.2215972222225
453446.13447.141736111113404.7458333333342.3959027777777-1.04173611111128
463341.13362.038402777783386.2625-24.2240972222221-20.9384027777778
4733473354.706736111113367.51666666667-12.8099305555557-7.70673611111124
483354.93369.830069444443349.6833333333320.1467361111109-14.9300694444446
4933993406.390902777783333.3791666666773.011736111111-7.39090277777768
503288.93302.488402777783317.925-15.4365972222225-13.5884027777765
5132793286.178402777783303.89166666667-17.7132638888885-7.17840277777759
523275.23272.228402777783291.80833333333-19.57993055555552.97159722222295
5333143318.254236111113280.7708333333337.4834027777778-4.25423611111091
543227.13239.125902777783269.90416666667-30.7782638888888-12.0259027777774
553225.33230.234236111113259.95-29.7157638888888-4.93423611111075
563228.63229.257569444443252.0375-22.7799305555554-0.657569444444107
573287.13287.887569444443245.4916666666742.3959027777777-0.787569444444216
583210.13213.430069444443237.65416666667-24.2240972222221-3.33006944444423
593213.13214.056736111113226.86666666667-12.8099305555557-0.956736111110786
6032283237.830069444443217.6833333333320.1467361111109-9.83006944444423
6132873284.874236111113211.862573.0117361111112.12576388888965
6232113190.909236111113206.34583333333-15.436597222222520.0907638888893
633199.83181.507569444443199.22083333333-17.713263888888518.2924305555557
643166.33173.995069444443193.575-19.5799305555555-7.69506944444356
6531643228.508402777783191.02537.4834027777778-64.5084027777775
663156.73157.409236111113188.1875-30.7782638888888-0.70923611111084
6731563154.225902777783183.94166666667-29.71576388888881.77409722222183
683165.53158.807569444443181.5875-22.77993055555546.6924305555558
693179.23224.866736111113182.4708333333342.3959027777777-45.6667361111108
703182.5NANA-24.2240972222221NA
713179.5NANA-12.8099305555557NA
723193.5NANA20.1467361111109NA
733219.6NANANANA
743221.9NANANANA
753210.1NANANANA



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')