Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author*Unverified author*
R Software Modulerwasp_decompose.wasp
Title produced by softwareClassical Decomposition
Date of computationFri, 23 Nov 2012 14:58:10 -0500
Cite this page as followsStatistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2012/Nov/23/t1353700721ll35aadpa8o7zko.htm/, Retrieved Wed, 01 May 2024 22:30:47 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=192284, Retrieved Wed, 01 May 2024 22:30:47 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact90
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]
- RM D    [Classical Decomposition] [ws8] [2012-11-23 19:58:10] [d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e] [Current]
Feedback Forum

Post a new message
Dataseries X:
88,1
101,7
114,8
103,4
96,4
110
71,1
79,4
119,2
99,1
113,2
103,6
97,5
102,4
120,8
89,5
101,7
112,5
72,4
84,7
117,2
112,8
111,3
102,3
95,2
103
116,4
95,1
100,7
112,4
75,3
93,3
118,6
118,7
110,7
113,3
89,5
106,3
115,1
105,7
95,8
114,7
79,6
80,6
125
127,5
99,5
104,3
90
96
108,9
95,8
87,2
108,4
74,9
80,8
119,1
107,9
106,9
96,8
93,7
95,2
112,7
98,5
91,5
112
76,7
84,7
114,9
108,4
104,6
111,3
90,8
109,1
121
95,2
110,5
102,4
86,7
99,1
126
110,3
104,6
103,1
102




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

\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' @ jenkins.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=192284&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' @ jenkins.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=192284&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=192284&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' @ jenkins.wessa.net







Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
188.1NANA-8.76247519841271NA
2101.7NANA0.209052579365075NA
3114.8NANA13.841691468254NA
4103.4NANA-5.46664186507937NA
596.4NANA-4.21803075396826NA
6110NANA8.34516369047619NA
771.175.2406994047619100.391666666667-25.1509672619048-4.1406994047619
879.483.4055803571428100.8125-17.4069196428571-4.00558035714283
9119.2118.673635912698101.09166666666717.58196924603180.526364087301602
1099.1111.758358134921100.762510.9958581349206-12.6583581349206
11113.2106.659052579365100.4041666666676.254885912698426.54094742063494
12103.6104.505580357143100.7291666666673.77641369047619-0.905580357142838
1397.592.1250248015873100.8875-8.762475198412715.37497519841271
14102.4101.371552579365101.16250.2090525793650751.02844742063493
15120.8115.141691468254101.313.8416914682545.65830853174604
1689.596.3208581349206101.7875-5.46664186507937-6.82085813492063
17101.798.0611359126984102.279166666667-4.218030753968263.6388640873016
18112.5110.49099702381102.1458333333338.345163690476192.00900297619049
1972.476.8448660714286101.995833333333-25.1509672619048-4.44486607142855
2084.784.5180803571428101.925-17.40691964285710.181919642857167
21117.2119.348635912698101.76666666666717.5819692460318-2.1486359126984
22112.8112.812524801587101.81666666666710.9958581349206-0.0125248015873041
23111.3108.263219246032102.0083333333336.254885912698423.03678075396826
24102.3105.738913690476101.96253.77641369047619-3.4389136904762
2595.293.316691468254102.079166666667-8.762475198412711.88330853174602
26103102.767385912698102.5583333333330.2090525793650750.23261408730157
27116.4116.816691468254102.97513.841691468254-0.416691468253987
2895.197.8125248015873103.279166666667-5.46664186507937-2.71252480158731
29100.799.2819692460318103.5-4.218030753968261.41803075396824
30112.4112.27849702381103.9333333333338.345163690476190.12150297619047
3175.379.0031994047619104.154166666667-25.1509672619048-3.70319940476189
3293.386.6472470238095104.054166666667-17.40691964285716.65275297619047
33118.6121.719469246032104.137517.5819692460318-3.11946924603174
34118.7115.520858134921104.52510.99585813492063.17914186507936
35110.7111.017385912698104.76256.25488591269842-0.317385912698413
36113.3108.430580357143104.6541666666673.776413690476194.86941964285714
3789.596.166691468254104.929166666667-8.76247519841271-6.66669146825396
38106.3104.788219246032104.5791666666670.2090525793650751.51178075396827
39115.1118.158358134921104.31666666666713.841691468254-3.05835813492062
40105.799.4833581349206104.95-5.466641865079376.21664186507938
4195.8100.631969246032104.85-4.21803075396826-4.83196924603173
42114.7112.35349702381104.0083333333338.345163690476192.34650297619048
4379.678.5031994047619103.654166666667-25.15096726190481.09680059523807
4480.685.8389136904762103.245833333333-17.4069196428571-5.23891369047621
45125120.140302579365102.55833333333317.58196924603184.85969742063493
46127.5112.883358134921101.887510.995858134920614.6166418650794
4799.5107.371552579365101.1166666666676.25488591269842-7.87155257936506
48104.3104.27224702381100.4958333333333.776413690476190.0277529761904844
499091.2750248015873100.0375-8.76247519841271-1.27502480158731
5096100.05905257936599.850.209052579365075-4.05905257936509
51108.9113.45419146825499.612513.841691468254-4.55419146825396
5295.893.083358134920698.55-5.466641865079372.71664186507937
5387.293.823635912698498.0416666666667-4.21803075396826-6.6236359126984
54108.4106.38266369047698.03758.345163690476192.01733630952381
5574.972.728199404761997.8791666666667-25.15096726190482.17180059523808
5680.880.593080357142998-17.40691964285710.20691964285713
57119.1115.70696924603298.12517.58196924603183.39303075396826
58107.9109.39169146825498.395833333333310.9958581349206-1.49169146825395
59106.9104.94238591269898.68756.254885912698421.95761408730161
6096.8102.79308035714399.01666666666663.77641369047619-5.99308035714283
6193.790.479191468253999.2416666666666-8.762475198412713.22080853174606
6295.299.688219246031799.47916666666660.209052579365075-4.48821924603172
63112.7113.30835813492199.466666666666713.841691468254-0.608358134920621
6498.593.845858134920699.3125-5.466641865079374.65414186507937
6591.595.019469246031899.2375-4.21803075396826-3.51946924603176
66112108.0909970238199.74583333333338.345163690476193.90900297619046
6776.775.0781994047619100.229166666667-25.15096726190481.62180059523811
6884.783.2805803571429100.6875-17.40691964285711.41941964285715
69114.9119.194469246032101.612517.5819692460318-4.29446924603174
70108.4112.816691468254101.82083333333310.9958581349206-4.41669146825397
71104.6108.729885912698102.4756.25488591269842-4.12988591269841
72111.3106.643080357143102.8666666666673.776413690476194.65691964285715
7390.894.1208581349207102.883333333333-8.76247519841271-3.32085813492066
74109.1104.109052579365103.90.2090525793650754.99094742063491
75121118.804191468254104.962513.8416914682542.19580853174604
7695.2100.037524801587105.504166666667-5.46664186507937-4.83752480158729
77110.5101.365302579365105.583333333333-4.218030753968269.13469742063492
78102.4113.586830357143105.2416666666678.34516369047619-11.1868303571429
7986.780.2156994047619105.366666666667-25.15096726190486.48430059523811
8099.1NANA-17.4069196428571NA
81126NANA17.5819692460318NA
82110.3NANA10.9958581349206NA
83104.6NANA6.25488591269842NA
84103.1NANA3.77641369047619NA
85102NANA-8.76247519841271NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 88.1 & NA & NA & -8.76247519841271 & NA \tabularnewline
2 & 101.7 & NA & NA & 0.209052579365075 & NA \tabularnewline
3 & 114.8 & NA & NA & 13.841691468254 & NA \tabularnewline
4 & 103.4 & NA & NA & -5.46664186507937 & NA \tabularnewline
5 & 96.4 & NA & NA & -4.21803075396826 & NA \tabularnewline
6 & 110 & NA & NA & 8.34516369047619 & NA \tabularnewline
7 & 71.1 & 75.2406994047619 & 100.391666666667 & -25.1509672619048 & -4.1406994047619 \tabularnewline
8 & 79.4 & 83.4055803571428 & 100.8125 & -17.4069196428571 & -4.00558035714283 \tabularnewline
9 & 119.2 & 118.673635912698 & 101.091666666667 & 17.5819692460318 & 0.526364087301602 \tabularnewline
10 & 99.1 & 111.758358134921 & 100.7625 & 10.9958581349206 & -12.6583581349206 \tabularnewline
11 & 113.2 & 106.659052579365 & 100.404166666667 & 6.25488591269842 & 6.54094742063494 \tabularnewline
12 & 103.6 & 104.505580357143 & 100.729166666667 & 3.77641369047619 & -0.905580357142838 \tabularnewline
13 & 97.5 & 92.1250248015873 & 100.8875 & -8.76247519841271 & 5.37497519841271 \tabularnewline
14 & 102.4 & 101.371552579365 & 101.1625 & 0.209052579365075 & 1.02844742063493 \tabularnewline
15 & 120.8 & 115.141691468254 & 101.3 & 13.841691468254 & 5.65830853174604 \tabularnewline
16 & 89.5 & 96.3208581349206 & 101.7875 & -5.46664186507937 & -6.82085813492063 \tabularnewline
17 & 101.7 & 98.0611359126984 & 102.279166666667 & -4.21803075396826 & 3.6388640873016 \tabularnewline
18 & 112.5 & 110.49099702381 & 102.145833333333 & 8.34516369047619 & 2.00900297619049 \tabularnewline
19 & 72.4 & 76.8448660714286 & 101.995833333333 & -25.1509672619048 & -4.44486607142855 \tabularnewline
20 & 84.7 & 84.5180803571428 & 101.925 & -17.4069196428571 & 0.181919642857167 \tabularnewline
21 & 117.2 & 119.348635912698 & 101.766666666667 & 17.5819692460318 & -2.1486359126984 \tabularnewline
22 & 112.8 & 112.812524801587 & 101.816666666667 & 10.9958581349206 & -0.0125248015873041 \tabularnewline
23 & 111.3 & 108.263219246032 & 102.008333333333 & 6.25488591269842 & 3.03678075396826 \tabularnewline
24 & 102.3 & 105.738913690476 & 101.9625 & 3.77641369047619 & -3.4389136904762 \tabularnewline
25 & 95.2 & 93.316691468254 & 102.079166666667 & -8.76247519841271 & 1.88330853174602 \tabularnewline
26 & 103 & 102.767385912698 & 102.558333333333 & 0.209052579365075 & 0.23261408730157 \tabularnewline
27 & 116.4 & 116.816691468254 & 102.975 & 13.841691468254 & -0.416691468253987 \tabularnewline
28 & 95.1 & 97.8125248015873 & 103.279166666667 & -5.46664186507937 & -2.71252480158731 \tabularnewline
29 & 100.7 & 99.2819692460318 & 103.5 & -4.21803075396826 & 1.41803075396824 \tabularnewline
30 & 112.4 & 112.27849702381 & 103.933333333333 & 8.34516369047619 & 0.12150297619047 \tabularnewline
31 & 75.3 & 79.0031994047619 & 104.154166666667 & -25.1509672619048 & -3.70319940476189 \tabularnewline
32 & 93.3 & 86.6472470238095 & 104.054166666667 & -17.4069196428571 & 6.65275297619047 \tabularnewline
33 & 118.6 & 121.719469246032 & 104.1375 & 17.5819692460318 & -3.11946924603174 \tabularnewline
34 & 118.7 & 115.520858134921 & 104.525 & 10.9958581349206 & 3.17914186507936 \tabularnewline
35 & 110.7 & 111.017385912698 & 104.7625 & 6.25488591269842 & -0.317385912698413 \tabularnewline
36 & 113.3 & 108.430580357143 & 104.654166666667 & 3.77641369047619 & 4.86941964285714 \tabularnewline
37 & 89.5 & 96.166691468254 & 104.929166666667 & -8.76247519841271 & -6.66669146825396 \tabularnewline
38 & 106.3 & 104.788219246032 & 104.579166666667 & 0.209052579365075 & 1.51178075396827 \tabularnewline
39 & 115.1 & 118.158358134921 & 104.316666666667 & 13.841691468254 & -3.05835813492062 \tabularnewline
40 & 105.7 & 99.4833581349206 & 104.95 & -5.46664186507937 & 6.21664186507938 \tabularnewline
41 & 95.8 & 100.631969246032 & 104.85 & -4.21803075396826 & -4.83196924603173 \tabularnewline
42 & 114.7 & 112.35349702381 & 104.008333333333 & 8.34516369047619 & 2.34650297619048 \tabularnewline
43 & 79.6 & 78.5031994047619 & 103.654166666667 & -25.1509672619048 & 1.09680059523807 \tabularnewline
44 & 80.6 & 85.8389136904762 & 103.245833333333 & -17.4069196428571 & -5.23891369047621 \tabularnewline
45 & 125 & 120.140302579365 & 102.558333333333 & 17.5819692460318 & 4.85969742063493 \tabularnewline
46 & 127.5 & 112.883358134921 & 101.8875 & 10.9958581349206 & 14.6166418650794 \tabularnewline
47 & 99.5 & 107.371552579365 & 101.116666666667 & 6.25488591269842 & -7.87155257936506 \tabularnewline
48 & 104.3 & 104.27224702381 & 100.495833333333 & 3.77641369047619 & 0.0277529761904844 \tabularnewline
49 & 90 & 91.2750248015873 & 100.0375 & -8.76247519841271 & -1.27502480158731 \tabularnewline
50 & 96 & 100.059052579365 & 99.85 & 0.209052579365075 & -4.05905257936509 \tabularnewline
51 & 108.9 & 113.454191468254 & 99.6125 & 13.841691468254 & -4.55419146825396 \tabularnewline
52 & 95.8 & 93.0833581349206 & 98.55 & -5.46664186507937 & 2.71664186507937 \tabularnewline
53 & 87.2 & 93.8236359126984 & 98.0416666666667 & -4.21803075396826 & -6.6236359126984 \tabularnewline
54 & 108.4 & 106.382663690476 & 98.0375 & 8.34516369047619 & 2.01733630952381 \tabularnewline
55 & 74.9 & 72.7281994047619 & 97.8791666666667 & -25.1509672619048 & 2.17180059523808 \tabularnewline
56 & 80.8 & 80.5930803571429 & 98 & -17.4069196428571 & 0.20691964285713 \tabularnewline
57 & 119.1 & 115.706969246032 & 98.125 & 17.5819692460318 & 3.39303075396826 \tabularnewline
58 & 107.9 & 109.391691468254 & 98.3958333333333 & 10.9958581349206 & -1.49169146825395 \tabularnewline
59 & 106.9 & 104.942385912698 & 98.6875 & 6.25488591269842 & 1.95761408730161 \tabularnewline
60 & 96.8 & 102.793080357143 & 99.0166666666666 & 3.77641369047619 & -5.99308035714283 \tabularnewline
61 & 93.7 & 90.4791914682539 & 99.2416666666666 & -8.76247519841271 & 3.22080853174606 \tabularnewline
62 & 95.2 & 99.6882192460317 & 99.4791666666666 & 0.209052579365075 & -4.48821924603172 \tabularnewline
63 & 112.7 & 113.308358134921 & 99.4666666666667 & 13.841691468254 & -0.608358134920621 \tabularnewline
64 & 98.5 & 93.8458581349206 & 99.3125 & -5.46664186507937 & 4.65414186507937 \tabularnewline
65 & 91.5 & 95.0194692460318 & 99.2375 & -4.21803075396826 & -3.51946924603176 \tabularnewline
66 & 112 & 108.09099702381 & 99.7458333333333 & 8.34516369047619 & 3.90900297619046 \tabularnewline
67 & 76.7 & 75.0781994047619 & 100.229166666667 & -25.1509672619048 & 1.62180059523811 \tabularnewline
68 & 84.7 & 83.2805803571429 & 100.6875 & -17.4069196428571 & 1.41941964285715 \tabularnewline
69 & 114.9 & 119.194469246032 & 101.6125 & 17.5819692460318 & -4.29446924603174 \tabularnewline
70 & 108.4 & 112.816691468254 & 101.820833333333 & 10.9958581349206 & -4.41669146825397 \tabularnewline
71 & 104.6 & 108.729885912698 & 102.475 & 6.25488591269842 & -4.12988591269841 \tabularnewline
72 & 111.3 & 106.643080357143 & 102.866666666667 & 3.77641369047619 & 4.65691964285715 \tabularnewline
73 & 90.8 & 94.1208581349207 & 102.883333333333 & -8.76247519841271 & -3.32085813492066 \tabularnewline
74 & 109.1 & 104.109052579365 & 103.9 & 0.209052579365075 & 4.99094742063491 \tabularnewline
75 & 121 & 118.804191468254 & 104.9625 & 13.841691468254 & 2.19580853174604 \tabularnewline
76 & 95.2 & 100.037524801587 & 105.504166666667 & -5.46664186507937 & -4.83752480158729 \tabularnewline
77 & 110.5 & 101.365302579365 & 105.583333333333 & -4.21803075396826 & 9.13469742063492 \tabularnewline
78 & 102.4 & 113.586830357143 & 105.241666666667 & 8.34516369047619 & -11.1868303571429 \tabularnewline
79 & 86.7 & 80.2156994047619 & 105.366666666667 & -25.1509672619048 & 6.48430059523811 \tabularnewline
80 & 99.1 & NA & NA & -17.4069196428571 & NA \tabularnewline
81 & 126 & NA & NA & 17.5819692460318 & NA \tabularnewline
82 & 110.3 & NA & NA & 10.9958581349206 & NA \tabularnewline
83 & 104.6 & NA & NA & 6.25488591269842 & NA \tabularnewline
84 & 103.1 & NA & NA & 3.77641369047619 & NA \tabularnewline
85 & 102 & NA & NA & -8.76247519841271 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=192284&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]88.1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-8.76247519841271[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]101.7[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.209052579365075[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]114.8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]13.841691468254[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]103.4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-5.46664186507937[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]96.4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-4.21803075396826[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]110[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]8.34516369047619[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]71.1[/C][C]75.2406994047619[/C][C]100.391666666667[/C][C]-25.1509672619048[/C][C]-4.1406994047619[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]79.4[/C][C]83.4055803571428[/C][C]100.8125[/C][C]-17.4069196428571[/C][C]-4.00558035714283[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]119.2[/C][C]118.673635912698[/C][C]101.091666666667[/C][C]17.5819692460318[/C][C]0.526364087301602[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]99.1[/C][C]111.758358134921[/C][C]100.7625[/C][C]10.9958581349206[/C][C]-12.6583581349206[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]113.2[/C][C]106.659052579365[/C][C]100.404166666667[/C][C]6.25488591269842[/C][C]6.54094742063494[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]103.6[/C][C]104.505580357143[/C][C]100.729166666667[/C][C]3.77641369047619[/C][C]-0.905580357142838[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]97.5[/C][C]92.1250248015873[/C][C]100.8875[/C][C]-8.76247519841271[/C][C]5.37497519841271[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]102.4[/C][C]101.371552579365[/C][C]101.1625[/C][C]0.209052579365075[/C][C]1.02844742063493[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]120.8[/C][C]115.141691468254[/C][C]101.3[/C][C]13.841691468254[/C][C]5.65830853174604[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]89.5[/C][C]96.3208581349206[/C][C]101.7875[/C][C]-5.46664186507937[/C][C]-6.82085813492063[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]101.7[/C][C]98.0611359126984[/C][C]102.279166666667[/C][C]-4.21803075396826[/C][C]3.6388640873016[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]112.5[/C][C]110.49099702381[/C][C]102.145833333333[/C][C]8.34516369047619[/C][C]2.00900297619049[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]72.4[/C][C]76.8448660714286[/C][C]101.995833333333[/C][C]-25.1509672619048[/C][C]-4.44486607142855[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]84.7[/C][C]84.5180803571428[/C][C]101.925[/C][C]-17.4069196428571[/C][C]0.181919642857167[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]117.2[/C][C]119.348635912698[/C][C]101.766666666667[/C][C]17.5819692460318[/C][C]-2.1486359126984[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]112.8[/C][C]112.812524801587[/C][C]101.816666666667[/C][C]10.9958581349206[/C][C]-0.0125248015873041[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]111.3[/C][C]108.263219246032[/C][C]102.008333333333[/C][C]6.25488591269842[/C][C]3.03678075396826[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]102.3[/C][C]105.738913690476[/C][C]101.9625[/C][C]3.77641369047619[/C][C]-3.4389136904762[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]95.2[/C][C]93.316691468254[/C][C]102.079166666667[/C][C]-8.76247519841271[/C][C]1.88330853174602[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]103[/C][C]102.767385912698[/C][C]102.558333333333[/C][C]0.209052579365075[/C][C]0.23261408730157[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]116.4[/C][C]116.816691468254[/C][C]102.975[/C][C]13.841691468254[/C][C]-0.416691468253987[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]95.1[/C][C]97.8125248015873[/C][C]103.279166666667[/C][C]-5.46664186507937[/C][C]-2.71252480158731[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]100.7[/C][C]99.2819692460318[/C][C]103.5[/C][C]-4.21803075396826[/C][C]1.41803075396824[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]112.4[/C][C]112.27849702381[/C][C]103.933333333333[/C][C]8.34516369047619[/C][C]0.12150297619047[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]75.3[/C][C]79.0031994047619[/C][C]104.154166666667[/C][C]-25.1509672619048[/C][C]-3.70319940476189[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]93.3[/C][C]86.6472470238095[/C][C]104.054166666667[/C][C]-17.4069196428571[/C][C]6.65275297619047[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]118.6[/C][C]121.719469246032[/C][C]104.1375[/C][C]17.5819692460318[/C][C]-3.11946924603174[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]118.7[/C][C]115.520858134921[/C][C]104.525[/C][C]10.9958581349206[/C][C]3.17914186507936[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]110.7[/C][C]111.017385912698[/C][C]104.7625[/C][C]6.25488591269842[/C][C]-0.317385912698413[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]113.3[/C][C]108.430580357143[/C][C]104.654166666667[/C][C]3.77641369047619[/C][C]4.86941964285714[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]89.5[/C][C]96.166691468254[/C][C]104.929166666667[/C][C]-8.76247519841271[/C][C]-6.66669146825396[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]106.3[/C][C]104.788219246032[/C][C]104.579166666667[/C][C]0.209052579365075[/C][C]1.51178075396827[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]115.1[/C][C]118.158358134921[/C][C]104.316666666667[/C][C]13.841691468254[/C][C]-3.05835813492062[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]105.7[/C][C]99.4833581349206[/C][C]104.95[/C][C]-5.46664186507937[/C][C]6.21664186507938[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]95.8[/C][C]100.631969246032[/C][C]104.85[/C][C]-4.21803075396826[/C][C]-4.83196924603173[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]114.7[/C][C]112.35349702381[/C][C]104.008333333333[/C][C]8.34516369047619[/C][C]2.34650297619048[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]79.6[/C][C]78.5031994047619[/C][C]103.654166666667[/C][C]-25.1509672619048[/C][C]1.09680059523807[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]80.6[/C][C]85.8389136904762[/C][C]103.245833333333[/C][C]-17.4069196428571[/C][C]-5.23891369047621[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]125[/C][C]120.140302579365[/C][C]102.558333333333[/C][C]17.5819692460318[/C][C]4.85969742063493[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]127.5[/C][C]112.883358134921[/C][C]101.8875[/C][C]10.9958581349206[/C][C]14.6166418650794[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]99.5[/C][C]107.371552579365[/C][C]101.116666666667[/C][C]6.25488591269842[/C][C]-7.87155257936506[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]104.3[/C][C]104.27224702381[/C][C]100.495833333333[/C][C]3.77641369047619[/C][C]0.0277529761904844[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]90[/C][C]91.2750248015873[/C][C]100.0375[/C][C]-8.76247519841271[/C][C]-1.27502480158731[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]96[/C][C]100.059052579365[/C][C]99.85[/C][C]0.209052579365075[/C][C]-4.05905257936509[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]108.9[/C][C]113.454191468254[/C][C]99.6125[/C][C]13.841691468254[/C][C]-4.55419146825396[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]95.8[/C][C]93.0833581349206[/C][C]98.55[/C][C]-5.46664186507937[/C][C]2.71664186507937[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]87.2[/C][C]93.8236359126984[/C][C]98.0416666666667[/C][C]-4.21803075396826[/C][C]-6.6236359126984[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]108.4[/C][C]106.382663690476[/C][C]98.0375[/C][C]8.34516369047619[/C][C]2.01733630952381[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]74.9[/C][C]72.7281994047619[/C][C]97.8791666666667[/C][C]-25.1509672619048[/C][C]2.17180059523808[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]80.8[/C][C]80.5930803571429[/C][C]98[/C][C]-17.4069196428571[/C][C]0.20691964285713[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]119.1[/C][C]115.706969246032[/C][C]98.125[/C][C]17.5819692460318[/C][C]3.39303075396826[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]107.9[/C][C]109.391691468254[/C][C]98.3958333333333[/C][C]10.9958581349206[/C][C]-1.49169146825395[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]106.9[/C][C]104.942385912698[/C][C]98.6875[/C][C]6.25488591269842[/C][C]1.95761408730161[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]96.8[/C][C]102.793080357143[/C][C]99.0166666666666[/C][C]3.77641369047619[/C][C]-5.99308035714283[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]93.7[/C][C]90.4791914682539[/C][C]99.2416666666666[/C][C]-8.76247519841271[/C][C]3.22080853174606[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]95.2[/C][C]99.6882192460317[/C][C]99.4791666666666[/C][C]0.209052579365075[/C][C]-4.48821924603172[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]112.7[/C][C]113.308358134921[/C][C]99.4666666666667[/C][C]13.841691468254[/C][C]-0.608358134920621[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]98.5[/C][C]93.8458581349206[/C][C]99.3125[/C][C]-5.46664186507937[/C][C]4.65414186507937[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]91.5[/C][C]95.0194692460318[/C][C]99.2375[/C][C]-4.21803075396826[/C][C]-3.51946924603176[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]112[/C][C]108.09099702381[/C][C]99.7458333333333[/C][C]8.34516369047619[/C][C]3.90900297619046[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]76.7[/C][C]75.0781994047619[/C][C]100.229166666667[/C][C]-25.1509672619048[/C][C]1.62180059523811[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]84.7[/C][C]83.2805803571429[/C][C]100.6875[/C][C]-17.4069196428571[/C][C]1.41941964285715[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]114.9[/C][C]119.194469246032[/C][C]101.6125[/C][C]17.5819692460318[/C][C]-4.29446924603174[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]108.4[/C][C]112.816691468254[/C][C]101.820833333333[/C][C]10.9958581349206[/C][C]-4.41669146825397[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]104.6[/C][C]108.729885912698[/C][C]102.475[/C][C]6.25488591269842[/C][C]-4.12988591269841[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]111.3[/C][C]106.643080357143[/C][C]102.866666666667[/C][C]3.77641369047619[/C][C]4.65691964285715[/C][/ROW]
[ROW][C]73[/C][C]90.8[/C][C]94.1208581349207[/C][C]102.883333333333[/C][C]-8.76247519841271[/C][C]-3.32085813492066[/C][/ROW]
[ROW][C]74[/C][C]109.1[/C][C]104.109052579365[/C][C]103.9[/C][C]0.209052579365075[/C][C]4.99094742063491[/C][/ROW]
[ROW][C]75[/C][C]121[/C][C]118.804191468254[/C][C]104.9625[/C][C]13.841691468254[/C][C]2.19580853174604[/C][/ROW]
[ROW][C]76[/C][C]95.2[/C][C]100.037524801587[/C][C]105.504166666667[/C][C]-5.46664186507937[/C][C]-4.83752480158729[/C][/ROW]
[ROW][C]77[/C][C]110.5[/C][C]101.365302579365[/C][C]105.583333333333[/C][C]-4.21803075396826[/C][C]9.13469742063492[/C][/ROW]
[ROW][C]78[/C][C]102.4[/C][C]113.586830357143[/C][C]105.241666666667[/C][C]8.34516369047619[/C][C]-11.1868303571429[/C][/ROW]
[ROW][C]79[/C][C]86.7[/C][C]80.2156994047619[/C][C]105.366666666667[/C][C]-25.1509672619048[/C][C]6.48430059523811[/C][/ROW]
[ROW][C]80[/C][C]99.1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-17.4069196428571[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]81[/C][C]126[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]17.5819692460318[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]82[/C][C]110.3[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]10.9958581349206[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]83[/C][C]104.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]6.25488591269842[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]84[/C][C]103.1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]3.77641369047619[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]85[/C][C]102[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-8.76247519841271[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=192284&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=192284&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
188.1NANA-8.76247519841271NA
2101.7NANA0.209052579365075NA
3114.8NANA13.841691468254NA
4103.4NANA-5.46664186507937NA
596.4NANA-4.21803075396826NA
6110NANA8.34516369047619NA
771.175.2406994047619100.391666666667-25.1509672619048-4.1406994047619
879.483.4055803571428100.8125-17.4069196428571-4.00558035714283
9119.2118.673635912698101.09166666666717.58196924603180.526364087301602
1099.1111.758358134921100.762510.9958581349206-12.6583581349206
11113.2106.659052579365100.4041666666676.254885912698426.54094742063494
12103.6104.505580357143100.7291666666673.77641369047619-0.905580357142838
1397.592.1250248015873100.8875-8.762475198412715.37497519841271
14102.4101.371552579365101.16250.2090525793650751.02844742063493
15120.8115.141691468254101.313.8416914682545.65830853174604
1689.596.3208581349206101.7875-5.46664186507937-6.82085813492063
17101.798.0611359126984102.279166666667-4.218030753968263.6388640873016
18112.5110.49099702381102.1458333333338.345163690476192.00900297619049
1972.476.8448660714286101.995833333333-25.1509672619048-4.44486607142855
2084.784.5180803571428101.925-17.40691964285710.181919642857167
21117.2119.348635912698101.76666666666717.5819692460318-2.1486359126984
22112.8112.812524801587101.81666666666710.9958581349206-0.0125248015873041
23111.3108.263219246032102.0083333333336.254885912698423.03678075396826
24102.3105.738913690476101.96253.77641369047619-3.4389136904762
2595.293.316691468254102.079166666667-8.762475198412711.88330853174602
26103102.767385912698102.5583333333330.2090525793650750.23261408730157
27116.4116.816691468254102.97513.841691468254-0.416691468253987
2895.197.8125248015873103.279166666667-5.46664186507937-2.71252480158731
29100.799.2819692460318103.5-4.218030753968261.41803075396824
30112.4112.27849702381103.9333333333338.345163690476190.12150297619047
3175.379.0031994047619104.154166666667-25.1509672619048-3.70319940476189
3293.386.6472470238095104.054166666667-17.40691964285716.65275297619047
33118.6121.719469246032104.137517.5819692460318-3.11946924603174
34118.7115.520858134921104.52510.99585813492063.17914186507936
35110.7111.017385912698104.76256.25488591269842-0.317385912698413
36113.3108.430580357143104.6541666666673.776413690476194.86941964285714
3789.596.166691468254104.929166666667-8.76247519841271-6.66669146825396
38106.3104.788219246032104.5791666666670.2090525793650751.51178075396827
39115.1118.158358134921104.31666666666713.841691468254-3.05835813492062
40105.799.4833581349206104.95-5.466641865079376.21664186507938
4195.8100.631969246032104.85-4.21803075396826-4.83196924603173
42114.7112.35349702381104.0083333333338.345163690476192.34650297619048
4379.678.5031994047619103.654166666667-25.15096726190481.09680059523807
4480.685.8389136904762103.245833333333-17.4069196428571-5.23891369047621
45125120.140302579365102.55833333333317.58196924603184.85969742063493
46127.5112.883358134921101.887510.995858134920614.6166418650794
4799.5107.371552579365101.1166666666676.25488591269842-7.87155257936506
48104.3104.27224702381100.4958333333333.776413690476190.0277529761904844
499091.2750248015873100.0375-8.76247519841271-1.27502480158731
5096100.05905257936599.850.209052579365075-4.05905257936509
51108.9113.45419146825499.612513.841691468254-4.55419146825396
5295.893.083358134920698.55-5.466641865079372.71664186507937
5387.293.823635912698498.0416666666667-4.21803075396826-6.6236359126984
54108.4106.38266369047698.03758.345163690476192.01733630952381
5574.972.728199404761997.8791666666667-25.15096726190482.17180059523808
5680.880.593080357142998-17.40691964285710.20691964285713
57119.1115.70696924603298.12517.58196924603183.39303075396826
58107.9109.39169146825498.395833333333310.9958581349206-1.49169146825395
59106.9104.94238591269898.68756.254885912698421.95761408730161
6096.8102.79308035714399.01666666666663.77641369047619-5.99308035714283
6193.790.479191468253999.2416666666666-8.762475198412713.22080853174606
6295.299.688219246031799.47916666666660.209052579365075-4.48821924603172
63112.7113.30835813492199.466666666666713.841691468254-0.608358134920621
6498.593.845858134920699.3125-5.466641865079374.65414186507937
6591.595.019469246031899.2375-4.21803075396826-3.51946924603176
66112108.0909970238199.74583333333338.345163690476193.90900297619046
6776.775.0781994047619100.229166666667-25.15096726190481.62180059523811
6884.783.2805803571429100.6875-17.40691964285711.41941964285715
69114.9119.194469246032101.612517.5819692460318-4.29446924603174
70108.4112.816691468254101.82083333333310.9958581349206-4.41669146825397
71104.6108.729885912698102.4756.25488591269842-4.12988591269841
72111.3106.643080357143102.8666666666673.776413690476194.65691964285715
7390.894.1208581349207102.883333333333-8.76247519841271-3.32085813492066
74109.1104.109052579365103.90.2090525793650754.99094742063491
75121118.804191468254104.962513.8416914682542.19580853174604
7695.2100.037524801587105.504166666667-5.46664186507937-4.83752480158729
77110.5101.365302579365105.583333333333-4.218030753968269.13469742063492
78102.4113.586830357143105.2416666666678.34516369047619-11.1868303571429
7986.780.2156994047619105.366666666667-25.15096726190486.48430059523811
8099.1NANA-17.4069196428571NA
81126NANA17.5819692460318NA
82110.3NANA10.9958581349206NA
83104.6NANA6.25488591269842NA
84103.1NANA3.77641369047619NA
85102NANA-8.76247519841271NA



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$trend)) {
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,i,header=TRUE)
a<-table.element(a,x[i])
a<-table.element(a,m$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')