Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author*Unverified author*
R Software Modulerwasp_decompose.wasp
Title produced by softwareClassical Decomposition
Date of computationWed, 21 May 2008 06:48:19 -0600
Cite this page as followsStatistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2008/May/21/t121137430823u2lcvhuy35bl7.htm/, Retrieved Thu, 31 Oct 2024 23:15:55 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=12976, Retrieved Thu, 31 Oct 2024 23:15:55 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact221
Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-       [Classical Decomposition] [inschrijvingen pe...] [2008-05-21 12:48:19] [359689940591b99e4b3f32f3fb2e21b2] [Current]
Feedback Forum

Post a new message
Dataseries X:
41086
39690
43129
37863
35953
29133
24693
22205
21725
27192
21790
13253
37702
30364
32609
30212
29965
28352
25814
22414
20506
28806
22228
13971
36845
35338
35022
34777
26887
23970
22780
17351
21382
24561
17409
11514
31514
27071
29462
26105
22397
23843
21705
18089
20764
25316
17704
15548
28029
29383
36438
32034
22679
24319
18004
17537
20366
22782
19169
13807
29743
25591
29096
26482
22405
27044
17970
18730
19684
19785
18479
10698




Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time2 seconds
R Server'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Summary of computational transaction \tabularnewline
Raw Input & view raw input (R code)  \tabularnewline
Raw Output & view raw output of R engine  \tabularnewline
Computing time & 2 seconds \tabularnewline
R Server & 'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=12976&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]'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=12976&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=12976&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'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135







Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
141086NANA1.32421588517829NA
239690NANA1.21329933823845NA
343129NANA1.33387275027617NA
437863NANA1.22993991735704NA
535953NANA1.01759239347436NA
629133NANA1.00791263025947NA
72469326290.205246174829668.33333333330.8861369107187730.939247136672423
82220522176.151035960829138.750.7610536154076891.0013009004129
92172523955.969024996728311.83333333330.8461468652682330.90687210262007
102719228441.136513381627554.70833333331.032169753688730.95607993679177
112179021127.253535889826986.41666666670.7828847303757071.03136926732972
121325315081.968992056626704.3750.5647752097570750.878731418091373
133770235381.11730379826718.54166666671.324215885178291.06559664795981
143036432484.825927857226773.95833333331.213299338238450.934713335618076
153260935656.919626288926731.8751.333872750276170.914520949699712
163021232898.842889438626748.33333333331.229939917357040.918330170502708
172996527305.904687758726833.83333333331.017592393474361.09738169610741
182835227094.7073266351268821.007912630259471.04640362629527
192581423816.000224334226876.20833333330.8861369107187731.08389317084505
202241420584.787926143327047.750.7610536154076891.08886232301347
212050623146.805828964527355.54166666670.8461468652682330.885910572349469
222880628535.666059990327646.29166666671.032169753688731.00947354582302
232222821692.365830432727708.250.7828847303757071.02469228915621
241397115473.381744718627397.41666666670.5647752097570750.902905404293316
253684535870.911654328327088.41666666671.324215885178291.02715538303176
263533832457.021151355926751.04166666671.213299338238451.08876288539263
273502235449.780303777326576.58333333331.333872750276170.98793277983357
283477732514.947892733626436.20833333331.229939917357041.06956960579266
292688726516.973785034726058.54166666671.017592393474361.01395431537418
302397025959.16775956925755.3751.007912630259470.923373207569962
312278022535.237009375325430.8750.8861369107187731.01086134530215
321735118923.059067467924864.29166666670.7610536154076890.916923629426778
332138220551.356088112424288.16666666670.8461468652682331.04041796114701
342456124457.434341946923695.16666666671.032169753688731.00423452667214
351740918121.237132823923146.750.7828847303757070.960695998424204
361151412964.061955467622954.3750.5647752097570750.88814756050622
373151430330.226863756722904.29166666671.324215885178291.03902948505993
382707127772.725177112722890.251.213299338238450.974733297771908
392946230539.350085760622895.251.333872750276170.964722560148295
402610528166.802799897122900.95833333331.229939917357040.926800254379435
412239723348.360670487822944.70833333331.017592393474360.959253641661863
422384323308.063567469423125.08333333331.007912630259471.02295070248895
432170520512.260286946923147.95833333330.8861369107187731.05814764908244
441808917579.640883436823099.08333333330.7610536154076891.02897437552567
452076419872.675789928523486.08333333330.8461468652682331.04485174616109
462531624796.631127252824023.79166666671.032169753688731.02094513847796
471770419010.463705742324282.58333333330.7828847303757070.931276599773436
481554813732.038579235124314.16666666670.5647752097570751.13224266814331
492802932019.264225301624179.79166666671.324215885178290.875379265518897
502938329122.318474346724002.58333333331.213299338238451.00895126278778
513643831963.5927148680239631.333872750276171.13998449188882
523203429322.792579723023840.83333333331.229939917357041.09246075089559
532267924214.925392897323796.29166666671.017592393474360.93657112842694
542431923972.991928923523784.79166666671.007912630259471.01443324521621
551800421075.584905565123783.66666666670.8861369107187730.85425861634075
561753718034.750945450623697.08333333330.7610536154076890.97240045360448
572036619658.671145254423233.16666666670.8461468652682331.03598050191283
582278223426.038715573422695.91666666671.032169753688730.972507570597276
591916917578.241331914122453.16666666670.7828847303757071.09049589421655
601380712738.669582173722555.29166666670.5647752097570751.08386514862756
612974330016.553225955122667.41666666671.324215885178290.990886587680608
622559127560.953888451022715.70833333331.213299338238450.928523740635968
632909630328.2647230294227371.333872750276170.95936909894836
642648227776.604361115622583.70833333331.229939917357040.953392274149684
652240522824.68218499622430.08333333331.017592393474360.98161279173158
662704422448.020119341022271.79166666671.007912630259471.20473876342882
6717970NANA0.886136910718773NA
6818730NANA0.761053615407689NA
6919684NANA0.846146865268233NA
7019785NANA1.03216975368873NA
7118479NANA0.782884730375707NA
7210698NANA0.564775209757075NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 41086 & NA & NA & 1.32421588517829 & NA \tabularnewline
2 & 39690 & NA & NA & 1.21329933823845 & NA \tabularnewline
3 & 43129 & NA & NA & 1.33387275027617 & NA \tabularnewline
4 & 37863 & NA & NA & 1.22993991735704 & NA \tabularnewline
5 & 35953 & NA & NA & 1.01759239347436 & NA \tabularnewline
6 & 29133 & NA & NA & 1.00791263025947 & NA \tabularnewline
7 & 24693 & 26290.2052461748 & 29668.3333333333 & 0.886136910718773 & 0.939247136672423 \tabularnewline
8 & 22205 & 22176.1510359608 & 29138.75 & 0.761053615407689 & 1.0013009004129 \tabularnewline
9 & 21725 & 23955.9690249967 & 28311.8333333333 & 0.846146865268233 & 0.90687210262007 \tabularnewline
10 & 27192 & 28441.1365133816 & 27554.7083333333 & 1.03216975368873 & 0.95607993679177 \tabularnewline
11 & 21790 & 21127.2535358898 & 26986.4166666667 & 0.782884730375707 & 1.03136926732972 \tabularnewline
12 & 13253 & 15081.9689920566 & 26704.375 & 0.564775209757075 & 0.878731418091373 \tabularnewline
13 & 37702 & 35381.117303798 & 26718.5416666667 & 1.32421588517829 & 1.06559664795981 \tabularnewline
14 & 30364 & 32484.8259278572 & 26773.9583333333 & 1.21329933823845 & 0.934713335618076 \tabularnewline
15 & 32609 & 35656.9196262889 & 26731.875 & 1.33387275027617 & 0.914520949699712 \tabularnewline
16 & 30212 & 32898.8428894386 & 26748.3333333333 & 1.22993991735704 & 0.918330170502708 \tabularnewline
17 & 29965 & 27305.9046877587 & 26833.8333333333 & 1.01759239347436 & 1.09738169610741 \tabularnewline
18 & 28352 & 27094.7073266351 & 26882 & 1.00791263025947 & 1.04640362629527 \tabularnewline
19 & 25814 & 23816.0002243342 & 26876.2083333333 & 0.886136910718773 & 1.08389317084505 \tabularnewline
20 & 22414 & 20584.7879261433 & 27047.75 & 0.761053615407689 & 1.08886232301347 \tabularnewline
21 & 20506 & 23146.8058289645 & 27355.5416666667 & 0.846146865268233 & 0.885910572349469 \tabularnewline
22 & 28806 & 28535.6660599903 & 27646.2916666667 & 1.03216975368873 & 1.00947354582302 \tabularnewline
23 & 22228 & 21692.3658304327 & 27708.25 & 0.782884730375707 & 1.02469228915621 \tabularnewline
24 & 13971 & 15473.3817447186 & 27397.4166666667 & 0.564775209757075 & 0.902905404293316 \tabularnewline
25 & 36845 & 35870.9116543283 & 27088.4166666667 & 1.32421588517829 & 1.02715538303176 \tabularnewline
26 & 35338 & 32457.0211513559 & 26751.0416666667 & 1.21329933823845 & 1.08876288539263 \tabularnewline
27 & 35022 & 35449.7803037773 & 26576.5833333333 & 1.33387275027617 & 0.98793277983357 \tabularnewline
28 & 34777 & 32514.9478927336 & 26436.2083333333 & 1.22993991735704 & 1.06956960579266 \tabularnewline
29 & 26887 & 26516.9737850347 & 26058.5416666667 & 1.01759239347436 & 1.01395431537418 \tabularnewline
30 & 23970 & 25959.167759569 & 25755.375 & 1.00791263025947 & 0.923373207569962 \tabularnewline
31 & 22780 & 22535.2370093753 & 25430.875 & 0.886136910718773 & 1.01086134530215 \tabularnewline
32 & 17351 & 18923.0590674679 & 24864.2916666667 & 0.761053615407689 & 0.916923629426778 \tabularnewline
33 & 21382 & 20551.3560881124 & 24288.1666666667 & 0.846146865268233 & 1.04041796114701 \tabularnewline
34 & 24561 & 24457.4343419469 & 23695.1666666667 & 1.03216975368873 & 1.00423452667214 \tabularnewline
35 & 17409 & 18121.2371328239 & 23146.75 & 0.782884730375707 & 0.960695998424204 \tabularnewline
36 & 11514 & 12964.0619554676 & 22954.375 & 0.564775209757075 & 0.88814756050622 \tabularnewline
37 & 31514 & 30330.2268637567 & 22904.2916666667 & 1.32421588517829 & 1.03902948505993 \tabularnewline
38 & 27071 & 27772.7251771127 & 22890.25 & 1.21329933823845 & 0.974733297771908 \tabularnewline
39 & 29462 & 30539.3500857606 & 22895.25 & 1.33387275027617 & 0.964722560148295 \tabularnewline
40 & 26105 & 28166.8027998971 & 22900.9583333333 & 1.22993991735704 & 0.926800254379435 \tabularnewline
41 & 22397 & 23348.3606704878 & 22944.7083333333 & 1.01759239347436 & 0.959253641661863 \tabularnewline
42 & 23843 & 23308.0635674694 & 23125.0833333333 & 1.00791263025947 & 1.02295070248895 \tabularnewline
43 & 21705 & 20512.2602869469 & 23147.9583333333 & 0.886136910718773 & 1.05814764908244 \tabularnewline
44 & 18089 & 17579.6408834368 & 23099.0833333333 & 0.761053615407689 & 1.02897437552567 \tabularnewline
45 & 20764 & 19872.6757899285 & 23486.0833333333 & 0.846146865268233 & 1.04485174616109 \tabularnewline
46 & 25316 & 24796.6311272528 & 24023.7916666667 & 1.03216975368873 & 1.02094513847796 \tabularnewline
47 & 17704 & 19010.4637057423 & 24282.5833333333 & 0.782884730375707 & 0.931276599773436 \tabularnewline
48 & 15548 & 13732.0385792351 & 24314.1666666667 & 0.564775209757075 & 1.13224266814331 \tabularnewline
49 & 28029 & 32019.2642253016 & 24179.7916666667 & 1.32421588517829 & 0.875379265518897 \tabularnewline
50 & 29383 & 29122.3184743467 & 24002.5833333333 & 1.21329933823845 & 1.00895126278778 \tabularnewline
51 & 36438 & 31963.5927148680 & 23963 & 1.33387275027617 & 1.13998449188882 \tabularnewline
52 & 32034 & 29322.7925797230 & 23840.8333333333 & 1.22993991735704 & 1.09246075089559 \tabularnewline
53 & 22679 & 24214.9253928973 & 23796.2916666667 & 1.01759239347436 & 0.93657112842694 \tabularnewline
54 & 24319 & 23972.9919289235 & 23784.7916666667 & 1.00791263025947 & 1.01443324521621 \tabularnewline
55 & 18004 & 21075.5849055651 & 23783.6666666667 & 0.886136910718773 & 0.85425861634075 \tabularnewline
56 & 17537 & 18034.7509454506 & 23697.0833333333 & 0.761053615407689 & 0.97240045360448 \tabularnewline
57 & 20366 & 19658.6711452544 & 23233.1666666667 & 0.846146865268233 & 1.03598050191283 \tabularnewline
58 & 22782 & 23426.0387155734 & 22695.9166666667 & 1.03216975368873 & 0.972507570597276 \tabularnewline
59 & 19169 & 17578.2413319141 & 22453.1666666667 & 0.782884730375707 & 1.09049589421655 \tabularnewline
60 & 13807 & 12738.6695821737 & 22555.2916666667 & 0.564775209757075 & 1.08386514862756 \tabularnewline
61 & 29743 & 30016.5532259551 & 22667.4166666667 & 1.32421588517829 & 0.990886587680608 \tabularnewline
62 & 25591 & 27560.9538884510 & 22715.7083333333 & 1.21329933823845 & 0.928523740635968 \tabularnewline
63 & 29096 & 30328.2647230294 & 22737 & 1.33387275027617 & 0.95936909894836 \tabularnewline
64 & 26482 & 27776.6043611156 & 22583.7083333333 & 1.22993991735704 & 0.953392274149684 \tabularnewline
65 & 22405 & 22824.682184996 & 22430.0833333333 & 1.01759239347436 & 0.98161279173158 \tabularnewline
66 & 27044 & 22448.0201193410 & 22271.7916666667 & 1.00791263025947 & 1.20473876342882 \tabularnewline
67 & 17970 & NA & NA & 0.886136910718773 & NA \tabularnewline
68 & 18730 & NA & NA & 0.761053615407689 & NA \tabularnewline
69 & 19684 & NA & NA & 0.846146865268233 & NA \tabularnewline
70 & 19785 & NA & NA & 1.03216975368873 & NA \tabularnewline
71 & 18479 & NA & NA & 0.782884730375707 & NA \tabularnewline
72 & 10698 & NA & NA & 0.564775209757075 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=12976&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]41086[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.32421588517829[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]39690[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.21329933823845[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]43129[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.33387275027617[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]37863[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.22993991735704[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]35953[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.01759239347436[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]29133[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00791263025947[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]24693[/C][C]26290.2052461748[/C][C]29668.3333333333[/C][C]0.886136910718773[/C][C]0.939247136672423[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]22205[/C][C]22176.1510359608[/C][C]29138.75[/C][C]0.761053615407689[/C][C]1.0013009004129[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]21725[/C][C]23955.9690249967[/C][C]28311.8333333333[/C][C]0.846146865268233[/C][C]0.90687210262007[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]27192[/C][C]28441.1365133816[/C][C]27554.7083333333[/C][C]1.03216975368873[/C][C]0.95607993679177[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]21790[/C][C]21127.2535358898[/C][C]26986.4166666667[/C][C]0.782884730375707[/C][C]1.03136926732972[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]13253[/C][C]15081.9689920566[/C][C]26704.375[/C][C]0.564775209757075[/C][C]0.878731418091373[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]37702[/C][C]35381.117303798[/C][C]26718.5416666667[/C][C]1.32421588517829[/C][C]1.06559664795981[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]30364[/C][C]32484.8259278572[/C][C]26773.9583333333[/C][C]1.21329933823845[/C][C]0.934713335618076[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]32609[/C][C]35656.9196262889[/C][C]26731.875[/C][C]1.33387275027617[/C][C]0.914520949699712[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]30212[/C][C]32898.8428894386[/C][C]26748.3333333333[/C][C]1.22993991735704[/C][C]0.918330170502708[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]29965[/C][C]27305.9046877587[/C][C]26833.8333333333[/C][C]1.01759239347436[/C][C]1.09738169610741[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]28352[/C][C]27094.7073266351[/C][C]26882[/C][C]1.00791263025947[/C][C]1.04640362629527[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]25814[/C][C]23816.0002243342[/C][C]26876.2083333333[/C][C]0.886136910718773[/C][C]1.08389317084505[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]22414[/C][C]20584.7879261433[/C][C]27047.75[/C][C]0.761053615407689[/C][C]1.08886232301347[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]20506[/C][C]23146.8058289645[/C][C]27355.5416666667[/C][C]0.846146865268233[/C][C]0.885910572349469[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]28806[/C][C]28535.6660599903[/C][C]27646.2916666667[/C][C]1.03216975368873[/C][C]1.00947354582302[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]22228[/C][C]21692.3658304327[/C][C]27708.25[/C][C]0.782884730375707[/C][C]1.02469228915621[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]13971[/C][C]15473.3817447186[/C][C]27397.4166666667[/C][C]0.564775209757075[/C][C]0.902905404293316[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]36845[/C][C]35870.9116543283[/C][C]27088.4166666667[/C][C]1.32421588517829[/C][C]1.02715538303176[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]35338[/C][C]32457.0211513559[/C][C]26751.0416666667[/C][C]1.21329933823845[/C][C]1.08876288539263[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]35022[/C][C]35449.7803037773[/C][C]26576.5833333333[/C][C]1.33387275027617[/C][C]0.98793277983357[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]34777[/C][C]32514.9478927336[/C][C]26436.2083333333[/C][C]1.22993991735704[/C][C]1.06956960579266[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]26887[/C][C]26516.9737850347[/C][C]26058.5416666667[/C][C]1.01759239347436[/C][C]1.01395431537418[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]23970[/C][C]25959.167759569[/C][C]25755.375[/C][C]1.00791263025947[/C][C]0.923373207569962[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]22780[/C][C]22535.2370093753[/C][C]25430.875[/C][C]0.886136910718773[/C][C]1.01086134530215[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]17351[/C][C]18923.0590674679[/C][C]24864.2916666667[/C][C]0.761053615407689[/C][C]0.916923629426778[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]21382[/C][C]20551.3560881124[/C][C]24288.1666666667[/C][C]0.846146865268233[/C][C]1.04041796114701[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]24561[/C][C]24457.4343419469[/C][C]23695.1666666667[/C][C]1.03216975368873[/C][C]1.00423452667214[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]17409[/C][C]18121.2371328239[/C][C]23146.75[/C][C]0.782884730375707[/C][C]0.960695998424204[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]11514[/C][C]12964.0619554676[/C][C]22954.375[/C][C]0.564775209757075[/C][C]0.88814756050622[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]31514[/C][C]30330.2268637567[/C][C]22904.2916666667[/C][C]1.32421588517829[/C][C]1.03902948505993[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]27071[/C][C]27772.7251771127[/C][C]22890.25[/C][C]1.21329933823845[/C][C]0.974733297771908[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]29462[/C][C]30539.3500857606[/C][C]22895.25[/C][C]1.33387275027617[/C][C]0.964722560148295[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]26105[/C][C]28166.8027998971[/C][C]22900.9583333333[/C][C]1.22993991735704[/C][C]0.926800254379435[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]22397[/C][C]23348.3606704878[/C][C]22944.7083333333[/C][C]1.01759239347436[/C][C]0.959253641661863[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]23843[/C][C]23308.0635674694[/C][C]23125.0833333333[/C][C]1.00791263025947[/C][C]1.02295070248895[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]21705[/C][C]20512.2602869469[/C][C]23147.9583333333[/C][C]0.886136910718773[/C][C]1.05814764908244[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]18089[/C][C]17579.6408834368[/C][C]23099.0833333333[/C][C]0.761053615407689[/C][C]1.02897437552567[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]20764[/C][C]19872.6757899285[/C][C]23486.0833333333[/C][C]0.846146865268233[/C][C]1.04485174616109[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]25316[/C][C]24796.6311272528[/C][C]24023.7916666667[/C][C]1.03216975368873[/C][C]1.02094513847796[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]17704[/C][C]19010.4637057423[/C][C]24282.5833333333[/C][C]0.782884730375707[/C][C]0.931276599773436[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]15548[/C][C]13732.0385792351[/C][C]24314.1666666667[/C][C]0.564775209757075[/C][C]1.13224266814331[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]28029[/C][C]32019.2642253016[/C][C]24179.7916666667[/C][C]1.32421588517829[/C][C]0.875379265518897[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]29383[/C][C]29122.3184743467[/C][C]24002.5833333333[/C][C]1.21329933823845[/C][C]1.00895126278778[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]36438[/C][C]31963.5927148680[/C][C]23963[/C][C]1.33387275027617[/C][C]1.13998449188882[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]32034[/C][C]29322.7925797230[/C][C]23840.8333333333[/C][C]1.22993991735704[/C][C]1.09246075089559[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]22679[/C][C]24214.9253928973[/C][C]23796.2916666667[/C][C]1.01759239347436[/C][C]0.93657112842694[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]24319[/C][C]23972.9919289235[/C][C]23784.7916666667[/C][C]1.00791263025947[/C][C]1.01443324521621[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]18004[/C][C]21075.5849055651[/C][C]23783.6666666667[/C][C]0.886136910718773[/C][C]0.85425861634075[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]17537[/C][C]18034.7509454506[/C][C]23697.0833333333[/C][C]0.761053615407689[/C][C]0.97240045360448[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]20366[/C][C]19658.6711452544[/C][C]23233.1666666667[/C][C]0.846146865268233[/C][C]1.03598050191283[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]22782[/C][C]23426.0387155734[/C][C]22695.9166666667[/C][C]1.03216975368873[/C][C]0.972507570597276[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]19169[/C][C]17578.2413319141[/C][C]22453.1666666667[/C][C]0.782884730375707[/C][C]1.09049589421655[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]13807[/C][C]12738.6695821737[/C][C]22555.2916666667[/C][C]0.564775209757075[/C][C]1.08386514862756[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]29743[/C][C]30016.5532259551[/C][C]22667.4166666667[/C][C]1.32421588517829[/C][C]0.990886587680608[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]25591[/C][C]27560.9538884510[/C][C]22715.7083333333[/C][C]1.21329933823845[/C][C]0.928523740635968[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]29096[/C][C]30328.2647230294[/C][C]22737[/C][C]1.33387275027617[/C][C]0.95936909894836[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]26482[/C][C]27776.6043611156[/C][C]22583.7083333333[/C][C]1.22993991735704[/C][C]0.953392274149684[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]22405[/C][C]22824.682184996[/C][C]22430.0833333333[/C][C]1.01759239347436[/C][C]0.98161279173158[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]27044[/C][C]22448.0201193410[/C][C]22271.7916666667[/C][C]1.00791263025947[/C][C]1.20473876342882[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]17970[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.886136910718773[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]18730[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.761053615407689[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]19684[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.846146865268233[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]19785[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.03216975368873[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]18479[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.782884730375707[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]10698[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.564775209757075[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=12976&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=12976&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
141086NANA1.32421588517829NA
239690NANA1.21329933823845NA
343129NANA1.33387275027617NA
437863NANA1.22993991735704NA
535953NANA1.01759239347436NA
629133NANA1.00791263025947NA
72469326290.205246174829668.33333333330.8861369107187730.939247136672423
82220522176.151035960829138.750.7610536154076891.0013009004129
92172523955.969024996728311.83333333330.8461468652682330.90687210262007
102719228441.136513381627554.70833333331.032169753688730.95607993679177
112179021127.253535889826986.41666666670.7828847303757071.03136926732972
121325315081.968992056626704.3750.5647752097570750.878731418091373
133770235381.11730379826718.54166666671.324215885178291.06559664795981
143036432484.825927857226773.95833333331.213299338238450.934713335618076
153260935656.919626288926731.8751.333872750276170.914520949699712
163021232898.842889438626748.33333333331.229939917357040.918330170502708
172996527305.904687758726833.83333333331.017592393474361.09738169610741
182835227094.7073266351268821.007912630259471.04640362629527
192581423816.000224334226876.20833333330.8861369107187731.08389317084505
202241420584.787926143327047.750.7610536154076891.08886232301347
212050623146.805828964527355.54166666670.8461468652682330.885910572349469
222880628535.666059990327646.29166666671.032169753688731.00947354582302
232222821692.365830432727708.250.7828847303757071.02469228915621
241397115473.381744718627397.41666666670.5647752097570750.902905404293316
253684535870.911654328327088.41666666671.324215885178291.02715538303176
263533832457.021151355926751.04166666671.213299338238451.08876288539263
273502235449.780303777326576.58333333331.333872750276170.98793277983357
283477732514.947892733626436.20833333331.229939917357041.06956960579266
292688726516.973785034726058.54166666671.017592393474361.01395431537418
302397025959.16775956925755.3751.007912630259470.923373207569962
312278022535.237009375325430.8750.8861369107187731.01086134530215
321735118923.059067467924864.29166666670.7610536154076890.916923629426778
332138220551.356088112424288.16666666670.8461468652682331.04041796114701
342456124457.434341946923695.16666666671.032169753688731.00423452667214
351740918121.237132823923146.750.7828847303757070.960695998424204
361151412964.061955467622954.3750.5647752097570750.88814756050622
373151430330.226863756722904.29166666671.324215885178291.03902948505993
382707127772.725177112722890.251.213299338238450.974733297771908
392946230539.350085760622895.251.333872750276170.964722560148295
402610528166.802799897122900.95833333331.229939917357040.926800254379435
412239723348.360670487822944.70833333331.017592393474360.959253641661863
422384323308.063567469423125.08333333331.007912630259471.02295070248895
432170520512.260286946923147.95833333330.8861369107187731.05814764908244
441808917579.640883436823099.08333333330.7610536154076891.02897437552567
452076419872.675789928523486.08333333330.8461468652682331.04485174616109
462531624796.631127252824023.79166666671.032169753688731.02094513847796
471770419010.463705742324282.58333333330.7828847303757070.931276599773436
481554813732.038579235124314.16666666670.5647752097570751.13224266814331
492802932019.264225301624179.79166666671.324215885178290.875379265518897
502938329122.318474346724002.58333333331.213299338238451.00895126278778
513643831963.5927148680239631.333872750276171.13998449188882
523203429322.792579723023840.83333333331.229939917357041.09246075089559
532267924214.925392897323796.29166666671.017592393474360.93657112842694
542431923972.991928923523784.79166666671.007912630259471.01443324521621
551800421075.584905565123783.66666666670.8861369107187730.85425861634075
561753718034.750945450623697.08333333330.7610536154076890.97240045360448
572036619658.671145254423233.16666666670.8461468652682331.03598050191283
582278223426.038715573422695.91666666671.032169753688730.972507570597276
591916917578.241331914122453.16666666670.7828847303757071.09049589421655
601380712738.669582173722555.29166666670.5647752097570751.08386514862756
612974330016.553225955122667.41666666671.324215885178290.990886587680608
622559127560.953888451022715.70833333331.213299338238450.928523740635968
632909630328.2647230294227371.333872750276170.95936909894836
642648227776.604361115622583.70833333331.229939917357040.953392274149684
652240522824.68218499622430.08333333331.017592393474360.98161279173158
662704422448.020119341022271.79166666671.007912630259471.20473876342882
6717970NANA0.886136910718773NA
6818730NANA0.761053615407689NA
6919684NANA0.846146865268233NA
7019785NANA1.03216975368873NA
7118479NANA0.782884730375707NA
7210698NANA0.564775209757075NA



Parameters (Session):
par1 = multiplicative ; par2 = 12 ;
Parameters (R input):
par1 = multiplicative ; 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')