FreeStatistics.org

Free Statistics

of Irreproducible Research!

Description of Statistical Computation

Author's title

Author*Unverified author*
R Software Modulerwasp_decompose.wasp
Title produced by softwareClassical Decomposition
Date of computationWed, 21 May 2008 07:15:25 -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/t1211375814gh7tngdezfa1oe3.htm/, Retrieved Wed, 15 May 2024 01:07:04 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=12977, Retrieved Wed, 15 May 2024 01:07:04 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact236

Tree of Dependent Computations

Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-       [Classical Decomposition] [inschrijvingsgeld...] [2008-05-21 13:15:25] [359689940591b99e4b3f32f3fb2e21b2] [Current]
Feedback Forum

Post a new message

Dataset

Dataseries X:
Download CSV
Histogram
Boxplots 
513,13
513,13
513,13
513,13
513,13
513,13
513,13
513,13
513,13
527,96
527,96
527,96
527,96
527,96
527,96
527,96
527,96
527,96
527,96
527,96
527,96
536,61
536,61
536,61
536,61
536,61
536,61
536,61
536,61
536,61
536,61
536,61
536,61
545,06
545,06
545,06
545,06
545,06
545,06
545,06
545,06
545,06
545,06
545,06
545,06
564,24
564,24
564,24
564,24
564,24
564,24
564,24
564,24
564,24
564,24
564,24
564,24
573,68
573,68
573,68
573,68
573,68
573,68
573,68
573,68
573,68
573,68
573,68
573,68
576,3
576,29
576,29
576,29
576,29
576,29
576,29
576,29
576,3
576,29
576,3
576,29
589,85
589,85
589,85
589,85
589,85
589,85
589,85
589,85
589,85
589,85
589,85
589,85
599,12
599,12
599,12

Tables (Output of Computation)





Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time3 seconds
R Server'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Summary of computational transaction \tabularnewline
Raw Input & view raw input (R code)  \tabularnewline
Raw Output & view raw output of R engine  \tabularnewline
Computing time & 3 seconds \tabularnewline
R Server & 'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=12977&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]'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=12977&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=12977&T=0

As an alternative you can also use a QR Code:  
QR Code


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

Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time3 seconds
R Server'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24






Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
1513.13NANA2.18614583333334NA
2513.13NANA1.30885416666666NA
3513.13NANA0.431562500000003NA
4513.13NANA-0.436840277777776NA
5513.13NANA-1.29642361111109NA
6513.13NANA-2.15434027777775NA
7513.13514.439826388889517.455416666667-3.01559027777777-1.30982638888884
8513.13514.817743055556518.69125-3.87350694444446-1.68774305555553
9513.13515.192326388889519.927083333333-4.73475694444445-2.06232638888878
10527.96525.885243055556521.1629166666674.722326388888882.07475694444452
11527.96526.259826388889522.398753.861076388888891.70017361111115
12527.96526.636076388889523.6345833333333.001493055555521.32392361111113
13527.96527.0565625524.8704166666672.186145833333340.90343750000011
14527.96527.415104166667526.106251.308854166666660.544895833333385
15527.96527.773645833333527.3420833333330.4315625000000030.186354166666661
16527.96527.883576388889528.320416666667-0.4368402777777760.0764236111110677
17527.96527.744826388889529.04125-1.296423611111090.215173611111140
18527.96527.607743055556529.762083333333-2.154340277777750.352256944444434
19527.96527.467326388889530.482916666667-3.015590277777770.492673611111059
20527.96527.330243055556531.20375-3.873506944444460.629756944444466
21527.96527.189826388889531.924583333333-4.734756944444450.77017361111109
22536.61537.367743055556532.6454166666674.72232638888888-0.75774305555558
23536.61537.227326388889533.366253.86107638888889-0.617326388888955
24536.61537.088576388889534.0870833333333.00149305555552-0.478576388888882
25536.61536.9940625534.8079166666672.18614583333334-0.384062500000027
26536.61536.837604166667535.528751.30885416666666-0.227604166666652
27536.61536.681145833333536.2495833333330.431562500000003-0.0711458333332757
28536.61536.525243055555536.962083333333-0.4368402777777760.0847569444446208
29536.61536.369826388889537.66625-1.296423611111090.240173611111231
30536.61536.216076388889538.370416666667-2.154340277777750.393923611111290
31536.61536.058993055555539.074583333333-3.015590277777770.551006944444566
32536.61535.905243055555539.77875-3.873506944444460.704756944444625
33536.61535.748159722222540.482916666666-4.734756944444450.861840277778015
34545.06545.909409722222541.1870833333334.72232638888888-0.849409722222049
35545.06545.752326388889541.891253.86107638888889-0.692326388888887
36545.06545.596909722222542.5954166666673.00149305555552-0.536909722222163
37545.06545.485729166667543.2995833333332.18614583333334-0.425729166666656
38545.06545.312604166667544.003751.30885416666666-0.252604166666629
39545.06545.139479166667544.7079166666670.431562500000003-0.0794791666667152
40545.06545.422326388889545.859166666667-0.436840277777776-0.362326388888960
41545.06546.161076388889547.4575-1.29642361111109-1.10107638888894
42545.06546.901493055556549.055833333333-2.15434027777775-1.84149305555570
43545.06547.638576388889550.654166666667-3.01559027777777-2.57857638888902
44545.06548.378993055556552.2525-3.87350694444446-3.31899305555567
45545.06549.116076388889553.850833333333-4.73475694444445-4.05607638888887
46564.24560.171493055556555.4491666666674.722326388888884.06850694444449
47564.24560.908576388889557.04753.861076388888893.33142361111118
48564.24561.647326388889558.6458333333333.001493055555522.59267361111119
49564.24562.4303125560.2441666666672.186145833333341.80968750000022
50564.24563.151354166667561.84251.308854166666661.08864583333354
51564.24563.872395833333563.4408333333330.4315625000000030.367604166666752
52564.24564.196493055555564.633333333333-0.4368402777777760.0435069444445162
53564.24564.123576388889565.42-1.296423611111090.116423611111259
54564.24564.052326388889566.206666666666-2.154340277777750.187673611111222
55564.24563.977743055555566.993333333333-3.015590277777770.262256944444516
56564.24563.906493055555567.78-3.873506944444460.333506944444594
57564.24563.831909722222568.566666666666-4.734756944444450.408090277778001
58573.68574.075659722222569.3533333333334.72232638888888-0.395659722222149
59573.68574.001076388889570.143.86107638888889-0.321076388888855
60573.68573.928159722222570.9266666666673.00149305555552-0.248159722222226
61573.68573.899479166667571.7133333333332.18614583333334-0.219479166666702
62573.68573.808854166667572.51.30885416666666-0.128854166666770
63573.68573.718229166667573.2866666666670.431562500000003-0.0382291666667243
64573.68573.352326388889573.789166666667-0.4368402777777760.327673611111209
65573.68572.710659722222574.007083333333-1.296423611111090.969340277777746
66573.68572.070243055555574.224583333333-2.154340277777751.60975694444448
67573.68571.426493055556574.442083333333-3.015590277777772.25350694444444
68573.68570.786076388889574.659583333333-3.873506944444462.89392361111106
69573.68570.142326388889574.877083333333-4.734756944444453.53767361111113
70576.3579.816909722222575.0945833333334.72232638888888-3.51690972222218
71576.29579.173159722222575.3120833333333.86107638888889-2.88315972222222
72576.29578.531493055555575.533.00149305555552-2.24149305555545
73576.29577.9340625575.7479166666662.18614583333334-1.64406249999979
74576.29577.2746875575.9658333333331.30885416666666-0.984687499999723
75576.29576.6153125576.183750.431562500000003-0.325312499999882
76576.29576.420243055555576.857083333333-0.436840277777776-0.130243055555525
77576.29576.690243055555577.986666666666-1.29642361111109-0.400243055555393
78576.3576.962326388889579.116666666666-2.15434027777775-0.6623263888888
79576.29577.231076388889580.246666666666-3.01559027777777-0.941076388888746
80576.3577.503159722222581.376666666667-3.87350694444446-1.20315972222215
81576.29577.771909722222582.506666666667-4.73475694444445-1.4819097222221
82589.85588.358993055555583.6366666666674.722326388888881.49100694444462
83589.85588.627743055555584.7666666666673.861076388888891.22225694444455
84589.85588.897743055556585.896253.001493055555520.952256944444343
85589.85589.211979166667587.0258333333332.186145833333340.638020833333258
86589.85589.464270833334588.1554166666671.308854166666660.385729166666465
87589.85589.7165625589.2850.4315625000000030.1334374999999
88589.85589.799409722222590.23625-0.4368402777777760.050590277777701
89589.85589.712326388889591.00875-1.296423611111090.137673611110927
90589.85589.626909722222591.78125-2.154340277777750.223090277777715
91589.85NANA-3.01559027777777NA
92589.85NANA-3.87350694444446NA
93589.85NANA-4.73475694444445NA
94599.12NANA4.72232638888888NA
95599.12NANA3.86107638888889NA
96599.12NANA3.00149305555552NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 513.13 & NA & NA & 2.18614583333334 & NA \tabularnewline
2 & 513.13 & NA & NA & 1.30885416666666 & NA \tabularnewline
3 & 513.13 & NA & NA & 0.431562500000003 & NA \tabularnewline
4 & 513.13 & NA & NA & -0.436840277777776 & NA \tabularnewline
5 & 513.13 & NA & NA & -1.29642361111109 & NA \tabularnewline
6 & 513.13 & NA & NA & -2.15434027777775 & NA \tabularnewline
7 & 513.13 & 514.439826388889 & 517.455416666667 & -3.01559027777777 & -1.30982638888884 \tabularnewline
8 & 513.13 & 514.817743055556 & 518.69125 & -3.87350694444446 & -1.68774305555553 \tabularnewline
9 & 513.13 & 515.192326388889 & 519.927083333333 & -4.73475694444445 & -2.06232638888878 \tabularnewline
10 & 527.96 & 525.885243055556 & 521.162916666667 & 4.72232638888888 & 2.07475694444452 \tabularnewline
11 & 527.96 & 526.259826388889 & 522.39875 & 3.86107638888889 & 1.70017361111115 \tabularnewline
12 & 527.96 & 526.636076388889 & 523.634583333333 & 3.00149305555552 & 1.32392361111113 \tabularnewline
13 & 527.96 & 527.0565625 & 524.870416666667 & 2.18614583333334 & 0.90343750000011 \tabularnewline
14 & 527.96 & 527.415104166667 & 526.10625 & 1.30885416666666 & 0.544895833333385 \tabularnewline
15 & 527.96 & 527.773645833333 & 527.342083333333 & 0.431562500000003 & 0.186354166666661 \tabularnewline
16 & 527.96 & 527.883576388889 & 528.320416666667 & -0.436840277777776 & 0.0764236111110677 \tabularnewline
17 & 527.96 & 527.744826388889 & 529.04125 & -1.29642361111109 & 0.215173611111140 \tabularnewline
18 & 527.96 & 527.607743055556 & 529.762083333333 & -2.15434027777775 & 0.352256944444434 \tabularnewline
19 & 527.96 & 527.467326388889 & 530.482916666667 & -3.01559027777777 & 0.492673611111059 \tabularnewline
20 & 527.96 & 527.330243055556 & 531.20375 & -3.87350694444446 & 0.629756944444466 \tabularnewline
21 & 527.96 & 527.189826388889 & 531.924583333333 & -4.73475694444445 & 0.77017361111109 \tabularnewline
22 & 536.61 & 537.367743055556 & 532.645416666667 & 4.72232638888888 & -0.75774305555558 \tabularnewline
23 & 536.61 & 537.227326388889 & 533.36625 & 3.86107638888889 & -0.617326388888955 \tabularnewline
24 & 536.61 & 537.088576388889 & 534.087083333333 & 3.00149305555552 & -0.478576388888882 \tabularnewline
25 & 536.61 & 536.9940625 & 534.807916666667 & 2.18614583333334 & -0.384062500000027 \tabularnewline
26 & 536.61 & 536.837604166667 & 535.52875 & 1.30885416666666 & -0.227604166666652 \tabularnewline
27 & 536.61 & 536.681145833333 & 536.249583333333 & 0.431562500000003 & -0.0711458333332757 \tabularnewline
28 & 536.61 & 536.525243055555 & 536.962083333333 & -0.436840277777776 & 0.0847569444446208 \tabularnewline
29 & 536.61 & 536.369826388889 & 537.66625 & -1.29642361111109 & 0.240173611111231 \tabularnewline
30 & 536.61 & 536.216076388889 & 538.370416666667 & -2.15434027777775 & 0.393923611111290 \tabularnewline
31 & 536.61 & 536.058993055555 & 539.074583333333 & -3.01559027777777 & 0.551006944444566 \tabularnewline
32 & 536.61 & 535.905243055555 & 539.77875 & -3.87350694444446 & 0.704756944444625 \tabularnewline
33 & 536.61 & 535.748159722222 & 540.482916666666 & -4.73475694444445 & 0.861840277778015 \tabularnewline
34 & 545.06 & 545.909409722222 & 541.187083333333 & 4.72232638888888 & -0.849409722222049 \tabularnewline
35 & 545.06 & 545.752326388889 & 541.89125 & 3.86107638888889 & -0.692326388888887 \tabularnewline
36 & 545.06 & 545.596909722222 & 542.595416666667 & 3.00149305555552 & -0.536909722222163 \tabularnewline
37 & 545.06 & 545.485729166667 & 543.299583333333 & 2.18614583333334 & -0.425729166666656 \tabularnewline
38 & 545.06 & 545.312604166667 & 544.00375 & 1.30885416666666 & -0.252604166666629 \tabularnewline
39 & 545.06 & 545.139479166667 & 544.707916666667 & 0.431562500000003 & -0.0794791666667152 \tabularnewline
40 & 545.06 & 545.422326388889 & 545.859166666667 & -0.436840277777776 & -0.362326388888960 \tabularnewline
41 & 545.06 & 546.161076388889 & 547.4575 & -1.29642361111109 & -1.10107638888894 \tabularnewline
42 & 545.06 & 546.901493055556 & 549.055833333333 & -2.15434027777775 & -1.84149305555570 \tabularnewline
43 & 545.06 & 547.638576388889 & 550.654166666667 & -3.01559027777777 & -2.57857638888902 \tabularnewline
44 & 545.06 & 548.378993055556 & 552.2525 & -3.87350694444446 & -3.31899305555567 \tabularnewline
45 & 545.06 & 549.116076388889 & 553.850833333333 & -4.73475694444445 & -4.05607638888887 \tabularnewline
46 & 564.24 & 560.171493055556 & 555.449166666667 & 4.72232638888888 & 4.06850694444449 \tabularnewline
47 & 564.24 & 560.908576388889 & 557.0475 & 3.86107638888889 & 3.33142361111118 \tabularnewline
48 & 564.24 & 561.647326388889 & 558.645833333333 & 3.00149305555552 & 2.59267361111119 \tabularnewline
49 & 564.24 & 562.4303125 & 560.244166666667 & 2.18614583333334 & 1.80968750000022 \tabularnewline
50 & 564.24 & 563.151354166667 & 561.8425 & 1.30885416666666 & 1.08864583333354 \tabularnewline
51 & 564.24 & 563.872395833333 & 563.440833333333 & 0.431562500000003 & 0.367604166666752 \tabularnewline
52 & 564.24 & 564.196493055555 & 564.633333333333 & -0.436840277777776 & 0.0435069444445162 \tabularnewline
53 & 564.24 & 564.123576388889 & 565.42 & -1.29642361111109 & 0.116423611111259 \tabularnewline
54 & 564.24 & 564.052326388889 & 566.206666666666 & -2.15434027777775 & 0.187673611111222 \tabularnewline
55 & 564.24 & 563.977743055555 & 566.993333333333 & -3.01559027777777 & 0.262256944444516 \tabularnewline
56 & 564.24 & 563.906493055555 & 567.78 & -3.87350694444446 & 0.333506944444594 \tabularnewline
57 & 564.24 & 563.831909722222 & 568.566666666666 & -4.73475694444445 & 0.408090277778001 \tabularnewline
58 & 573.68 & 574.075659722222 & 569.353333333333 & 4.72232638888888 & -0.395659722222149 \tabularnewline
59 & 573.68 & 574.001076388889 & 570.14 & 3.86107638888889 & -0.321076388888855 \tabularnewline
60 & 573.68 & 573.928159722222 & 570.926666666667 & 3.00149305555552 & -0.248159722222226 \tabularnewline
61 & 573.68 & 573.899479166667 & 571.713333333333 & 2.18614583333334 & -0.219479166666702 \tabularnewline
62 & 573.68 & 573.808854166667 & 572.5 & 1.30885416666666 & -0.128854166666770 \tabularnewline
63 & 573.68 & 573.718229166667 & 573.286666666667 & 0.431562500000003 & -0.0382291666667243 \tabularnewline
64 & 573.68 & 573.352326388889 & 573.789166666667 & -0.436840277777776 & 0.327673611111209 \tabularnewline
65 & 573.68 & 572.710659722222 & 574.007083333333 & -1.29642361111109 & 0.969340277777746 \tabularnewline
66 & 573.68 & 572.070243055555 & 574.224583333333 & -2.15434027777775 & 1.60975694444448 \tabularnewline
67 & 573.68 & 571.426493055556 & 574.442083333333 & -3.01559027777777 & 2.25350694444444 \tabularnewline
68 & 573.68 & 570.786076388889 & 574.659583333333 & -3.87350694444446 & 2.89392361111106 \tabularnewline
69 & 573.68 & 570.142326388889 & 574.877083333333 & -4.73475694444445 & 3.53767361111113 \tabularnewline
70 & 576.3 & 579.816909722222 & 575.094583333333 & 4.72232638888888 & -3.51690972222218 \tabularnewline
71 & 576.29 & 579.173159722222 & 575.312083333333 & 3.86107638888889 & -2.88315972222222 \tabularnewline
72 & 576.29 & 578.531493055555 & 575.53 & 3.00149305555552 & -2.24149305555545 \tabularnewline
73 & 576.29 & 577.9340625 & 575.747916666666 & 2.18614583333334 & -1.64406249999979 \tabularnewline
74 & 576.29 & 577.2746875 & 575.965833333333 & 1.30885416666666 & -0.984687499999723 \tabularnewline
75 & 576.29 & 576.6153125 & 576.18375 & 0.431562500000003 & -0.325312499999882 \tabularnewline
76 & 576.29 & 576.420243055555 & 576.857083333333 & -0.436840277777776 & -0.130243055555525 \tabularnewline
77 & 576.29 & 576.690243055555 & 577.986666666666 & -1.29642361111109 & -0.400243055555393 \tabularnewline
78 & 576.3 & 576.962326388889 & 579.116666666666 & -2.15434027777775 & -0.6623263888888 \tabularnewline
79 & 576.29 & 577.231076388889 & 580.246666666666 & -3.01559027777777 & -0.941076388888746 \tabularnewline
80 & 576.3 & 577.503159722222 & 581.376666666667 & -3.87350694444446 & -1.20315972222215 \tabularnewline
81 & 576.29 & 577.771909722222 & 582.506666666667 & -4.73475694444445 & -1.4819097222221 \tabularnewline
82 & 589.85 & 588.358993055555 & 583.636666666667 & 4.72232638888888 & 1.49100694444462 \tabularnewline
83 & 589.85 & 588.627743055555 & 584.766666666667 & 3.86107638888889 & 1.22225694444455 \tabularnewline
84 & 589.85 & 588.897743055556 & 585.89625 & 3.00149305555552 & 0.952256944444343 \tabularnewline
85 & 589.85 & 589.211979166667 & 587.025833333333 & 2.18614583333334 & 0.638020833333258 \tabularnewline
86 & 589.85 & 589.464270833334 & 588.155416666667 & 1.30885416666666 & 0.385729166666465 \tabularnewline
87 & 589.85 & 589.7165625 & 589.285 & 0.431562500000003 & 0.1334374999999 \tabularnewline
88 & 589.85 & 589.799409722222 & 590.23625 & -0.436840277777776 & 0.050590277777701 \tabularnewline
89 & 589.85 & 589.712326388889 & 591.00875 & -1.29642361111109 & 0.137673611110927 \tabularnewline
90 & 589.85 & 589.626909722222 & 591.78125 & -2.15434027777775 & 0.223090277777715 \tabularnewline
91 & 589.85 & NA & NA & -3.01559027777777 & NA \tabularnewline
92 & 589.85 & NA & NA & -3.87350694444446 & NA \tabularnewline
93 & 589.85 & NA & NA & -4.73475694444445 & NA \tabularnewline
94 & 599.12 & NA & NA & 4.72232638888888 & NA \tabularnewline
95 & 599.12 & NA & NA & 3.86107638888889 & NA \tabularnewline
96 & 599.12 & NA & NA & 3.00149305555552 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=12977&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]513.13[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]2.18614583333334[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]513.13[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.30885416666666[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]513.13[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.431562500000003[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]513.13[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.436840277777776[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]513.13[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1.29642361111109[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]513.13[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-2.15434027777775[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]513.13[/C][C]514.439826388889[/C][C]517.455416666667[/C][C]-3.01559027777777[/C][C]-1.30982638888884[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]513.13[/C][C]514.817743055556[/C][C]518.69125[/C][C]-3.87350694444446[/C][C]-1.68774305555553[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]513.13[/C][C]515.192326388889[/C][C]519.927083333333[/C][C]-4.73475694444445[/C][C]-2.06232638888878[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]527.96[/C][C]525.885243055556[/C][C]521.162916666667[/C][C]4.72232638888888[/C][C]2.07475694444452[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]527.96[/C][C]526.259826388889[/C][C]522.39875[/C][C]3.86107638888889[/C][C]1.70017361111115[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]527.96[/C][C]526.636076388889[/C][C]523.634583333333[/C][C]3.00149305555552[/C][C]1.32392361111113[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]527.96[/C][C]527.0565625[/C][C]524.870416666667[/C][C]2.18614583333334[/C][C]0.90343750000011[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]527.96[/C][C]527.415104166667[/C][C]526.10625[/C][C]1.30885416666666[/C][C]0.544895833333385[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]527.96[/C][C]527.773645833333[/C][C]527.342083333333[/C][C]0.431562500000003[/C][C]0.186354166666661[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]527.96[/C][C]527.883576388889[/C][C]528.320416666667[/C][C]-0.436840277777776[/C][C]0.0764236111110677[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]527.96[/C][C]527.744826388889[/C][C]529.04125[/C][C]-1.29642361111109[/C][C]0.215173611111140[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]527.96[/C][C]527.607743055556[/C][C]529.762083333333[/C][C]-2.15434027777775[/C][C]0.352256944444434[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]527.96[/C][C]527.467326388889[/C][C]530.482916666667[/C][C]-3.01559027777777[/C][C]0.492673611111059[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]527.96[/C][C]527.330243055556[/C][C]531.20375[/C][C]-3.87350694444446[/C][C]0.629756944444466[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]527.96[/C][C]527.189826388889[/C][C]531.924583333333[/C][C]-4.73475694444445[/C][C]0.77017361111109[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]536.61[/C][C]537.367743055556[/C][C]532.645416666667[/C][C]4.72232638888888[/C][C]-0.75774305555558[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]536.61[/C][C]537.227326388889[/C][C]533.36625[/C][C]3.86107638888889[/C][C]-0.617326388888955[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]536.61[/C][C]537.088576388889[/C][C]534.087083333333[/C][C]3.00149305555552[/C][C]-0.478576388888882[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]536.61[/C][C]536.9940625[/C][C]534.807916666667[/C][C]2.18614583333334[/C][C]-0.384062500000027[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]536.61[/C][C]536.837604166667[/C][C]535.52875[/C][C]1.30885416666666[/C][C]-0.227604166666652[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]536.61[/C][C]536.681145833333[/C][C]536.249583333333[/C][C]0.431562500000003[/C][C]-0.0711458333332757[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]536.61[/C][C]536.525243055555[/C][C]536.962083333333[/C][C]-0.436840277777776[/C][C]0.0847569444446208[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]536.61[/C][C]536.369826388889[/C][C]537.66625[/C][C]-1.29642361111109[/C][C]0.240173611111231[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]536.61[/C][C]536.216076388889[/C][C]538.370416666667[/C][C]-2.15434027777775[/C][C]0.393923611111290[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]536.61[/C][C]536.058993055555[/C][C]539.074583333333[/C][C]-3.01559027777777[/C][C]0.551006944444566[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]536.61[/C][C]535.905243055555[/C][C]539.77875[/C][C]-3.87350694444446[/C][C]0.704756944444625[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]536.61[/C][C]535.748159722222[/C][C]540.482916666666[/C][C]-4.73475694444445[/C][C]0.861840277778015[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]545.06[/C][C]545.909409722222[/C][C]541.187083333333[/C][C]4.72232638888888[/C][C]-0.849409722222049[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]545.06[/C][C]545.752326388889[/C][C]541.89125[/C][C]3.86107638888889[/C][C]-0.692326388888887[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]545.06[/C][C]545.596909722222[/C][C]542.595416666667[/C][C]3.00149305555552[/C][C]-0.536909722222163[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]545.06[/C][C]545.485729166667[/C][C]543.299583333333[/C][C]2.18614583333334[/C][C]-0.425729166666656[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]545.06[/C][C]545.312604166667[/C][C]544.00375[/C][C]1.30885416666666[/C][C]-0.252604166666629[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]545.06[/C][C]545.139479166667[/C][C]544.707916666667[/C][C]0.431562500000003[/C][C]-0.0794791666667152[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]545.06[/C][C]545.422326388889[/C][C]545.859166666667[/C][C]-0.436840277777776[/C][C]-0.362326388888960[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]545.06[/C][C]546.161076388889[/C][C]547.4575[/C][C]-1.29642361111109[/C][C]-1.10107638888894[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]545.06[/C][C]546.901493055556[/C][C]549.055833333333[/C][C]-2.15434027777775[/C][C]-1.84149305555570[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]545.06[/C][C]547.638576388889[/C][C]550.654166666667[/C][C]-3.01559027777777[/C][C]-2.57857638888902[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]545.06[/C][C]548.378993055556[/C][C]552.2525[/C][C]-3.87350694444446[/C][C]-3.31899305555567[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]545.06[/C][C]549.116076388889[/C][C]553.850833333333[/C][C]-4.73475694444445[/C][C]-4.05607638888887[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]564.24[/C][C]560.171493055556[/C][C]555.449166666667[/C][C]4.72232638888888[/C][C]4.06850694444449[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]564.24[/C][C]560.908576388889[/C][C]557.0475[/C][C]3.86107638888889[/C][C]3.33142361111118[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]564.24[/C][C]561.647326388889[/C][C]558.645833333333[/C][C]3.00149305555552[/C][C]2.59267361111119[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]564.24[/C][C]562.4303125[/C][C]560.244166666667[/C][C]2.18614583333334[/C][C]1.80968750000022[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]564.24[/C][C]563.151354166667[/C][C]561.8425[/C][C]1.30885416666666[/C][C]1.08864583333354[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]564.24[/C][C]563.872395833333[/C][C]563.440833333333[/C][C]0.431562500000003[/C][C]0.367604166666752[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]564.24[/C][C]564.196493055555[/C][C]564.633333333333[/C][C]-0.436840277777776[/C][C]0.0435069444445162[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]564.24[/C][C]564.123576388889[/C][C]565.42[/C][C]-1.29642361111109[/C][C]0.116423611111259[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]564.24[/C][C]564.052326388889[/C][C]566.206666666666[/C][C]-2.15434027777775[/C][C]0.187673611111222[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]564.24[/C][C]563.977743055555[/C][C]566.993333333333[/C][C]-3.01559027777777[/C][C]0.262256944444516[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]564.24[/C][C]563.906493055555[/C][C]567.78[/C][C]-3.87350694444446[/C][C]0.333506944444594[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]564.24[/C][C]563.831909722222[/C][C]568.566666666666[/C][C]-4.73475694444445[/C][C]0.408090277778001[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]573.68[/C][C]574.075659722222[/C][C]569.353333333333[/C][C]4.72232638888888[/C][C]-0.395659722222149[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]573.68[/C][C]574.001076388889[/C][C]570.14[/C][C]3.86107638888889[/C][C]-0.321076388888855[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]573.68[/C][C]573.928159722222[/C][C]570.926666666667[/C][C]3.00149305555552[/C][C]-0.248159722222226[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]573.68[/C][C]573.899479166667[/C][C]571.713333333333[/C][C]2.18614583333334[/C][C]-0.219479166666702[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]573.68[/C][C]573.808854166667[/C][C]572.5[/C][C]1.30885416666666[/C][C]-0.128854166666770[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]573.68[/C][C]573.718229166667[/C][C]573.286666666667[/C][C]0.431562500000003[/C][C]-0.0382291666667243[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]573.68[/C][C]573.352326388889[/C][C]573.789166666667[/C][C]-0.436840277777776[/C][C]0.327673611111209[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]573.68[/C][C]572.710659722222[/C][C]574.007083333333[/C][C]-1.29642361111109[/C][C]0.969340277777746[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]573.68[/C][C]572.070243055555[/C][C]574.224583333333[/C][C]-2.15434027777775[/C][C]1.60975694444448[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]573.68[/C][C]571.426493055556[/C][C]574.442083333333[/C][C]-3.01559027777777[/C][C]2.25350694444444[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]573.68[/C][C]570.786076388889[/C][C]574.659583333333[/C][C]-3.87350694444446[/C][C]2.89392361111106[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]573.68[/C][C]570.142326388889[/C][C]574.877083333333[/C][C]-4.73475694444445[/C][C]3.53767361111113[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]576.3[/C][C]579.816909722222[/C][C]575.094583333333[/C][C]4.72232638888888[/C][C]-3.51690972222218[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]576.29[/C][C]579.173159722222[/C][C]575.312083333333[/C][C]3.86107638888889[/C][C]-2.88315972222222[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]576.29[/C][C]578.531493055555[/C][C]575.53[/C][C]3.00149305555552[/C][C]-2.24149305555545[/C][/ROW]
[ROW][C]73[/C][C]576.29[/C][C]577.9340625[/C][C]575.747916666666[/C][C]2.18614583333334[/C][C]-1.64406249999979[/C][/ROW]
[ROW][C]74[/C][C]576.29[/C][C]577.2746875[/C][C]575.965833333333[/C][C]1.30885416666666[/C][C]-0.984687499999723[/C][/ROW]
[ROW][C]75[/C][C]576.29[/C][C]576.6153125[/C][C]576.18375[/C][C]0.431562500000003[/C][C]-0.325312499999882[/C][/ROW]
[ROW][C]76[/C][C]576.29[/C][C]576.420243055555[/C][C]576.857083333333[/C][C]-0.436840277777776[/C][C]-0.130243055555525[/C][/ROW]
[ROW][C]77[/C][C]576.29[/C][C]576.690243055555[/C][C]577.986666666666[/C][C]-1.29642361111109[/C][C]-0.400243055555393[/C][/ROW]
[ROW][C]78[/C][C]576.3[/C][C]576.962326388889[/C][C]579.116666666666[/C][C]-2.15434027777775[/C][C]-0.6623263888888[/C][/ROW]
[ROW][C]79[/C][C]576.29[/C][C]577.231076388889[/C][C]580.246666666666[/C][C]-3.01559027777777[/C][C]-0.941076388888746[/C][/ROW]
[ROW][C]80[/C][C]576.3[/C][C]577.503159722222[/C][C]581.376666666667[/C][C]-3.87350694444446[/C][C]-1.20315972222215[/C][/ROW]
[ROW][C]81[/C][C]576.29[/C][C]577.771909722222[/C][C]582.506666666667[/C][C]-4.73475694444445[/C][C]-1.4819097222221[/C][/ROW]
[ROW][C]82[/C][C]589.85[/C][C]588.358993055555[/C][C]583.636666666667[/C][C]4.72232638888888[/C][C]1.49100694444462[/C][/ROW]
[ROW][C]83[/C][C]589.85[/C][C]588.627743055555[/C][C]584.766666666667[/C][C]3.86107638888889[/C][C]1.22225694444455[/C][/ROW]
[ROW][C]84[/C][C]589.85[/C][C]588.897743055556[/C][C]585.89625[/C][C]3.00149305555552[/C][C]0.952256944444343[/C][/ROW]
[ROW][C]85[/C][C]589.85[/C][C]589.211979166667[/C][C]587.025833333333[/C][C]2.18614583333334[/C][C]0.638020833333258[/C][/ROW]
[ROW][C]86[/C][C]589.85[/C][C]589.464270833334[/C][C]588.155416666667[/C][C]1.30885416666666[/C][C]0.385729166666465[/C][/ROW]
[ROW][C]87[/C][C]589.85[/C][C]589.7165625[/C][C]589.285[/C][C]0.431562500000003[/C][C]0.1334374999999[/C][/ROW]
[ROW][C]88[/C][C]589.85[/C][C]589.799409722222[/C][C]590.23625[/C][C]-0.436840277777776[/C][C]0.050590277777701[/C][/ROW]
[ROW][C]89[/C][C]589.85[/C][C]589.712326388889[/C][C]591.00875[/C][C]-1.29642361111109[/C][C]0.137673611110927[/C][/ROW]
[ROW][C]90[/C][C]589.85[/C][C]589.626909722222[/C][C]591.78125[/C][C]-2.15434027777775[/C][C]0.223090277777715[/C][/ROW]
[ROW][C]91[/C][C]589.85[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-3.01559027777777[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]92[/C][C]589.85[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-3.87350694444446[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]93[/C][C]589.85[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-4.73475694444445[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]94[/C][C]599.12[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]4.72232638888888[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]95[/C][C]599.12[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]3.86107638888889[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]96[/C][C]599.12[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]3.00149305555552[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=12977&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=12977&T=1

As an alternative you can also use a QR Code:  
QR Code


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

Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
1513.13NANA2.18614583333334NA
2513.13NANA1.30885416666666NA
3513.13NANA0.431562500000003NA
4513.13NANA-0.436840277777776NA
5513.13NANA-1.29642361111109NA
6513.13NANA-2.15434027777775NA
7513.13514.439826388889517.455416666667-3.01559027777777-1.30982638888884
8513.13514.817743055556518.69125-3.87350694444446-1.68774305555553
9513.13515.192326388889519.927083333333-4.73475694444445-2.06232638888878
10527.96525.885243055556521.1629166666674.722326388888882.07475694444452
11527.96526.259826388889522.398753.861076388888891.70017361111115
12527.96526.636076388889523.6345833333333.001493055555521.32392361111113
13527.96527.0565625524.8704166666672.186145833333340.90343750000011
14527.96527.415104166667526.106251.308854166666660.544895833333385
15527.96527.773645833333527.3420833333330.4315625000000030.186354166666661
16527.96527.883576388889528.320416666667-0.4368402777777760.0764236111110677
17527.96527.744826388889529.04125-1.296423611111090.215173611111140
18527.96527.607743055556529.762083333333-2.154340277777750.352256944444434
19527.96527.467326388889530.482916666667-3.015590277777770.492673611111059
20527.96527.330243055556531.20375-3.873506944444460.629756944444466
21527.96527.189826388889531.924583333333-4.734756944444450.77017361111109
22536.61537.367743055556532.6454166666674.72232638888888-0.75774305555558
23536.61537.227326388889533.366253.86107638888889-0.617326388888955
24536.61537.088576388889534.0870833333333.00149305555552-0.478576388888882
25536.61536.9940625534.8079166666672.18614583333334-0.384062500000027
26536.61536.837604166667535.528751.30885416666666-0.227604166666652
27536.61536.681145833333536.2495833333330.431562500000003-0.0711458333332757
28536.61536.525243055555536.962083333333-0.4368402777777760.0847569444446208
29536.61536.369826388889537.66625-1.296423611111090.240173611111231
30536.61536.216076388889538.370416666667-2.154340277777750.393923611111290
31536.61536.058993055555539.074583333333-3.015590277777770.551006944444566
32536.61535.905243055555539.77875-3.873506944444460.704756944444625
33536.61535.748159722222540.482916666666-4.734756944444450.861840277778015
34545.06545.909409722222541.1870833333334.72232638888888-0.849409722222049
35545.06545.752326388889541.891253.86107638888889-0.692326388888887
36545.06545.596909722222542.5954166666673.00149305555552-0.536909722222163
37545.06545.485729166667543.2995833333332.18614583333334-0.425729166666656
38545.06545.312604166667544.003751.30885416666666-0.252604166666629
39545.06545.139479166667544.7079166666670.431562500000003-0.0794791666667152
40545.06545.422326388889545.859166666667-0.436840277777776-0.362326388888960
41545.06546.161076388889547.4575-1.29642361111109-1.10107638888894
42545.06546.901493055556549.055833333333-2.15434027777775-1.84149305555570
43545.06547.638576388889550.654166666667-3.01559027777777-2.57857638888902
44545.06548.378993055556552.2525-3.87350694444446-3.31899305555567
45545.06549.116076388889553.850833333333-4.73475694444445-4.05607638888887
46564.24560.171493055556555.4491666666674.722326388888884.06850694444449
47564.24560.908576388889557.04753.861076388888893.33142361111118
48564.24561.647326388889558.6458333333333.001493055555522.59267361111119
49564.24562.4303125560.2441666666672.186145833333341.80968750000022
50564.24563.151354166667561.84251.308854166666661.08864583333354
51564.24563.872395833333563.4408333333330.4315625000000030.367604166666752
52564.24564.196493055555564.633333333333-0.4368402777777760.0435069444445162
53564.24564.123576388889565.42-1.296423611111090.116423611111259
54564.24564.052326388889566.206666666666-2.154340277777750.187673611111222
55564.24563.977743055555566.993333333333-3.015590277777770.262256944444516
56564.24563.906493055555567.78-3.873506944444460.333506944444594
57564.24563.831909722222568.566666666666-4.734756944444450.408090277778001
58573.68574.075659722222569.3533333333334.72232638888888-0.395659722222149
59573.68574.001076388889570.143.86107638888889-0.321076388888855
60573.68573.928159722222570.9266666666673.00149305555552-0.248159722222226
61573.68573.899479166667571.7133333333332.18614583333334-0.219479166666702
62573.68573.808854166667572.51.30885416666666-0.128854166666770
63573.68573.718229166667573.2866666666670.431562500000003-0.0382291666667243
64573.68573.352326388889573.789166666667-0.4368402777777760.327673611111209
65573.68572.710659722222574.007083333333-1.296423611111090.969340277777746
66573.68572.070243055555574.224583333333-2.154340277777751.60975694444448
67573.68571.426493055556574.442083333333-3.015590277777772.25350694444444
68573.68570.786076388889574.659583333333-3.873506944444462.89392361111106
69573.68570.142326388889574.877083333333-4.734756944444453.53767361111113
70576.3579.816909722222575.0945833333334.72232638888888-3.51690972222218
71576.29579.173159722222575.3120833333333.86107638888889-2.88315972222222
72576.29578.531493055555575.533.00149305555552-2.24149305555545
73576.29577.9340625575.7479166666662.18614583333334-1.64406249999979
74576.29577.2746875575.9658333333331.30885416666666-0.984687499999723
75576.29576.6153125576.183750.431562500000003-0.325312499999882
76576.29576.420243055555576.857083333333-0.436840277777776-0.130243055555525
77576.29576.690243055555577.986666666666-1.29642361111109-0.400243055555393
78576.3576.962326388889579.116666666666-2.15434027777775-0.6623263888888
79576.29577.231076388889580.246666666666-3.01559027777777-0.941076388888746
80576.3577.503159722222581.376666666667-3.87350694444446-1.20315972222215
81576.29577.771909722222582.506666666667-4.73475694444445-1.4819097222221
82589.85588.358993055555583.6366666666674.722326388888881.49100694444462
83589.85588.627743055555584.7666666666673.861076388888891.22225694444455
84589.85588.897743055556585.896253.001493055555520.952256944444343
85589.85589.211979166667587.0258333333332.186145833333340.638020833333258
86589.85589.464270833334588.1554166666671.308854166666660.385729166666465
87589.85589.7165625589.2850.4315625000000030.1334374999999
88589.85589.799409722222590.23625-0.4368402777777760.050590277777701
89589.85589.712326388889591.00875-1.296423611111090.137673611110927
90589.85589.626909722222591.78125-2.154340277777750.223090277777715
91589.85NANA-3.01559027777777NA
92589.85NANA-3.87350694444446NA
93589.85NANA-4.73475694444445NA
94599.12NANA4.72232638888888NA
95599.12NANA3.86107638888889NA
96599.12NANA3.00149305555552NA


Figures (Output of Computation)

Input Parameters & R Code

Parameters (Session):
par1 = additive ; par2 = 12 ;
Parameters (R input):
par1 = additive ; par2 = 12 ;
R code (references can be found in the software module):
par2 <- as.numeric(par2)
x <- ts(x,freq=par2)
m <- decompose(x,type=par1)
m$figure
bitmap(file='test1.png')
plot(m)
dev.off()
mylagmax <- length(x)/2
bitmap(file='test2.png')
op <- par(mfrow = c(2,2))
acf(as.numeric(x),lag.max = mylagmax,main='Observed')
acf(as.numeric(m$trend),na.action=na.pass,lag.max = mylagmax,main='Trend')
acf(as.numeric(m$seasonal),na.action=na.pass,lag.max = mylagmax,main='Seasonal')
acf(as.numeric(m$random),na.action=na.pass,lag.max = mylagmax,main='Random')
par(op)
dev.off()
bitmap(file='test3.png')
op <- par(mfrow = c(2,2))
spectrum(as.numeric(x),main='Observed')
spectrum(as.numeric(m$trend[!is.na(m$trend)]),main='Trend')
spectrum(as.numeric(m$seasonal[!is.na(m$seasonal)]),main='Seasonal')
spectrum(as.numeric(m$random[!is.na(m$random)]),main='Random')
par(op)
dev.off()
bitmap(file='test4.png')
op <- par(mfrow = c(2,2))
cpgram(as.numeric(x),main='Observed')
cpgram(as.numeric(m$trend[!is.na(m$trend)]),main='Trend')
cpgram(as.numeric(m$seasonal[!is.na(m$seasonal)]),main='Seasonal')
cpgram(as.numeric(m$random[!is.na(m$random)]),main='Random')
par(op)
dev.off()
load(file='createtable')
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Classical Decomposition by Moving Averages',6,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'t',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Observations',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Fit',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Trend',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Seasonal',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Random',header=TRUE)
a<-table.row.end(a)
for (i in 1:length(m$trend)) {
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,i,header=TRUE)
a<-table.element(a,x[i])
if (par1 == 'additive') a<-table.element(a,m$trend[i]+m$seasonal[i]) else a<-table.element(a,m$trend[i]*m$seasonal[i])
a<-table.element(a,m$trend[i])
a<-table.element(a,m$seasonal[i])
a<-table.element(a,m$random[i])
a<-table.row.end(a)
}
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable.tab')