FreeStatistics.org

Free Statistics

of Irreproducible Research!

Description of Statistical Computation

Author's title

Author*The author of this computation has been verified*
R Software Module--
Title produced by softwareClassical Decomposition
Date of computationMon, 28 Nov 2011 11:55:25 -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/2011/Nov/28/t132249933268ugfccnup5f04l.htm/, Retrieved Thu, 26 Jun 2025 00:55:19 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=147869, Retrieved Thu, 26 Jun 2025 00:55:19 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact228

Tree of Dependent Computations

Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-     [Univariate Explorative Data Analysis] [Run Sequence gebo...] [2008-12-12 13:32:37] [76963dc1903f0f612b6153510a3818cf]
- R  D  [Univariate Explorative Data Analysis] [Run Sequence gebo...] [2008-12-17 12:14:40] [76963dc1903f0f612b6153510a3818cf]
-         [Univariate Explorative Data Analysis] [Run Sequence Plot...] [2008-12-22 18:19:51] [1ce0d16c8f4225c977b42c8fa93bc163]
- RMP       [Univariate Data Series] [Identifying Integ...] [2009-11-22 12:08:06] [b98453cac15ba1066b407e146608df68]
- R P         [Univariate Data Series] [WS8 Time Series A...] [2010-11-30 09:10:08] [afe9379cca749d06b3d6872e02cc47ed]
- RMP           [Classical Decomposition] [] [2011-11-28 11:49:18] [77e355412ccdb651b3c7eae41c3da865]
- R               [Classical Decomposition] [] [2011-11-28 16:53:16] [aefb5c2d4042694c5b6b82f93ac1885a]
-  M                  [Classical Decomposition] [] [2011-11-28 16:55:25] [5f7ae77ad4c15dc18491c39fdf8bddde] [Current]
Feedback Forum

Post a new message

Dataset

Dataseries X:
Download CSV
Histogram
Boxplots 
9700
9081
9084
9743
8587
9731
9563
9998
9437
10038
9918
9252
9737
9035
9133
9487
8700
9627
8947
9283
8829
9947
9628
9318
9605
8640
9214
9567
8547
9185
9470
9123
9278
10170
9434
9655
9429
8739
9552
9687
9019
9672
9206
9069
9788
10312
10105
9863
9656
9295
9946
9701
9049
10190
9706
9765
9893
9994
10433
10073
10112
9266
9820
10097
9115
10411
9678
10408
10153
10368
10581
10597
10680
9738
9556

Tables (Output of Computation)





Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time2 seconds
R Server'Gertrude Mary Cox' @ cox.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 & 2 seconds \tabularnewline
R Server & 'Gertrude Mary Cox' @ cox.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=147869&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]'Gertrude Mary Cox' @ cox.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=147869&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=147869&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 time2 seconds
R Server'Gertrude Mary Cox' @ cox.wessa.net






Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
19700NANA1.01811015886105NA
29081NANA0.942756317261889NA
39084NANA0.998124205504201NA
49743NANA1.01580788866985NA
58587NANA0.928977968043377NA
69731NANA1.0239577741302NA
795639315.154154801019512.541666666670.9792497611277411.02660673576414
899989421.892430734869512.166666666670.9905096032170931.06114563220716
994379470.705525029119512.291666666670.9956281679436630.996441075594629
10100389990.311126186869503.666666666671.051205968873791.00477351237722
1199189891.181140111029497.708333333331.041428183827961.00271139103703
1292529633.374056450779498.083333333331.014244002539190.960411164954672
1397379639.55182660979468.083333333331.018110158861051.01010920166654
1490358873.811680767199412.6250.9427563172618891.0181644962764
1591339339.947253005569357.50.9981242055042010.977842781399117
1694879475.836913470589328.3751.015807888669851.00117805811047
1787008651.107327403949312.50.9289779680433771.00565160860289
1896279526.049832362279303.166666666671.02395777413021.0105972747796
1989479107.430799221799300.416666666670.9792497611277410.982384626053321
2092839190.402082216339278.458333333330.9905096032170931.01007550235075
2188299224.868336561029265.3750.9956281679436630.957086830714746
2299479746.869343895179272.083333333331.051205968873791.02053281408047
2396289653.041228742359269.041666666661.041428183827960.997405871564312
2493189375.92512047299244.251.014244002539190.993821930131841
2596059415.100957837459247.6251.018110158861051.02016962356675
2686408732.516077717569262.750.9427563172618890.98940556457106
2792149257.394063508659274.791666666670.9981242055042010.995312496885089
2895679449.84916165219302.791666666671.015807888669851.01239711199024
2985478643.2110146755793040.9289779680433770.98886860282455
3091859533.00421224499309.958333333331.02395777413020.963494801376685
3194709123.343607840129316.666666666670.9792497611277411.03799663884872
3291239225.069918328939313.458333333330.9905096032170930.988935594067842
3392789290.870187194289331.666666666670.9956281679436630.998614749002518
34101709829.564213446579350.751.051205968873791.03463386363433
3594349763.823151797059375.416666666671.041428183827960.96621987651053
3696559549.487625407429415.3751.014244002539191.01104900898681
3794299595.348877212489424.666666666671.018110158861050.982663592607088
3887398872.672516883839411.416666666670.9427563172618890.984934356967479
3995529412.727142990249430.416666666670.9981242055042011.01479622801065
4096879607.087757752469457.583333333331.015807888669851.00831805061665
4190198817.355676268379491.458333333330.9289779680433771.02286902458459
4296729756.355001727059528.083333333331.02395777413020.991353840475042
4392069348.122230092319546.208333333330.9792497611277410.984796708195063
4490699487.926404282669578.833333333330.9905096032170930.955846368697214
4597889576.366564352139618.416666666670.9956281679436631.02209955458845
461031210128.8075125869635.416666666671.051205968873791.01808628381835
471010510036.5037645969637.251.041428183827961.00682471077684
4898639797.681584862129660.083333333331.014244002539191.00666672156797
4996569878.213816349389702.51.018110158861050.977504656157413
5092959194.073858043699752.333333333330.9427563172618891.01097730380619
5199469767.352355504179785.708333333330.9981242055042011.018290283589
5297019931.38442621039776.833333333331.015807888669850.976802385616824
5390499082.84983805219777.250.9289779680433770.996273213952047
541019010034.44486721799799.666666666671.02395777413021.01550211644396
5597069623.495423336119827.416666666670.9792497611277411.00857324423554
5697659751.773399839619845.208333333330.9905096032170931.00135632767683
5798939795.736637355729838.750.9956281679436631.00992915247163
58999410354.378793406898501.051205968873790.965195517703459
591043310278.11510324419869.251.041428183827961.01506938725633
601007310021.95628992369881.208333333331.014244002539191.00509318825584
611011210068.34588851679889.251.018110158861051.00433577788911
6292669347.311041111979914.8750.9427563172618890.991301130265769
6398209933.831155280569952.50.9981242055042010.988541062003047
641009710136.6622703799978.916666666671.015807888669850.99608724555272
6591159290.3989990791310000.66666666670.9289779680433770.981120401922833
661041110268.931197493710028.66666666671.02395777413021.01383481881162
6796789865.1253018943810074.16666666670.9792497611277410.981031634554257
681040810021.480910548910117.50.9905096032170931.03856905909427
691015310081.896766625510126.16666666670.9956281679436631.00705256510956
7010368NANA1.05120596887379NA
7110581NANA1.04142818382796NA
7210597NANA1.01424400253919NA
7310680NANANANA
749738NANANANA
759556NANANANA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 9700 & NA & NA & 1.01811015886105 & NA \tabularnewline
2 & 9081 & NA & NA & 0.942756317261889 & NA \tabularnewline
3 & 9084 & NA & NA & 0.998124205504201 & NA \tabularnewline
4 & 9743 & NA & NA & 1.01580788866985 & NA \tabularnewline
5 & 8587 & NA & NA & 0.928977968043377 & NA \tabularnewline
6 & 9731 & NA & NA & 1.0239577741302 & NA \tabularnewline
7 & 9563 & 9315.15415480101 & 9512.54166666667 & 0.979249761127741 & 1.02660673576414 \tabularnewline
8 & 9998 & 9421.89243073486 & 9512.16666666667 & 0.990509603217093 & 1.06114563220716 \tabularnewline
9 & 9437 & 9470.70552502911 & 9512.29166666667 & 0.995628167943663 & 0.996441075594629 \tabularnewline
10 & 10038 & 9990.31112618686 & 9503.66666666667 & 1.05120596887379 & 1.00477351237722 \tabularnewline
11 & 9918 & 9891.18114011102 & 9497.70833333333 & 1.04142818382796 & 1.00271139103703 \tabularnewline
12 & 9252 & 9633.37405645077 & 9498.08333333333 & 1.01424400253919 & 0.960411164954672 \tabularnewline
13 & 9737 & 9639.5518266097 & 9468.08333333333 & 1.01811015886105 & 1.01010920166654 \tabularnewline
14 & 9035 & 8873.81168076719 & 9412.625 & 0.942756317261889 & 1.0181644962764 \tabularnewline
15 & 9133 & 9339.94725300556 & 9357.5 & 0.998124205504201 & 0.977842781399117 \tabularnewline
16 & 9487 & 9475.83691347058 & 9328.375 & 1.01580788866985 & 1.00117805811047 \tabularnewline
17 & 8700 & 8651.10732740394 & 9312.5 & 0.928977968043377 & 1.00565160860289 \tabularnewline
18 & 9627 & 9526.04983236227 & 9303.16666666667 & 1.0239577741302 & 1.0105972747796 \tabularnewline
19 & 8947 & 9107.43079922179 & 9300.41666666667 & 0.979249761127741 & 0.982384626053321 \tabularnewline
20 & 9283 & 9190.40208221633 & 9278.45833333333 & 0.990509603217093 & 1.01007550235075 \tabularnewline
21 & 8829 & 9224.86833656102 & 9265.375 & 0.995628167943663 & 0.957086830714746 \tabularnewline
22 & 9947 & 9746.86934389517 & 9272.08333333333 & 1.05120596887379 & 1.02053281408047 \tabularnewline
23 & 9628 & 9653.04122874235 & 9269.04166666666 & 1.04142818382796 & 0.997405871564312 \tabularnewline
24 & 9318 & 9375.9251204729 & 9244.25 & 1.01424400253919 & 0.993821930131841 \tabularnewline
25 & 9605 & 9415.10095783745 & 9247.625 & 1.01811015886105 & 1.02016962356675 \tabularnewline
26 & 8640 & 8732.51607771756 & 9262.75 & 0.942756317261889 & 0.98940556457106 \tabularnewline
27 & 9214 & 9257.39406350865 & 9274.79166666667 & 0.998124205504201 & 0.995312496885089 \tabularnewline
28 & 9567 & 9449.8491616521 & 9302.79166666667 & 1.01580788866985 & 1.01239711199024 \tabularnewline
29 & 8547 & 8643.21101467557 & 9304 & 0.928977968043377 & 0.98886860282455 \tabularnewline
30 & 9185 & 9533.0042122449 & 9309.95833333333 & 1.0239577741302 & 0.963494801376685 \tabularnewline
31 & 9470 & 9123.34360784012 & 9316.66666666667 & 0.979249761127741 & 1.03799663884872 \tabularnewline
32 & 9123 & 9225.06991832893 & 9313.45833333333 & 0.990509603217093 & 0.988935594067842 \tabularnewline
33 & 9278 & 9290.87018719428 & 9331.66666666667 & 0.995628167943663 & 0.998614749002518 \tabularnewline
34 & 10170 & 9829.56421344657 & 9350.75 & 1.05120596887379 & 1.03463386363433 \tabularnewline
35 & 9434 & 9763.82315179705 & 9375.41666666667 & 1.04142818382796 & 0.96621987651053 \tabularnewline
36 & 9655 & 9549.48762540742 & 9415.375 & 1.01424400253919 & 1.01104900898681 \tabularnewline
37 & 9429 & 9595.34887721248 & 9424.66666666667 & 1.01811015886105 & 0.982663592607088 \tabularnewline
38 & 8739 & 8872.67251688383 & 9411.41666666667 & 0.942756317261889 & 0.984934356967479 \tabularnewline
39 & 9552 & 9412.72714299024 & 9430.41666666667 & 0.998124205504201 & 1.01479622801065 \tabularnewline
40 & 9687 & 9607.08775775246 & 9457.58333333333 & 1.01580788866985 & 1.00831805061665 \tabularnewline
41 & 9019 & 8817.35567626837 & 9491.45833333333 & 0.928977968043377 & 1.02286902458459 \tabularnewline
42 & 9672 & 9756.35500172705 & 9528.08333333333 & 1.0239577741302 & 0.991353840475042 \tabularnewline
43 & 9206 & 9348.12223009231 & 9546.20833333333 & 0.979249761127741 & 0.984796708195063 \tabularnewline
44 & 9069 & 9487.92640428266 & 9578.83333333333 & 0.990509603217093 & 0.955846368697214 \tabularnewline
45 & 9788 & 9576.36656435213 & 9618.41666666667 & 0.995628167943663 & 1.02209955458845 \tabularnewline
46 & 10312 & 10128.807512586 & 9635.41666666667 & 1.05120596887379 & 1.01808628381835 \tabularnewline
47 & 10105 & 10036.503764596 & 9637.25 & 1.04142818382796 & 1.00682471077684 \tabularnewline
48 & 9863 & 9797.68158486212 & 9660.08333333333 & 1.01424400253919 & 1.00666672156797 \tabularnewline
49 & 9656 & 9878.21381634938 & 9702.5 & 1.01811015886105 & 0.977504656157413 \tabularnewline
50 & 9295 & 9194.07385804369 & 9752.33333333333 & 0.942756317261889 & 1.01097730380619 \tabularnewline
51 & 9946 & 9767.35235550417 & 9785.70833333333 & 0.998124205504201 & 1.018290283589 \tabularnewline
52 & 9701 & 9931.3844262103 & 9776.83333333333 & 1.01580788866985 & 0.976802385616824 \tabularnewline
53 & 9049 & 9082.8498380521 & 9777.25 & 0.928977968043377 & 0.996273213952047 \tabularnewline
54 & 10190 & 10034.4448672179 & 9799.66666666667 & 1.0239577741302 & 1.01550211644396 \tabularnewline
55 & 9706 & 9623.49542333611 & 9827.41666666667 & 0.979249761127741 & 1.00857324423554 \tabularnewline
56 & 9765 & 9751.77339983961 & 9845.20833333333 & 0.990509603217093 & 1.00135632767683 \tabularnewline
57 & 9893 & 9795.73663735572 & 9838.75 & 0.995628167943663 & 1.00992915247163 \tabularnewline
58 & 9994 & 10354.3787934068 & 9850 & 1.05120596887379 & 0.965195517703459 \tabularnewline
59 & 10433 & 10278.1151032441 & 9869.25 & 1.04142818382796 & 1.01506938725633 \tabularnewline
60 & 10073 & 10021.9562899236 & 9881.20833333333 & 1.01424400253919 & 1.00509318825584 \tabularnewline
61 & 10112 & 10068.3458885167 & 9889.25 & 1.01811015886105 & 1.00433577788911 \tabularnewline
62 & 9266 & 9347.31104111197 & 9914.875 & 0.942756317261889 & 0.991301130265769 \tabularnewline
63 & 9820 & 9933.83115528056 & 9952.5 & 0.998124205504201 & 0.988541062003047 \tabularnewline
64 & 10097 & 10136.662270379 & 9978.91666666667 & 1.01580788866985 & 0.99608724555272 \tabularnewline
65 & 9115 & 9290.39899907913 & 10000.6666666667 & 0.928977968043377 & 0.981120401922833 \tabularnewline
66 & 10411 & 10268.9311974937 & 10028.6666666667 & 1.0239577741302 & 1.01383481881162 \tabularnewline
67 & 9678 & 9865.12530189438 & 10074.1666666667 & 0.979249761127741 & 0.981031634554257 \tabularnewline
68 & 10408 & 10021.4809105489 & 10117.5 & 0.990509603217093 & 1.03856905909427 \tabularnewline
69 & 10153 & 10081.8967666255 & 10126.1666666667 & 0.995628167943663 & 1.00705256510956 \tabularnewline
70 & 10368 & NA & NA & 1.05120596887379 & NA \tabularnewline
71 & 10581 & NA & NA & 1.04142818382796 & NA \tabularnewline
72 & 10597 & NA & NA & 1.01424400253919 & NA \tabularnewline
73 & 10680 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
74 & 9738 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
75 & 9556 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=147869&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]9700[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.01811015886105[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]9081[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.942756317261889[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]9084[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.998124205504201[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]9743[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.01580788866985[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]8587[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.928977968043377[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]9731[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.0239577741302[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]9563[/C][C]9315.15415480101[/C][C]9512.54166666667[/C][C]0.979249761127741[/C][C]1.02660673576414[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]9998[/C][C]9421.89243073486[/C][C]9512.16666666667[/C][C]0.990509603217093[/C][C]1.06114563220716[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]9437[/C][C]9470.70552502911[/C][C]9512.29166666667[/C][C]0.995628167943663[/C][C]0.996441075594629[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]10038[/C][C]9990.31112618686[/C][C]9503.66666666667[/C][C]1.05120596887379[/C][C]1.00477351237722[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]9918[/C][C]9891.18114011102[/C][C]9497.70833333333[/C][C]1.04142818382796[/C][C]1.00271139103703[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]9252[/C][C]9633.37405645077[/C][C]9498.08333333333[/C][C]1.01424400253919[/C][C]0.960411164954672[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]9737[/C][C]9639.5518266097[/C][C]9468.08333333333[/C][C]1.01811015886105[/C][C]1.01010920166654[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]9035[/C][C]8873.81168076719[/C][C]9412.625[/C][C]0.942756317261889[/C][C]1.0181644962764[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]9133[/C][C]9339.94725300556[/C][C]9357.5[/C][C]0.998124205504201[/C][C]0.977842781399117[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]9487[/C][C]9475.83691347058[/C][C]9328.375[/C][C]1.01580788866985[/C][C]1.00117805811047[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]8700[/C][C]8651.10732740394[/C][C]9312.5[/C][C]0.928977968043377[/C][C]1.00565160860289[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]9627[/C][C]9526.04983236227[/C][C]9303.16666666667[/C][C]1.0239577741302[/C][C]1.0105972747796[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]8947[/C][C]9107.43079922179[/C][C]9300.41666666667[/C][C]0.979249761127741[/C][C]0.982384626053321[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]9283[/C][C]9190.40208221633[/C][C]9278.45833333333[/C][C]0.990509603217093[/C][C]1.01007550235075[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]8829[/C][C]9224.86833656102[/C][C]9265.375[/C][C]0.995628167943663[/C][C]0.957086830714746[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]9947[/C][C]9746.86934389517[/C][C]9272.08333333333[/C][C]1.05120596887379[/C][C]1.02053281408047[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]9628[/C][C]9653.04122874235[/C][C]9269.04166666666[/C][C]1.04142818382796[/C][C]0.997405871564312[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]9318[/C][C]9375.9251204729[/C][C]9244.25[/C][C]1.01424400253919[/C][C]0.993821930131841[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]9605[/C][C]9415.10095783745[/C][C]9247.625[/C][C]1.01811015886105[/C][C]1.02016962356675[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]8640[/C][C]8732.51607771756[/C][C]9262.75[/C][C]0.942756317261889[/C][C]0.98940556457106[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]9214[/C][C]9257.39406350865[/C][C]9274.79166666667[/C][C]0.998124205504201[/C][C]0.995312496885089[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]9567[/C][C]9449.8491616521[/C][C]9302.79166666667[/C][C]1.01580788866985[/C][C]1.01239711199024[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]8547[/C][C]8643.21101467557[/C][C]9304[/C][C]0.928977968043377[/C][C]0.98886860282455[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]9185[/C][C]9533.0042122449[/C][C]9309.95833333333[/C][C]1.0239577741302[/C][C]0.963494801376685[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]9470[/C][C]9123.34360784012[/C][C]9316.66666666667[/C][C]0.979249761127741[/C][C]1.03799663884872[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]9123[/C][C]9225.06991832893[/C][C]9313.45833333333[/C][C]0.990509603217093[/C][C]0.988935594067842[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]9278[/C][C]9290.87018719428[/C][C]9331.66666666667[/C][C]0.995628167943663[/C][C]0.998614749002518[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]10170[/C][C]9829.56421344657[/C][C]9350.75[/C][C]1.05120596887379[/C][C]1.03463386363433[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]9434[/C][C]9763.82315179705[/C][C]9375.41666666667[/C][C]1.04142818382796[/C][C]0.96621987651053[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]9655[/C][C]9549.48762540742[/C][C]9415.375[/C][C]1.01424400253919[/C][C]1.01104900898681[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]9429[/C][C]9595.34887721248[/C][C]9424.66666666667[/C][C]1.01811015886105[/C][C]0.982663592607088[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]8739[/C][C]8872.67251688383[/C][C]9411.41666666667[/C][C]0.942756317261889[/C][C]0.984934356967479[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]9552[/C][C]9412.72714299024[/C][C]9430.41666666667[/C][C]0.998124205504201[/C][C]1.01479622801065[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]9687[/C][C]9607.08775775246[/C][C]9457.58333333333[/C][C]1.01580788866985[/C][C]1.00831805061665[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]9019[/C][C]8817.35567626837[/C][C]9491.45833333333[/C][C]0.928977968043377[/C][C]1.02286902458459[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]9672[/C][C]9756.35500172705[/C][C]9528.08333333333[/C][C]1.0239577741302[/C][C]0.991353840475042[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]9206[/C][C]9348.12223009231[/C][C]9546.20833333333[/C][C]0.979249761127741[/C][C]0.984796708195063[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]9069[/C][C]9487.92640428266[/C][C]9578.83333333333[/C][C]0.990509603217093[/C][C]0.955846368697214[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]9788[/C][C]9576.36656435213[/C][C]9618.41666666667[/C][C]0.995628167943663[/C][C]1.02209955458845[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]10312[/C][C]10128.807512586[/C][C]9635.41666666667[/C][C]1.05120596887379[/C][C]1.01808628381835[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]10105[/C][C]10036.503764596[/C][C]9637.25[/C][C]1.04142818382796[/C][C]1.00682471077684[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]9863[/C][C]9797.68158486212[/C][C]9660.08333333333[/C][C]1.01424400253919[/C][C]1.00666672156797[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]9656[/C][C]9878.21381634938[/C][C]9702.5[/C][C]1.01811015886105[/C][C]0.977504656157413[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]9295[/C][C]9194.07385804369[/C][C]9752.33333333333[/C][C]0.942756317261889[/C][C]1.01097730380619[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]9946[/C][C]9767.35235550417[/C][C]9785.70833333333[/C][C]0.998124205504201[/C][C]1.018290283589[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]9701[/C][C]9931.3844262103[/C][C]9776.83333333333[/C][C]1.01580788866985[/C][C]0.976802385616824[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]9049[/C][C]9082.8498380521[/C][C]9777.25[/C][C]0.928977968043377[/C][C]0.996273213952047[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]10190[/C][C]10034.4448672179[/C][C]9799.66666666667[/C][C]1.0239577741302[/C][C]1.01550211644396[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]9706[/C][C]9623.49542333611[/C][C]9827.41666666667[/C][C]0.979249761127741[/C][C]1.00857324423554[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]9765[/C][C]9751.77339983961[/C][C]9845.20833333333[/C][C]0.990509603217093[/C][C]1.00135632767683[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]9893[/C][C]9795.73663735572[/C][C]9838.75[/C][C]0.995628167943663[/C][C]1.00992915247163[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]9994[/C][C]10354.3787934068[/C][C]9850[/C][C]1.05120596887379[/C][C]0.965195517703459[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]10433[/C][C]10278.1151032441[/C][C]9869.25[/C][C]1.04142818382796[/C][C]1.01506938725633[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]10073[/C][C]10021.9562899236[/C][C]9881.20833333333[/C][C]1.01424400253919[/C][C]1.00509318825584[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]10112[/C][C]10068.3458885167[/C][C]9889.25[/C][C]1.01811015886105[/C][C]1.00433577788911[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]9266[/C][C]9347.31104111197[/C][C]9914.875[/C][C]0.942756317261889[/C][C]0.991301130265769[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]9820[/C][C]9933.83115528056[/C][C]9952.5[/C][C]0.998124205504201[/C][C]0.988541062003047[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]10097[/C][C]10136.662270379[/C][C]9978.91666666667[/C][C]1.01580788866985[/C][C]0.99608724555272[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]9115[/C][C]9290.39899907913[/C][C]10000.6666666667[/C][C]0.928977968043377[/C][C]0.981120401922833[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]10411[/C][C]10268.9311974937[/C][C]10028.6666666667[/C][C]1.0239577741302[/C][C]1.01383481881162[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]9678[/C][C]9865.12530189438[/C][C]10074.1666666667[/C][C]0.979249761127741[/C][C]0.981031634554257[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]10408[/C][C]10021.4809105489[/C][C]10117.5[/C][C]0.990509603217093[/C][C]1.03856905909427[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]10153[/C][C]10081.8967666255[/C][C]10126.1666666667[/C][C]0.995628167943663[/C][C]1.00705256510956[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]10368[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.05120596887379[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]10581[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.04142818382796[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]10597[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.01424400253919[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]73[/C][C]10680[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]74[/C][C]9738[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]75[/C][C]9556[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=147869&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=147869&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
19700NANA1.01811015886105NA
29081NANA0.942756317261889NA
39084NANA0.998124205504201NA
49743NANA1.01580788866985NA
58587NANA0.928977968043377NA
69731NANA1.0239577741302NA
795639315.154154801019512.541666666670.9792497611277411.02660673576414
899989421.892430734869512.166666666670.9905096032170931.06114563220716
994379470.705525029119512.291666666670.9956281679436630.996441075594629
10100389990.311126186869503.666666666671.051205968873791.00477351237722
1199189891.181140111029497.708333333331.041428183827961.00271139103703
1292529633.374056450779498.083333333331.014244002539190.960411164954672
1397379639.55182660979468.083333333331.018110158861051.01010920166654
1490358873.811680767199412.6250.9427563172618891.0181644962764
1591339339.947253005569357.50.9981242055042010.977842781399117
1694879475.836913470589328.3751.015807888669851.00117805811047
1787008651.107327403949312.50.9289779680433771.00565160860289
1896279526.049832362279303.166666666671.02395777413021.0105972747796
1989479107.430799221799300.416666666670.9792497611277410.982384626053321
2092839190.402082216339278.458333333330.9905096032170931.01007550235075
2188299224.868336561029265.3750.9956281679436630.957086830714746
2299479746.869343895179272.083333333331.051205968873791.02053281408047
2396289653.041228742359269.041666666661.041428183827960.997405871564312
2493189375.92512047299244.251.014244002539190.993821930131841
2596059415.100957837459247.6251.018110158861051.02016962356675
2686408732.516077717569262.750.9427563172618890.98940556457106
2792149257.394063508659274.791666666670.9981242055042010.995312496885089
2895679449.84916165219302.791666666671.015807888669851.01239711199024
2985478643.2110146755793040.9289779680433770.98886860282455
3091859533.00421224499309.958333333331.02395777413020.963494801376685
3194709123.343607840129316.666666666670.9792497611277411.03799663884872
3291239225.069918328939313.458333333330.9905096032170930.988935594067842
3392789290.870187194289331.666666666670.9956281679436630.998614749002518
34101709829.564213446579350.751.051205968873791.03463386363433
3594349763.823151797059375.416666666671.041428183827960.96621987651053
3696559549.487625407429415.3751.014244002539191.01104900898681
3794299595.348877212489424.666666666671.018110158861050.982663592607088
3887398872.672516883839411.416666666670.9427563172618890.984934356967479
3995529412.727142990249430.416666666670.9981242055042011.01479622801065
4096879607.087757752469457.583333333331.015807888669851.00831805061665
4190198817.355676268379491.458333333330.9289779680433771.02286902458459
4296729756.355001727059528.083333333331.02395777413020.991353840475042
4392069348.122230092319546.208333333330.9792497611277410.984796708195063
4490699487.926404282669578.833333333330.9905096032170930.955846368697214
4597889576.366564352139618.416666666670.9956281679436631.02209955458845
461031210128.8075125869635.416666666671.051205968873791.01808628381835
471010510036.5037645969637.251.041428183827961.00682471077684
4898639797.681584862129660.083333333331.014244002539191.00666672156797
4996569878.213816349389702.51.018110158861050.977504656157413
5092959194.073858043699752.333333333330.9427563172618891.01097730380619
5199469767.352355504179785.708333333330.9981242055042011.018290283589
5297019931.38442621039776.833333333331.015807888669850.976802385616824
5390499082.84983805219777.250.9289779680433770.996273213952047
541019010034.44486721799799.666666666671.02395777413021.01550211644396
5597069623.495423336119827.416666666670.9792497611277411.00857324423554
5697659751.773399839619845.208333333330.9905096032170931.00135632767683
5798939795.736637355729838.750.9956281679436631.00992915247163
58999410354.378793406898501.051205968873790.965195517703459
591043310278.11510324419869.251.041428183827961.01506938725633
601007310021.95628992369881.208333333331.014244002539191.00509318825584
611011210068.34588851679889.251.018110158861051.00433577788911
6292669347.311041111979914.8750.9427563172618890.991301130265769
6398209933.831155280569952.50.9981242055042010.988541062003047
641009710136.6622703799978.916666666671.015807888669850.99608724555272
6591159290.3989990791310000.66666666670.9289779680433770.981120401922833
661041110268.931197493710028.66666666671.02395777413021.01383481881162
6796789865.1253018943810074.16666666670.9792497611277410.981031634554257
681040810021.480910548910117.50.9905096032170931.03856905909427
691015310081.896766625510126.16666666670.9956281679436631.00705256510956
7010368NANA1.05120596887379NA
7110581NANA1.04142818382796NA
7210597NANA1.01424400253919NA
7310680NANANANA
749738NANANANA
759556NANANANA


Figures (Output of Computation)

Input Parameters & R Code

Parameters (Session):
par1 = multiplicative ; par2 = 12 ;
Parameters (R input):
par1 = multiplicative ; par2 = 12 ; par3 = ; par4 = ; par5 = ; par6 = ; par7 = ; par8 = ; par9 = ; par10 = ; par11 = ; par12 = ; par13 = ; par14 = ; par15 = ; par16 = ; par17 = ; par18 = ; par19 = ; par20 = ;
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')