Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author*Unverified author*
R Software Modulerwasp_decompose.wasp
Title produced by softwareClassical Decomposition
Date of computationMon, 02 Aug 2010 14:07:26 +0000
Cite this page as followsStatistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2010/Aug/02/t12807584657ochlszk4xg5i6j.htm/, Retrieved Thu, 31 Oct 2024 23:36:26 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=78221, Retrieved Thu, 31 Oct 2024 23:36:26 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywordsVan Puyenbroeck Cassandra
Estimated Impact219
Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-       [Classical Decomposition] [Tijdreeks 2 - Sta...] [2010-08-02 14:07:26] [0e5311d1fc10a1511b42f76588fb6510] [Current]
Feedback Forum

Post a new message
Dataseries X:
408
407
406
404
402
401
402
404
405
405
406
408
405
400
402
404
410
402
400
392
390
397
394
397
400
395
391
392
395
386
385
372
367
364
364
368
370
357
350
353
353
348
337
322
315
316
317
326
329
310
301
299
300
295
274
258
250
247
248
256
253
237
225
214
221
221
207
194
191
185
180
185
189
179
162
148
152
151
134
122
119
115
113
109




Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time4 seconds
R Server'George Udny Yule' @ 72.249.76.132

\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 & 4 seconds \tabularnewline
R Server & 'George Udny Yule' @ 72.249.76.132 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=78221&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]4 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'George Udny Yule' @ 72.249.76.132[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=78221&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=78221&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 time4 seconds
R Server'George Udny Yule' @ 72.249.76.132







Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
1408NANA9.84664351851853NA
2407NANA2.33275462962965NA
3406NANA-1.55613425925924NA
4404NANA-1.05613425925926NA
5402NANA6.49247685185187NA
6401NANA5.9369212962963NA
7402403.950810185185404.708333333333-0.757523148148149-1.95081018518516
8404396.138310185185404.291666666667-8.153356481481517.8616898148149
9405394.95775462963403.833333333333-8.8755787037037410.0422453703704
10405397.596643518519403.666666666667-6.070023148148167.40335648148147
11406400.610532407407404-3.389467592592595.38946759259261
12408409.624421296296404.3755.2494212962963-1.62442129629630
13405414.179976851852404.3333333333339.84664351851853-9.17997685185185
14400406.08275462963403.752.33275462962965-6.08275462962956
15402401.068865740741402.625-1.556134259259240.931134259259295
16404400.610532407407401.666666666667-1.056134259259263.38946759259261
17410407.325810185185400.8333333333336.492476851851872.67418981481484
18402405.811921296296399.8755.9369212962963-3.81192129629625
19400398.450810185185399.208333333333-0.7575231481481491.54918981481484
20392390.638310185185398.791666666667-8.153356481481511.36168981481484
21390389.249421296296398.125-8.875578703703740.750578703703752
22397391.096643518518397.166666666667-6.070023148148165.90335648148152
23394392.652199074074396.041666666667-3.389467592592591.34780092592604
24397399.999421296296394.755.2494212962963-2.99942129629625
25400403.304976851852393.4583333333339.84664351851853-3.30497685185185
26395394.3327546296303922.332754629629650.667245370370495
27391388.652199074074390.208333333333-1.556134259259242.34780092592598
28392386.818865740741387.875-1.056134259259265.1811342592593
29395391.742476851852385.256.492476851851873.25752314814821
30386388.728587962963382.7916666666675.9369212962963-2.72858796296293
31385379.575810185185380.333333333333-0.7575231481481495.42418981481484
32372369.346643518518377.5-8.153356481481512.65335648148152
33367365.332754629630374.208333333333-8.875578703703741.66724537037032
34364364.804976851852370.875-6.07002314814816-0.804976851851848
35364364.110532407407367.5-3.38946759259259-0.110532407407391
36368369.416087962963364.1666666666675.2494212962963-1.41608796296293
37370370.429976851852360.5833333333339.84664351851853-0.429976851851848
38357358.832754629630356.52.33275462962965-1.83275462962956
39350350.693865740741352.25-1.55613425925924-0.693865740740705
40353347.027199074074348.083333333333-1.056134259259265.97280092592592
41353350.617476851852344.1256.492476851851872.38252314814821
42348346.353587962963340.4166666666675.93692129629631.64641203703707
43337336.200810185185336.958333333333-0.7575231481481490.799189814814781
44322325.138310185185333.291666666667-8.15335648148151-3.13831018518522
45315320.416087962963329.291666666667-8.87557870370374-5.41608796296293
46316318.929976851852325-6.07002314814816-2.92997685185185
47317317.152199074074320.541666666667-3.38946759259259-0.152199074074019
48326321.374421296296316.1255.24942129629634.62557870370375
49329321.138310185185311.2916666666679.846643518518537.86168981481484
50310308.3327546296303062.332754629629651.66724537037038
51301299.068865740741300.625-1.556134259259241.93113425925924
52299293.985532407407295.041666666667-1.056134259259265.01446759259255
53300295.784143518518289.2916666666676.492476851851874.21585648148152
54295289.436921296296283.55.93692129629635.56307870370370
55274276.659143518518277.416666666667-0.757523148148149-2.65914351851848
56258263.054976851852271.208333333333-8.15335648148151-5.05497685185185
57250256.124421296296265-8.87557870370374-6.12442129629625
58247252.221643518519258.291666666667-6.07002314814816-5.22164351851853
59248248.068865740741251.458333333333-3.38946759259259-0.0688657407407618
60256250.332754629630245.0833333333335.24942129629635.66724537037035
61253249.054976851852239.2083333333339.846643518518533.94502314814815
62237236.082754629630233.752.332754629629650.917245370370324
63225227.068865740741228.625-1.55613425925924-2.06886574074076
64214222.527199074074223.583333333333-1.05613425925926-8.52719907407405
65221224.659143518519218.1666666666676.49247685185187-3.65914351851853
66221218.311921296296212.3755.93692129629632.68807870370370
67207205.992476851852206.75-0.7575231481481491.00752314814818
68194193.513310185185201.666666666667-8.153356481481510.486689814814866
69191187.749421296296196.625-8.875578703703743.25057870370375
70185185.179976851852191.25-6.07002314814816-0.179976851851819
71180182.235532407407185.625-3.38946759259259-2.23553240740742
72185185.082754629630179.8333333333335.2494212962963-0.0827546296296475
73189183.721643518519173.8759.846643518518535.2783564814815
74179170.166087962963167.8333333333332.332754629629658.83391203703701
75162160.277199074074161.833333333333-1.556134259259241.72280092592590
76148154.860532407407155.916666666667-1.05613425925926-6.86053240740742
77152156.700810185185150.2083333333336.49247685185187-4.70081018518519
78151150.186921296296144.255.93692129629630.813078703703695
79134NANA-0.757523148148149NA
80122NANA-8.15335648148151NA
81119NANA-8.87557870370374NA
82115NANA-6.07002314814816NA
83113NANA-3.38946759259259NA
84109NANA5.2494212962963NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 408 & NA & NA & 9.84664351851853 & NA \tabularnewline
2 & 407 & NA & NA & 2.33275462962965 & NA \tabularnewline
3 & 406 & NA & NA & -1.55613425925924 & NA \tabularnewline
4 & 404 & NA & NA & -1.05613425925926 & NA \tabularnewline
5 & 402 & NA & NA & 6.49247685185187 & NA \tabularnewline
6 & 401 & NA & NA & 5.9369212962963 & NA \tabularnewline
7 & 402 & 403.950810185185 & 404.708333333333 & -0.757523148148149 & -1.95081018518516 \tabularnewline
8 & 404 & 396.138310185185 & 404.291666666667 & -8.15335648148151 & 7.8616898148149 \tabularnewline
9 & 405 & 394.95775462963 & 403.833333333333 & -8.87557870370374 & 10.0422453703704 \tabularnewline
10 & 405 & 397.596643518519 & 403.666666666667 & -6.07002314814816 & 7.40335648148147 \tabularnewline
11 & 406 & 400.610532407407 & 404 & -3.38946759259259 & 5.38946759259261 \tabularnewline
12 & 408 & 409.624421296296 & 404.375 & 5.2494212962963 & -1.62442129629630 \tabularnewline
13 & 405 & 414.179976851852 & 404.333333333333 & 9.84664351851853 & -9.17997685185185 \tabularnewline
14 & 400 & 406.08275462963 & 403.75 & 2.33275462962965 & -6.08275462962956 \tabularnewline
15 & 402 & 401.068865740741 & 402.625 & -1.55613425925924 & 0.931134259259295 \tabularnewline
16 & 404 & 400.610532407407 & 401.666666666667 & -1.05613425925926 & 3.38946759259261 \tabularnewline
17 & 410 & 407.325810185185 & 400.833333333333 & 6.49247685185187 & 2.67418981481484 \tabularnewline
18 & 402 & 405.811921296296 & 399.875 & 5.9369212962963 & -3.81192129629625 \tabularnewline
19 & 400 & 398.450810185185 & 399.208333333333 & -0.757523148148149 & 1.54918981481484 \tabularnewline
20 & 392 & 390.638310185185 & 398.791666666667 & -8.15335648148151 & 1.36168981481484 \tabularnewline
21 & 390 & 389.249421296296 & 398.125 & -8.87557870370374 & 0.750578703703752 \tabularnewline
22 & 397 & 391.096643518518 & 397.166666666667 & -6.07002314814816 & 5.90335648148152 \tabularnewline
23 & 394 & 392.652199074074 & 396.041666666667 & -3.38946759259259 & 1.34780092592604 \tabularnewline
24 & 397 & 399.999421296296 & 394.75 & 5.2494212962963 & -2.99942129629625 \tabularnewline
25 & 400 & 403.304976851852 & 393.458333333333 & 9.84664351851853 & -3.30497685185185 \tabularnewline
26 & 395 & 394.332754629630 & 392 & 2.33275462962965 & 0.667245370370495 \tabularnewline
27 & 391 & 388.652199074074 & 390.208333333333 & -1.55613425925924 & 2.34780092592598 \tabularnewline
28 & 392 & 386.818865740741 & 387.875 & -1.05613425925926 & 5.1811342592593 \tabularnewline
29 & 395 & 391.742476851852 & 385.25 & 6.49247685185187 & 3.25752314814821 \tabularnewline
30 & 386 & 388.728587962963 & 382.791666666667 & 5.9369212962963 & -2.72858796296293 \tabularnewline
31 & 385 & 379.575810185185 & 380.333333333333 & -0.757523148148149 & 5.42418981481484 \tabularnewline
32 & 372 & 369.346643518518 & 377.5 & -8.15335648148151 & 2.65335648148152 \tabularnewline
33 & 367 & 365.332754629630 & 374.208333333333 & -8.87557870370374 & 1.66724537037032 \tabularnewline
34 & 364 & 364.804976851852 & 370.875 & -6.07002314814816 & -0.804976851851848 \tabularnewline
35 & 364 & 364.110532407407 & 367.5 & -3.38946759259259 & -0.110532407407391 \tabularnewline
36 & 368 & 369.416087962963 & 364.166666666667 & 5.2494212962963 & -1.41608796296293 \tabularnewline
37 & 370 & 370.429976851852 & 360.583333333333 & 9.84664351851853 & -0.429976851851848 \tabularnewline
38 & 357 & 358.832754629630 & 356.5 & 2.33275462962965 & -1.83275462962956 \tabularnewline
39 & 350 & 350.693865740741 & 352.25 & -1.55613425925924 & -0.693865740740705 \tabularnewline
40 & 353 & 347.027199074074 & 348.083333333333 & -1.05613425925926 & 5.97280092592592 \tabularnewline
41 & 353 & 350.617476851852 & 344.125 & 6.49247685185187 & 2.38252314814821 \tabularnewline
42 & 348 & 346.353587962963 & 340.416666666667 & 5.9369212962963 & 1.64641203703707 \tabularnewline
43 & 337 & 336.200810185185 & 336.958333333333 & -0.757523148148149 & 0.799189814814781 \tabularnewline
44 & 322 & 325.138310185185 & 333.291666666667 & -8.15335648148151 & -3.13831018518522 \tabularnewline
45 & 315 & 320.416087962963 & 329.291666666667 & -8.87557870370374 & -5.41608796296293 \tabularnewline
46 & 316 & 318.929976851852 & 325 & -6.07002314814816 & -2.92997685185185 \tabularnewline
47 & 317 & 317.152199074074 & 320.541666666667 & -3.38946759259259 & -0.152199074074019 \tabularnewline
48 & 326 & 321.374421296296 & 316.125 & 5.2494212962963 & 4.62557870370375 \tabularnewline
49 & 329 & 321.138310185185 & 311.291666666667 & 9.84664351851853 & 7.86168981481484 \tabularnewline
50 & 310 & 308.332754629630 & 306 & 2.33275462962965 & 1.66724537037038 \tabularnewline
51 & 301 & 299.068865740741 & 300.625 & -1.55613425925924 & 1.93113425925924 \tabularnewline
52 & 299 & 293.985532407407 & 295.041666666667 & -1.05613425925926 & 5.01446759259255 \tabularnewline
53 & 300 & 295.784143518518 & 289.291666666667 & 6.49247685185187 & 4.21585648148152 \tabularnewline
54 & 295 & 289.436921296296 & 283.5 & 5.9369212962963 & 5.56307870370370 \tabularnewline
55 & 274 & 276.659143518518 & 277.416666666667 & -0.757523148148149 & -2.65914351851848 \tabularnewline
56 & 258 & 263.054976851852 & 271.208333333333 & -8.15335648148151 & -5.05497685185185 \tabularnewline
57 & 250 & 256.124421296296 & 265 & -8.87557870370374 & -6.12442129629625 \tabularnewline
58 & 247 & 252.221643518519 & 258.291666666667 & -6.07002314814816 & -5.22164351851853 \tabularnewline
59 & 248 & 248.068865740741 & 251.458333333333 & -3.38946759259259 & -0.0688657407407618 \tabularnewline
60 & 256 & 250.332754629630 & 245.083333333333 & 5.2494212962963 & 5.66724537037035 \tabularnewline
61 & 253 & 249.054976851852 & 239.208333333333 & 9.84664351851853 & 3.94502314814815 \tabularnewline
62 & 237 & 236.082754629630 & 233.75 & 2.33275462962965 & 0.917245370370324 \tabularnewline
63 & 225 & 227.068865740741 & 228.625 & -1.55613425925924 & -2.06886574074076 \tabularnewline
64 & 214 & 222.527199074074 & 223.583333333333 & -1.05613425925926 & -8.52719907407405 \tabularnewline
65 & 221 & 224.659143518519 & 218.166666666667 & 6.49247685185187 & -3.65914351851853 \tabularnewline
66 & 221 & 218.311921296296 & 212.375 & 5.9369212962963 & 2.68807870370370 \tabularnewline
67 & 207 & 205.992476851852 & 206.75 & -0.757523148148149 & 1.00752314814818 \tabularnewline
68 & 194 & 193.513310185185 & 201.666666666667 & -8.15335648148151 & 0.486689814814866 \tabularnewline
69 & 191 & 187.749421296296 & 196.625 & -8.87557870370374 & 3.25057870370375 \tabularnewline
70 & 185 & 185.179976851852 & 191.25 & -6.07002314814816 & -0.179976851851819 \tabularnewline
71 & 180 & 182.235532407407 & 185.625 & -3.38946759259259 & -2.23553240740742 \tabularnewline
72 & 185 & 185.082754629630 & 179.833333333333 & 5.2494212962963 & -0.0827546296296475 \tabularnewline
73 & 189 & 183.721643518519 & 173.875 & 9.84664351851853 & 5.2783564814815 \tabularnewline
74 & 179 & 170.166087962963 & 167.833333333333 & 2.33275462962965 & 8.83391203703701 \tabularnewline
75 & 162 & 160.277199074074 & 161.833333333333 & -1.55613425925924 & 1.72280092592590 \tabularnewline
76 & 148 & 154.860532407407 & 155.916666666667 & -1.05613425925926 & -6.86053240740742 \tabularnewline
77 & 152 & 156.700810185185 & 150.208333333333 & 6.49247685185187 & -4.70081018518519 \tabularnewline
78 & 151 & 150.186921296296 & 144.25 & 5.9369212962963 & 0.813078703703695 \tabularnewline
79 & 134 & NA & NA & -0.757523148148149 & NA \tabularnewline
80 & 122 & NA & NA & -8.15335648148151 & NA \tabularnewline
81 & 119 & NA & NA & -8.87557870370374 & NA \tabularnewline
82 & 115 & NA & NA & -6.07002314814816 & NA \tabularnewline
83 & 113 & NA & NA & -3.38946759259259 & NA \tabularnewline
84 & 109 & NA & NA & 5.2494212962963 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=78221&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]408[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]9.84664351851853[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]407[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]2.33275462962965[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]406[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1.55613425925924[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]404[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1.05613425925926[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]402[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]6.49247685185187[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]401[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]5.9369212962963[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]402[/C][C]403.950810185185[/C][C]404.708333333333[/C][C]-0.757523148148149[/C][C]-1.95081018518516[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]404[/C][C]396.138310185185[/C][C]404.291666666667[/C][C]-8.15335648148151[/C][C]7.8616898148149[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]405[/C][C]394.95775462963[/C][C]403.833333333333[/C][C]-8.87557870370374[/C][C]10.0422453703704[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]405[/C][C]397.596643518519[/C][C]403.666666666667[/C][C]-6.07002314814816[/C][C]7.40335648148147[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]406[/C][C]400.610532407407[/C][C]404[/C][C]-3.38946759259259[/C][C]5.38946759259261[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]408[/C][C]409.624421296296[/C][C]404.375[/C][C]5.2494212962963[/C][C]-1.62442129629630[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]405[/C][C]414.179976851852[/C][C]404.333333333333[/C][C]9.84664351851853[/C][C]-9.17997685185185[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]400[/C][C]406.08275462963[/C][C]403.75[/C][C]2.33275462962965[/C][C]-6.08275462962956[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]402[/C][C]401.068865740741[/C][C]402.625[/C][C]-1.55613425925924[/C][C]0.931134259259295[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]404[/C][C]400.610532407407[/C][C]401.666666666667[/C][C]-1.05613425925926[/C][C]3.38946759259261[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]410[/C][C]407.325810185185[/C][C]400.833333333333[/C][C]6.49247685185187[/C][C]2.67418981481484[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]402[/C][C]405.811921296296[/C][C]399.875[/C][C]5.9369212962963[/C][C]-3.81192129629625[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]400[/C][C]398.450810185185[/C][C]399.208333333333[/C][C]-0.757523148148149[/C][C]1.54918981481484[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]392[/C][C]390.638310185185[/C][C]398.791666666667[/C][C]-8.15335648148151[/C][C]1.36168981481484[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]390[/C][C]389.249421296296[/C][C]398.125[/C][C]-8.87557870370374[/C][C]0.750578703703752[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]397[/C][C]391.096643518518[/C][C]397.166666666667[/C][C]-6.07002314814816[/C][C]5.90335648148152[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]394[/C][C]392.652199074074[/C][C]396.041666666667[/C][C]-3.38946759259259[/C][C]1.34780092592604[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]397[/C][C]399.999421296296[/C][C]394.75[/C][C]5.2494212962963[/C][C]-2.99942129629625[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]400[/C][C]403.304976851852[/C][C]393.458333333333[/C][C]9.84664351851853[/C][C]-3.30497685185185[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]395[/C][C]394.332754629630[/C][C]392[/C][C]2.33275462962965[/C][C]0.667245370370495[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]391[/C][C]388.652199074074[/C][C]390.208333333333[/C][C]-1.55613425925924[/C][C]2.34780092592598[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]392[/C][C]386.818865740741[/C][C]387.875[/C][C]-1.05613425925926[/C][C]5.1811342592593[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]395[/C][C]391.742476851852[/C][C]385.25[/C][C]6.49247685185187[/C][C]3.25752314814821[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]386[/C][C]388.728587962963[/C][C]382.791666666667[/C][C]5.9369212962963[/C][C]-2.72858796296293[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]385[/C][C]379.575810185185[/C][C]380.333333333333[/C][C]-0.757523148148149[/C][C]5.42418981481484[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]372[/C][C]369.346643518518[/C][C]377.5[/C][C]-8.15335648148151[/C][C]2.65335648148152[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]367[/C][C]365.332754629630[/C][C]374.208333333333[/C][C]-8.87557870370374[/C][C]1.66724537037032[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]364[/C][C]364.804976851852[/C][C]370.875[/C][C]-6.07002314814816[/C][C]-0.804976851851848[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]364[/C][C]364.110532407407[/C][C]367.5[/C][C]-3.38946759259259[/C][C]-0.110532407407391[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]368[/C][C]369.416087962963[/C][C]364.166666666667[/C][C]5.2494212962963[/C][C]-1.41608796296293[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]370[/C][C]370.429976851852[/C][C]360.583333333333[/C][C]9.84664351851853[/C][C]-0.429976851851848[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]357[/C][C]358.832754629630[/C][C]356.5[/C][C]2.33275462962965[/C][C]-1.83275462962956[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]350[/C][C]350.693865740741[/C][C]352.25[/C][C]-1.55613425925924[/C][C]-0.693865740740705[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]353[/C][C]347.027199074074[/C][C]348.083333333333[/C][C]-1.05613425925926[/C][C]5.97280092592592[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]353[/C][C]350.617476851852[/C][C]344.125[/C][C]6.49247685185187[/C][C]2.38252314814821[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]348[/C][C]346.353587962963[/C][C]340.416666666667[/C][C]5.9369212962963[/C][C]1.64641203703707[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]337[/C][C]336.200810185185[/C][C]336.958333333333[/C][C]-0.757523148148149[/C][C]0.799189814814781[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]322[/C][C]325.138310185185[/C][C]333.291666666667[/C][C]-8.15335648148151[/C][C]-3.13831018518522[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]315[/C][C]320.416087962963[/C][C]329.291666666667[/C][C]-8.87557870370374[/C][C]-5.41608796296293[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]316[/C][C]318.929976851852[/C][C]325[/C][C]-6.07002314814816[/C][C]-2.92997685185185[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]317[/C][C]317.152199074074[/C][C]320.541666666667[/C][C]-3.38946759259259[/C][C]-0.152199074074019[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]326[/C][C]321.374421296296[/C][C]316.125[/C][C]5.2494212962963[/C][C]4.62557870370375[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]329[/C][C]321.138310185185[/C][C]311.291666666667[/C][C]9.84664351851853[/C][C]7.86168981481484[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]310[/C][C]308.332754629630[/C][C]306[/C][C]2.33275462962965[/C][C]1.66724537037038[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]301[/C][C]299.068865740741[/C][C]300.625[/C][C]-1.55613425925924[/C][C]1.93113425925924[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]299[/C][C]293.985532407407[/C][C]295.041666666667[/C][C]-1.05613425925926[/C][C]5.01446759259255[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]300[/C][C]295.784143518518[/C][C]289.291666666667[/C][C]6.49247685185187[/C][C]4.21585648148152[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]295[/C][C]289.436921296296[/C][C]283.5[/C][C]5.9369212962963[/C][C]5.56307870370370[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]274[/C][C]276.659143518518[/C][C]277.416666666667[/C][C]-0.757523148148149[/C][C]-2.65914351851848[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]258[/C][C]263.054976851852[/C][C]271.208333333333[/C][C]-8.15335648148151[/C][C]-5.05497685185185[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]250[/C][C]256.124421296296[/C][C]265[/C][C]-8.87557870370374[/C][C]-6.12442129629625[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]247[/C][C]252.221643518519[/C][C]258.291666666667[/C][C]-6.07002314814816[/C][C]-5.22164351851853[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]248[/C][C]248.068865740741[/C][C]251.458333333333[/C][C]-3.38946759259259[/C][C]-0.0688657407407618[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]256[/C][C]250.332754629630[/C][C]245.083333333333[/C][C]5.2494212962963[/C][C]5.66724537037035[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]253[/C][C]249.054976851852[/C][C]239.208333333333[/C][C]9.84664351851853[/C][C]3.94502314814815[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]237[/C][C]236.082754629630[/C][C]233.75[/C][C]2.33275462962965[/C][C]0.917245370370324[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]225[/C][C]227.068865740741[/C][C]228.625[/C][C]-1.55613425925924[/C][C]-2.06886574074076[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]214[/C][C]222.527199074074[/C][C]223.583333333333[/C][C]-1.05613425925926[/C][C]-8.52719907407405[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]221[/C][C]224.659143518519[/C][C]218.166666666667[/C][C]6.49247685185187[/C][C]-3.65914351851853[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]221[/C][C]218.311921296296[/C][C]212.375[/C][C]5.9369212962963[/C][C]2.68807870370370[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]207[/C][C]205.992476851852[/C][C]206.75[/C][C]-0.757523148148149[/C][C]1.00752314814818[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]194[/C][C]193.513310185185[/C][C]201.666666666667[/C][C]-8.15335648148151[/C][C]0.486689814814866[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]191[/C][C]187.749421296296[/C][C]196.625[/C][C]-8.87557870370374[/C][C]3.25057870370375[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]185[/C][C]185.179976851852[/C][C]191.25[/C][C]-6.07002314814816[/C][C]-0.179976851851819[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]180[/C][C]182.235532407407[/C][C]185.625[/C][C]-3.38946759259259[/C][C]-2.23553240740742[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]185[/C][C]185.082754629630[/C][C]179.833333333333[/C][C]5.2494212962963[/C][C]-0.0827546296296475[/C][/ROW]
[ROW][C]73[/C][C]189[/C][C]183.721643518519[/C][C]173.875[/C][C]9.84664351851853[/C][C]5.2783564814815[/C][/ROW]
[ROW][C]74[/C][C]179[/C][C]170.166087962963[/C][C]167.833333333333[/C][C]2.33275462962965[/C][C]8.83391203703701[/C][/ROW]
[ROW][C]75[/C][C]162[/C][C]160.277199074074[/C][C]161.833333333333[/C][C]-1.55613425925924[/C][C]1.72280092592590[/C][/ROW]
[ROW][C]76[/C][C]148[/C][C]154.860532407407[/C][C]155.916666666667[/C][C]-1.05613425925926[/C][C]-6.86053240740742[/C][/ROW]
[ROW][C]77[/C][C]152[/C][C]156.700810185185[/C][C]150.208333333333[/C][C]6.49247685185187[/C][C]-4.70081018518519[/C][/ROW]
[ROW][C]78[/C][C]151[/C][C]150.186921296296[/C][C]144.25[/C][C]5.9369212962963[/C][C]0.813078703703695[/C][/ROW]
[ROW][C]79[/C][C]134[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.757523148148149[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]80[/C][C]122[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-8.15335648148151[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]81[/C][C]119[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-8.87557870370374[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]82[/C][C]115[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-6.07002314814816[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]83[/C][C]113[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-3.38946759259259[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]84[/C][C]109[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]5.2494212962963[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=78221&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=78221&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
1408NANA9.84664351851853NA
2407NANA2.33275462962965NA
3406NANA-1.55613425925924NA
4404NANA-1.05613425925926NA
5402NANA6.49247685185187NA
6401NANA5.9369212962963NA
7402403.950810185185404.708333333333-0.757523148148149-1.95081018518516
8404396.138310185185404.291666666667-8.153356481481517.8616898148149
9405394.95775462963403.833333333333-8.8755787037037410.0422453703704
10405397.596643518519403.666666666667-6.070023148148167.40335648148147
11406400.610532407407404-3.389467592592595.38946759259261
12408409.624421296296404.3755.2494212962963-1.62442129629630
13405414.179976851852404.3333333333339.84664351851853-9.17997685185185
14400406.08275462963403.752.33275462962965-6.08275462962956
15402401.068865740741402.625-1.556134259259240.931134259259295
16404400.610532407407401.666666666667-1.056134259259263.38946759259261
17410407.325810185185400.8333333333336.492476851851872.67418981481484
18402405.811921296296399.8755.9369212962963-3.81192129629625
19400398.450810185185399.208333333333-0.7575231481481491.54918981481484
20392390.638310185185398.791666666667-8.153356481481511.36168981481484
21390389.249421296296398.125-8.875578703703740.750578703703752
22397391.096643518518397.166666666667-6.070023148148165.90335648148152
23394392.652199074074396.041666666667-3.389467592592591.34780092592604
24397399.999421296296394.755.2494212962963-2.99942129629625
25400403.304976851852393.4583333333339.84664351851853-3.30497685185185
26395394.3327546296303922.332754629629650.667245370370495
27391388.652199074074390.208333333333-1.556134259259242.34780092592598
28392386.818865740741387.875-1.056134259259265.1811342592593
29395391.742476851852385.256.492476851851873.25752314814821
30386388.728587962963382.7916666666675.9369212962963-2.72858796296293
31385379.575810185185380.333333333333-0.7575231481481495.42418981481484
32372369.346643518518377.5-8.153356481481512.65335648148152
33367365.332754629630374.208333333333-8.875578703703741.66724537037032
34364364.804976851852370.875-6.07002314814816-0.804976851851848
35364364.110532407407367.5-3.38946759259259-0.110532407407391
36368369.416087962963364.1666666666675.2494212962963-1.41608796296293
37370370.429976851852360.5833333333339.84664351851853-0.429976851851848
38357358.832754629630356.52.33275462962965-1.83275462962956
39350350.693865740741352.25-1.55613425925924-0.693865740740705
40353347.027199074074348.083333333333-1.056134259259265.97280092592592
41353350.617476851852344.1256.492476851851872.38252314814821
42348346.353587962963340.4166666666675.93692129629631.64641203703707
43337336.200810185185336.958333333333-0.7575231481481490.799189814814781
44322325.138310185185333.291666666667-8.15335648148151-3.13831018518522
45315320.416087962963329.291666666667-8.87557870370374-5.41608796296293
46316318.929976851852325-6.07002314814816-2.92997685185185
47317317.152199074074320.541666666667-3.38946759259259-0.152199074074019
48326321.374421296296316.1255.24942129629634.62557870370375
49329321.138310185185311.2916666666679.846643518518537.86168981481484
50310308.3327546296303062.332754629629651.66724537037038
51301299.068865740741300.625-1.556134259259241.93113425925924
52299293.985532407407295.041666666667-1.056134259259265.01446759259255
53300295.784143518518289.2916666666676.492476851851874.21585648148152
54295289.436921296296283.55.93692129629635.56307870370370
55274276.659143518518277.416666666667-0.757523148148149-2.65914351851848
56258263.054976851852271.208333333333-8.15335648148151-5.05497685185185
57250256.124421296296265-8.87557870370374-6.12442129629625
58247252.221643518519258.291666666667-6.07002314814816-5.22164351851853
59248248.068865740741251.458333333333-3.38946759259259-0.0688657407407618
60256250.332754629630245.0833333333335.24942129629635.66724537037035
61253249.054976851852239.2083333333339.846643518518533.94502314814815
62237236.082754629630233.752.332754629629650.917245370370324
63225227.068865740741228.625-1.55613425925924-2.06886574074076
64214222.527199074074223.583333333333-1.05613425925926-8.52719907407405
65221224.659143518519218.1666666666676.49247685185187-3.65914351851853
66221218.311921296296212.3755.93692129629632.68807870370370
67207205.992476851852206.75-0.7575231481481491.00752314814818
68194193.513310185185201.666666666667-8.153356481481510.486689814814866
69191187.749421296296196.625-8.875578703703743.25057870370375
70185185.179976851852191.25-6.07002314814816-0.179976851851819
71180182.235532407407185.625-3.38946759259259-2.23553240740742
72185185.082754629630179.8333333333335.2494212962963-0.0827546296296475
73189183.721643518519173.8759.846643518518535.2783564814815
74179170.166087962963167.8333333333332.332754629629658.83391203703701
75162160.277199074074161.833333333333-1.556134259259241.72280092592590
76148154.860532407407155.916666666667-1.05613425925926-6.86053240740742
77152156.700810185185150.2083333333336.49247685185187-4.70081018518519
78151150.186921296296144.255.93692129629630.813078703703695
79134NANA-0.757523148148149NA
80122NANA-8.15335648148151NA
81119NANA-8.87557870370374NA
82115NANA-6.07002314814816NA
83113NANA-3.38946759259259NA
84109NANA5.2494212962963NA



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')