Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author*Unverified author*
R Software Modulerwasp_decompose.wasp
Title produced by softwareClassical Decomposition
Date of computationSun, 08 Aug 2010 13:41:56 +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/08/t1281275008pzq58hnysfz09kq.htm/, Retrieved Thu, 31 Oct 2024 23:42:14 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=78512, Retrieved Thu, 31 Oct 2024 23:42:14 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywordsPhilippe De Vocht
Estimated Impact266
Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-       [Classical Decomposition] [Omzet product Y] [2010-08-08 13:41:56] [181f2439255053cc457d7672472fa443] [Current]
Feedback Forum

Post a new message
Dataseries X:
31
30
29
27
25
24
25
27
28
28
29
31
31
27
25
16
20
21
25
24
28
27
23
36
37
30
27
22
22
25
33
35
35
29
25
34
31
29
21
19
18
25
23
22
20
15
17
25
26
26
23
24
24
42
40
45
47
40
39
49
55
54
48
44
48
62
57
60
56
57
54
62
65
68
69
67
72
82
72
77
79
78
76
79




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=78512&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=78512&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=78512&T=0

As an alternative you can also use a QR Code:  

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

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







Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
131NANA4.50810185185185NA
230NANA2.00115740740741NA
329NANA-2.20023148148148NA
427NANA-6.40162037037037NA
525NANA-5.07523148148148NA
624NANA3.09837962962963NA
72529.001157407407427.83333333333331.16782407407407-4.00115740740741
82730.042824074074127.70833333333332.33449074074074-3.04282407407407
92829.376157407407427.41666666666671.95949074074074-1.3761574074074
102825.195601851851826.7916666666667-1.596064814814822.80439814814816
112922.424768518518526.125-3.700231481481486.57523148148148
123129.695601851851825.79166666666673.903935185185181.30439814814816
133130.174768518518525.66666666666674.508101851851850.825231481481481
142727.542824074074125.54166666666672.00115740740741-0.542824074074069
152523.216435185185225.4166666666667-2.200231481481481.78356481481482
161618.973379629629625.375-6.40162037037037-2.97337962962963
172020.008101851851825.0833333333333-5.07523148148148-0.00810185185184764
182128.140046296296325.04166666666673.09837962962963-7.1400462962963
192526.667824074074125.51.16782407407407-1.66782407407407
202428.209490740740725.8752.33449074074074-4.20949074074074
212828.042824074074126.08333333333331.95949074074074-0.0428240740740726
222724.820601851851926.4166666666667-1.596064814814822.17939814814815
232323.049768518518526.75-3.70023148148148-0.0497685185185155
243630.9039351851852273.903935185185185.09606481481482
253732.008101851851927.54.508101851851854.99189814814815
263030.292824074074128.29166666666672.00115740740741-0.292824074074073
272726.841435185185229.0416666666667-2.200231481481480.158564814814817
282223.015046296296329.4166666666667-6.40162037037037-1.01504629629630
292224.508101851851929.5833333333333-5.07523148148148-2.50810185185185
302532.681712962963029.58333333333333.09837962962963-7.68171296296296
313330.417824074074129.251.167824074074072.58217592592593
323531.292824074074128.95833333333332.334490740740743.70717592592593
333530.626157407407428.66666666666671.959490740740744.3738425925926
342926.695601851851828.2916666666667-1.596064814814822.30439814814815
352524.299768518518528-3.700231481481480.700231481481481
363431.737268518518527.83333333333333.903935185185182.26273148148148
373131.924768518518527.41666666666674.50810185185185-0.924768518518523
382928.459490740740726.45833333333332.001157407407410.540509259259263
392123.091435185185225.2916666666667-2.20023148148148-2.09143518518518
401917.681712962963024.0833333333333-6.401620370370371.31828703703704
411818.091435185185223.1666666666667-5.07523148148148-0.0914351851851833
422525.556712962963022.45833333333333.09837962962963-0.556712962962962
432323.042824074074121.8751.16782407407407-0.0428240740740762
442223.876157407407421.54166666666672.33449074074074-1.87615740740741
452023.459490740740721.51.95949074074074-3.45949074074074
461520.195601851851821.7916666666667-1.59606481481482-5.19560185185185
471718.549768518518522.25-3.70023148148148-1.54976851851852
482527.112268518518523.20833333333333.90393518518518-2.11226851851852
492629.133101851851924.6254.50810185185185-3.13310185185185
502628.292824074074126.29166666666672.00115740740741-2.29282407407407
512326.174768518518528.375-2.20023148148148-3.17476851851852
522424.140046296296330.5416666666667-6.40162037037037-0.140046296296298
532427.424768518518532.5-5.07523148148148-3.42476851851852
544237.515046296296334.41666666666673.098379629629634.48495370370371
554037.792824074074136.6251.167824074074072.20717592592592
564541.3344907407407392.334490740740743.66550925925926
574743.167824074074141.20833333333331.959490740740743.83217592592592
584041.487268518518543.0833333333333-1.59606481481482-1.48726851851852
593941.216435185185244.9166666666667-3.70023148148148-2.21643518518518
604950.653935185185246.753.90393518518518-1.65393518518518
615552.799768518518548.29166666666674.508101851851852.20023148148148
625451.626157407407449.6252.001157407407412.37384259259260
634848.424768518518550.625-2.20023148148148-0.424768518518526
644445.30671296296351.7083333333333-6.40162037037037-1.30671296296296
654847.966435185185253.0416666666667-5.075231481481480.0335648148148167
666257.30671296296354.20833333333333.098379629629634.69328703703705
675756.334490740740755.16666666666671.167824074074070.665509259259267
686058.501157407407456.16666666666672.334490740740741.49884259259260
695659.584490740740757.6251.95949074074074-3.58449074074073
705757.862268518518559.4583333333333-1.59606481481482-0.862268518518512
715457.716435185185261.4166666666667-3.70023148148148-3.71643518518518
726267.153935185185263.253.90393518518518-5.15393518518518
736569.216435185185264.70833333333334.50810185185185-4.21643518518517
746868.04282407407466.04166666666672.00115740740741-0.042824074074062
756965.508101851851867.7083333333333-2.200231481481483.49189814814815
766763.140046296296369.5416666666667-6.401620370370373.85995370370371
777266.258101851851871.3333333333333-5.075231481481485.74189814814815
788276.05671296296372.95833333333333.098379629629635.94328703703702
7972NANA1.16782407407407NA
8077NANA2.33449074074074NA
8179NANA1.95949074074074NA
8278NANA-1.59606481481482NA
8376NANA-3.70023148148148NA
8479NANA3.90393518518518NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 31 & NA & NA & 4.50810185185185 & NA \tabularnewline
2 & 30 & NA & NA & 2.00115740740741 & NA \tabularnewline
3 & 29 & NA & NA & -2.20023148148148 & NA \tabularnewline
4 & 27 & NA & NA & -6.40162037037037 & NA \tabularnewline
5 & 25 & NA & NA & -5.07523148148148 & NA \tabularnewline
6 & 24 & NA & NA & 3.09837962962963 & NA \tabularnewline
7 & 25 & 29.0011574074074 & 27.8333333333333 & 1.16782407407407 & -4.00115740740741 \tabularnewline
8 & 27 & 30.0428240740741 & 27.7083333333333 & 2.33449074074074 & -3.04282407407407 \tabularnewline
9 & 28 & 29.3761574074074 & 27.4166666666667 & 1.95949074074074 & -1.3761574074074 \tabularnewline
10 & 28 & 25.1956018518518 & 26.7916666666667 & -1.59606481481482 & 2.80439814814816 \tabularnewline
11 & 29 & 22.4247685185185 & 26.125 & -3.70023148148148 & 6.57523148148148 \tabularnewline
12 & 31 & 29.6956018518518 & 25.7916666666667 & 3.90393518518518 & 1.30439814814816 \tabularnewline
13 & 31 & 30.1747685185185 & 25.6666666666667 & 4.50810185185185 & 0.825231481481481 \tabularnewline
14 & 27 & 27.5428240740741 & 25.5416666666667 & 2.00115740740741 & -0.542824074074069 \tabularnewline
15 & 25 & 23.2164351851852 & 25.4166666666667 & -2.20023148148148 & 1.78356481481482 \tabularnewline
16 & 16 & 18.9733796296296 & 25.375 & -6.40162037037037 & -2.97337962962963 \tabularnewline
17 & 20 & 20.0081018518518 & 25.0833333333333 & -5.07523148148148 & -0.00810185185184764 \tabularnewline
18 & 21 & 28.1400462962963 & 25.0416666666667 & 3.09837962962963 & -7.1400462962963 \tabularnewline
19 & 25 & 26.6678240740741 & 25.5 & 1.16782407407407 & -1.66782407407407 \tabularnewline
20 & 24 & 28.2094907407407 & 25.875 & 2.33449074074074 & -4.20949074074074 \tabularnewline
21 & 28 & 28.0428240740741 & 26.0833333333333 & 1.95949074074074 & -0.0428240740740726 \tabularnewline
22 & 27 & 24.8206018518519 & 26.4166666666667 & -1.59606481481482 & 2.17939814814815 \tabularnewline
23 & 23 & 23.0497685185185 & 26.75 & -3.70023148148148 & -0.0497685185185155 \tabularnewline
24 & 36 & 30.9039351851852 & 27 & 3.90393518518518 & 5.09606481481482 \tabularnewline
25 & 37 & 32.0081018518519 & 27.5 & 4.50810185185185 & 4.99189814814815 \tabularnewline
26 & 30 & 30.2928240740741 & 28.2916666666667 & 2.00115740740741 & -0.292824074074073 \tabularnewline
27 & 27 & 26.8414351851852 & 29.0416666666667 & -2.20023148148148 & 0.158564814814817 \tabularnewline
28 & 22 & 23.0150462962963 & 29.4166666666667 & -6.40162037037037 & -1.01504629629630 \tabularnewline
29 & 22 & 24.5081018518519 & 29.5833333333333 & -5.07523148148148 & -2.50810185185185 \tabularnewline
30 & 25 & 32.6817129629630 & 29.5833333333333 & 3.09837962962963 & -7.68171296296296 \tabularnewline
31 & 33 & 30.4178240740741 & 29.25 & 1.16782407407407 & 2.58217592592593 \tabularnewline
32 & 35 & 31.2928240740741 & 28.9583333333333 & 2.33449074074074 & 3.70717592592593 \tabularnewline
33 & 35 & 30.6261574074074 & 28.6666666666667 & 1.95949074074074 & 4.3738425925926 \tabularnewline
34 & 29 & 26.6956018518518 & 28.2916666666667 & -1.59606481481482 & 2.30439814814815 \tabularnewline
35 & 25 & 24.2997685185185 & 28 & -3.70023148148148 & 0.700231481481481 \tabularnewline
36 & 34 & 31.7372685185185 & 27.8333333333333 & 3.90393518518518 & 2.26273148148148 \tabularnewline
37 & 31 & 31.9247685185185 & 27.4166666666667 & 4.50810185185185 & -0.924768518518523 \tabularnewline
38 & 29 & 28.4594907407407 & 26.4583333333333 & 2.00115740740741 & 0.540509259259263 \tabularnewline
39 & 21 & 23.0914351851852 & 25.2916666666667 & -2.20023148148148 & -2.09143518518518 \tabularnewline
40 & 19 & 17.6817129629630 & 24.0833333333333 & -6.40162037037037 & 1.31828703703704 \tabularnewline
41 & 18 & 18.0914351851852 & 23.1666666666667 & -5.07523148148148 & -0.0914351851851833 \tabularnewline
42 & 25 & 25.5567129629630 & 22.4583333333333 & 3.09837962962963 & -0.556712962962962 \tabularnewline
43 & 23 & 23.0428240740741 & 21.875 & 1.16782407407407 & -0.0428240740740762 \tabularnewline
44 & 22 & 23.8761574074074 & 21.5416666666667 & 2.33449074074074 & -1.87615740740741 \tabularnewline
45 & 20 & 23.4594907407407 & 21.5 & 1.95949074074074 & -3.45949074074074 \tabularnewline
46 & 15 & 20.1956018518518 & 21.7916666666667 & -1.59606481481482 & -5.19560185185185 \tabularnewline
47 & 17 & 18.5497685185185 & 22.25 & -3.70023148148148 & -1.54976851851852 \tabularnewline
48 & 25 & 27.1122685185185 & 23.2083333333333 & 3.90393518518518 & -2.11226851851852 \tabularnewline
49 & 26 & 29.1331018518519 & 24.625 & 4.50810185185185 & -3.13310185185185 \tabularnewline
50 & 26 & 28.2928240740741 & 26.2916666666667 & 2.00115740740741 & -2.29282407407407 \tabularnewline
51 & 23 & 26.1747685185185 & 28.375 & -2.20023148148148 & -3.17476851851852 \tabularnewline
52 & 24 & 24.1400462962963 & 30.5416666666667 & -6.40162037037037 & -0.140046296296298 \tabularnewline
53 & 24 & 27.4247685185185 & 32.5 & -5.07523148148148 & -3.42476851851852 \tabularnewline
54 & 42 & 37.5150462962963 & 34.4166666666667 & 3.09837962962963 & 4.48495370370371 \tabularnewline
55 & 40 & 37.7928240740741 & 36.625 & 1.16782407407407 & 2.20717592592592 \tabularnewline
56 & 45 & 41.3344907407407 & 39 & 2.33449074074074 & 3.66550925925926 \tabularnewline
57 & 47 & 43.1678240740741 & 41.2083333333333 & 1.95949074074074 & 3.83217592592592 \tabularnewline
58 & 40 & 41.4872685185185 & 43.0833333333333 & -1.59606481481482 & -1.48726851851852 \tabularnewline
59 & 39 & 41.2164351851852 & 44.9166666666667 & -3.70023148148148 & -2.21643518518518 \tabularnewline
60 & 49 & 50.6539351851852 & 46.75 & 3.90393518518518 & -1.65393518518518 \tabularnewline
61 & 55 & 52.7997685185185 & 48.2916666666667 & 4.50810185185185 & 2.20023148148148 \tabularnewline
62 & 54 & 51.6261574074074 & 49.625 & 2.00115740740741 & 2.37384259259260 \tabularnewline
63 & 48 & 48.4247685185185 & 50.625 & -2.20023148148148 & -0.424768518518526 \tabularnewline
64 & 44 & 45.306712962963 & 51.7083333333333 & -6.40162037037037 & -1.30671296296296 \tabularnewline
65 & 48 & 47.9664351851852 & 53.0416666666667 & -5.07523148148148 & 0.0335648148148167 \tabularnewline
66 & 62 & 57.306712962963 & 54.2083333333333 & 3.09837962962963 & 4.69328703703705 \tabularnewline
67 & 57 & 56.3344907407407 & 55.1666666666667 & 1.16782407407407 & 0.665509259259267 \tabularnewline
68 & 60 & 58.5011574074074 & 56.1666666666667 & 2.33449074074074 & 1.49884259259260 \tabularnewline
69 & 56 & 59.5844907407407 & 57.625 & 1.95949074074074 & -3.58449074074073 \tabularnewline
70 & 57 & 57.8622685185185 & 59.4583333333333 & -1.59606481481482 & -0.862268518518512 \tabularnewline
71 & 54 & 57.7164351851852 & 61.4166666666667 & -3.70023148148148 & -3.71643518518518 \tabularnewline
72 & 62 & 67.1539351851852 & 63.25 & 3.90393518518518 & -5.15393518518518 \tabularnewline
73 & 65 & 69.2164351851852 & 64.7083333333333 & 4.50810185185185 & -4.21643518518517 \tabularnewline
74 & 68 & 68.042824074074 & 66.0416666666667 & 2.00115740740741 & -0.042824074074062 \tabularnewline
75 & 69 & 65.5081018518518 & 67.7083333333333 & -2.20023148148148 & 3.49189814814815 \tabularnewline
76 & 67 & 63.1400462962963 & 69.5416666666667 & -6.40162037037037 & 3.85995370370371 \tabularnewline
77 & 72 & 66.2581018518518 & 71.3333333333333 & -5.07523148148148 & 5.74189814814815 \tabularnewline
78 & 82 & 76.056712962963 & 72.9583333333333 & 3.09837962962963 & 5.94328703703702 \tabularnewline
79 & 72 & NA & NA & 1.16782407407407 & NA \tabularnewline
80 & 77 & NA & NA & 2.33449074074074 & NA \tabularnewline
81 & 79 & NA & NA & 1.95949074074074 & NA \tabularnewline
82 & 78 & NA & NA & -1.59606481481482 & NA \tabularnewline
83 & 76 & NA & NA & -3.70023148148148 & NA \tabularnewline
84 & 79 & NA & NA & 3.90393518518518 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=78512&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]31[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]4.50810185185185[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]30[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]2.00115740740741[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]29[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-2.20023148148148[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]27[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-6.40162037037037[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]25[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-5.07523148148148[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]24[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]3.09837962962963[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]25[/C][C]29.0011574074074[/C][C]27.8333333333333[/C][C]1.16782407407407[/C][C]-4.00115740740741[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]27[/C][C]30.0428240740741[/C][C]27.7083333333333[/C][C]2.33449074074074[/C][C]-3.04282407407407[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]28[/C][C]29.3761574074074[/C][C]27.4166666666667[/C][C]1.95949074074074[/C][C]-1.3761574074074[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]28[/C][C]25.1956018518518[/C][C]26.7916666666667[/C][C]-1.59606481481482[/C][C]2.80439814814816[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]29[/C][C]22.4247685185185[/C][C]26.125[/C][C]-3.70023148148148[/C][C]6.57523148148148[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]31[/C][C]29.6956018518518[/C][C]25.7916666666667[/C][C]3.90393518518518[/C][C]1.30439814814816[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]31[/C][C]30.1747685185185[/C][C]25.6666666666667[/C][C]4.50810185185185[/C][C]0.825231481481481[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]27[/C][C]27.5428240740741[/C][C]25.5416666666667[/C][C]2.00115740740741[/C][C]-0.542824074074069[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]25[/C][C]23.2164351851852[/C][C]25.4166666666667[/C][C]-2.20023148148148[/C][C]1.78356481481482[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]16[/C][C]18.9733796296296[/C][C]25.375[/C][C]-6.40162037037037[/C][C]-2.97337962962963[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]20[/C][C]20.0081018518518[/C][C]25.0833333333333[/C][C]-5.07523148148148[/C][C]-0.00810185185184764[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]21[/C][C]28.1400462962963[/C][C]25.0416666666667[/C][C]3.09837962962963[/C][C]-7.1400462962963[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]25[/C][C]26.6678240740741[/C][C]25.5[/C][C]1.16782407407407[/C][C]-1.66782407407407[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]24[/C][C]28.2094907407407[/C][C]25.875[/C][C]2.33449074074074[/C][C]-4.20949074074074[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]28[/C][C]28.0428240740741[/C][C]26.0833333333333[/C][C]1.95949074074074[/C][C]-0.0428240740740726[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]27[/C][C]24.8206018518519[/C][C]26.4166666666667[/C][C]-1.59606481481482[/C][C]2.17939814814815[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]23[/C][C]23.0497685185185[/C][C]26.75[/C][C]-3.70023148148148[/C][C]-0.0497685185185155[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]36[/C][C]30.9039351851852[/C][C]27[/C][C]3.90393518518518[/C][C]5.09606481481482[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]37[/C][C]32.0081018518519[/C][C]27.5[/C][C]4.50810185185185[/C][C]4.99189814814815[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]30[/C][C]30.2928240740741[/C][C]28.2916666666667[/C][C]2.00115740740741[/C][C]-0.292824074074073[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]27[/C][C]26.8414351851852[/C][C]29.0416666666667[/C][C]-2.20023148148148[/C][C]0.158564814814817[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]22[/C][C]23.0150462962963[/C][C]29.4166666666667[/C][C]-6.40162037037037[/C][C]-1.01504629629630[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]22[/C][C]24.5081018518519[/C][C]29.5833333333333[/C][C]-5.07523148148148[/C][C]-2.50810185185185[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]25[/C][C]32.6817129629630[/C][C]29.5833333333333[/C][C]3.09837962962963[/C][C]-7.68171296296296[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]33[/C][C]30.4178240740741[/C][C]29.25[/C][C]1.16782407407407[/C][C]2.58217592592593[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]35[/C][C]31.2928240740741[/C][C]28.9583333333333[/C][C]2.33449074074074[/C][C]3.70717592592593[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]35[/C][C]30.6261574074074[/C][C]28.6666666666667[/C][C]1.95949074074074[/C][C]4.3738425925926[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]29[/C][C]26.6956018518518[/C][C]28.2916666666667[/C][C]-1.59606481481482[/C][C]2.30439814814815[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]25[/C][C]24.2997685185185[/C][C]28[/C][C]-3.70023148148148[/C][C]0.700231481481481[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]34[/C][C]31.7372685185185[/C][C]27.8333333333333[/C][C]3.90393518518518[/C][C]2.26273148148148[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]31[/C][C]31.9247685185185[/C][C]27.4166666666667[/C][C]4.50810185185185[/C][C]-0.924768518518523[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]29[/C][C]28.4594907407407[/C][C]26.4583333333333[/C][C]2.00115740740741[/C][C]0.540509259259263[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]21[/C][C]23.0914351851852[/C][C]25.2916666666667[/C][C]-2.20023148148148[/C][C]-2.09143518518518[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]19[/C][C]17.6817129629630[/C][C]24.0833333333333[/C][C]-6.40162037037037[/C][C]1.31828703703704[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]18[/C][C]18.0914351851852[/C][C]23.1666666666667[/C][C]-5.07523148148148[/C][C]-0.0914351851851833[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]25[/C][C]25.5567129629630[/C][C]22.4583333333333[/C][C]3.09837962962963[/C][C]-0.556712962962962[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]23[/C][C]23.0428240740741[/C][C]21.875[/C][C]1.16782407407407[/C][C]-0.0428240740740762[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]22[/C][C]23.8761574074074[/C][C]21.5416666666667[/C][C]2.33449074074074[/C][C]-1.87615740740741[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]20[/C][C]23.4594907407407[/C][C]21.5[/C][C]1.95949074074074[/C][C]-3.45949074074074[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]15[/C][C]20.1956018518518[/C][C]21.7916666666667[/C][C]-1.59606481481482[/C][C]-5.19560185185185[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]17[/C][C]18.5497685185185[/C][C]22.25[/C][C]-3.70023148148148[/C][C]-1.54976851851852[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]25[/C][C]27.1122685185185[/C][C]23.2083333333333[/C][C]3.90393518518518[/C][C]-2.11226851851852[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]26[/C][C]29.1331018518519[/C][C]24.625[/C][C]4.50810185185185[/C][C]-3.13310185185185[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]26[/C][C]28.2928240740741[/C][C]26.2916666666667[/C][C]2.00115740740741[/C][C]-2.29282407407407[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]23[/C][C]26.1747685185185[/C][C]28.375[/C][C]-2.20023148148148[/C][C]-3.17476851851852[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]24[/C][C]24.1400462962963[/C][C]30.5416666666667[/C][C]-6.40162037037037[/C][C]-0.140046296296298[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]24[/C][C]27.4247685185185[/C][C]32.5[/C][C]-5.07523148148148[/C][C]-3.42476851851852[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]42[/C][C]37.5150462962963[/C][C]34.4166666666667[/C][C]3.09837962962963[/C][C]4.48495370370371[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]40[/C][C]37.7928240740741[/C][C]36.625[/C][C]1.16782407407407[/C][C]2.20717592592592[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]45[/C][C]41.3344907407407[/C][C]39[/C][C]2.33449074074074[/C][C]3.66550925925926[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]47[/C][C]43.1678240740741[/C][C]41.2083333333333[/C][C]1.95949074074074[/C][C]3.83217592592592[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]40[/C][C]41.4872685185185[/C][C]43.0833333333333[/C][C]-1.59606481481482[/C][C]-1.48726851851852[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]39[/C][C]41.2164351851852[/C][C]44.9166666666667[/C][C]-3.70023148148148[/C][C]-2.21643518518518[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]49[/C][C]50.6539351851852[/C][C]46.75[/C][C]3.90393518518518[/C][C]-1.65393518518518[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]55[/C][C]52.7997685185185[/C][C]48.2916666666667[/C][C]4.50810185185185[/C][C]2.20023148148148[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]54[/C][C]51.6261574074074[/C][C]49.625[/C][C]2.00115740740741[/C][C]2.37384259259260[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]48[/C][C]48.4247685185185[/C][C]50.625[/C][C]-2.20023148148148[/C][C]-0.424768518518526[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]44[/C][C]45.306712962963[/C][C]51.7083333333333[/C][C]-6.40162037037037[/C][C]-1.30671296296296[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]48[/C][C]47.9664351851852[/C][C]53.0416666666667[/C][C]-5.07523148148148[/C][C]0.0335648148148167[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]62[/C][C]57.306712962963[/C][C]54.2083333333333[/C][C]3.09837962962963[/C][C]4.69328703703705[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]57[/C][C]56.3344907407407[/C][C]55.1666666666667[/C][C]1.16782407407407[/C][C]0.665509259259267[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]60[/C][C]58.5011574074074[/C][C]56.1666666666667[/C][C]2.33449074074074[/C][C]1.49884259259260[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]56[/C][C]59.5844907407407[/C][C]57.625[/C][C]1.95949074074074[/C][C]-3.58449074074073[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]57[/C][C]57.8622685185185[/C][C]59.4583333333333[/C][C]-1.59606481481482[/C][C]-0.862268518518512[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]54[/C][C]57.7164351851852[/C][C]61.4166666666667[/C][C]-3.70023148148148[/C][C]-3.71643518518518[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]62[/C][C]67.1539351851852[/C][C]63.25[/C][C]3.90393518518518[/C][C]-5.15393518518518[/C][/ROW]
[ROW][C]73[/C][C]65[/C][C]69.2164351851852[/C][C]64.7083333333333[/C][C]4.50810185185185[/C][C]-4.21643518518517[/C][/ROW]
[ROW][C]74[/C][C]68[/C][C]68.042824074074[/C][C]66.0416666666667[/C][C]2.00115740740741[/C][C]-0.042824074074062[/C][/ROW]
[ROW][C]75[/C][C]69[/C][C]65.5081018518518[/C][C]67.7083333333333[/C][C]-2.20023148148148[/C][C]3.49189814814815[/C][/ROW]
[ROW][C]76[/C][C]67[/C][C]63.1400462962963[/C][C]69.5416666666667[/C][C]-6.40162037037037[/C][C]3.85995370370371[/C][/ROW]
[ROW][C]77[/C][C]72[/C][C]66.2581018518518[/C][C]71.3333333333333[/C][C]-5.07523148148148[/C][C]5.74189814814815[/C][/ROW]
[ROW][C]78[/C][C]82[/C][C]76.056712962963[/C][C]72.9583333333333[/C][C]3.09837962962963[/C][C]5.94328703703702[/C][/ROW]
[ROW][C]79[/C][C]72[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.16782407407407[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]80[/C][C]77[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]2.33449074074074[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]81[/C][C]79[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.95949074074074[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]82[/C][C]78[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1.59606481481482[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]83[/C][C]76[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-3.70023148148148[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]84[/C][C]79[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]3.90393518518518[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=78512&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=78512&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
131NANA4.50810185185185NA
230NANA2.00115740740741NA
329NANA-2.20023148148148NA
427NANA-6.40162037037037NA
525NANA-5.07523148148148NA
624NANA3.09837962962963NA
72529.001157407407427.83333333333331.16782407407407-4.00115740740741
82730.042824074074127.70833333333332.33449074074074-3.04282407407407
92829.376157407407427.41666666666671.95949074074074-1.3761574074074
102825.195601851851826.7916666666667-1.596064814814822.80439814814816
112922.424768518518526.125-3.700231481481486.57523148148148
123129.695601851851825.79166666666673.903935185185181.30439814814816
133130.174768518518525.66666666666674.508101851851850.825231481481481
142727.542824074074125.54166666666672.00115740740741-0.542824074074069
152523.216435185185225.4166666666667-2.200231481481481.78356481481482
161618.973379629629625.375-6.40162037037037-2.97337962962963
172020.008101851851825.0833333333333-5.07523148148148-0.00810185185184764
182128.140046296296325.04166666666673.09837962962963-7.1400462962963
192526.667824074074125.51.16782407407407-1.66782407407407
202428.209490740740725.8752.33449074074074-4.20949074074074
212828.042824074074126.08333333333331.95949074074074-0.0428240740740726
222724.820601851851926.4166666666667-1.596064814814822.17939814814815
232323.049768518518526.75-3.70023148148148-0.0497685185185155
243630.9039351851852273.903935185185185.09606481481482
253732.008101851851927.54.508101851851854.99189814814815
263030.292824074074128.29166666666672.00115740740741-0.292824074074073
272726.841435185185229.0416666666667-2.200231481481480.158564814814817
282223.015046296296329.4166666666667-6.40162037037037-1.01504629629630
292224.508101851851929.5833333333333-5.07523148148148-2.50810185185185
302532.681712962963029.58333333333333.09837962962963-7.68171296296296
313330.417824074074129.251.167824074074072.58217592592593
323531.292824074074128.95833333333332.334490740740743.70717592592593
333530.626157407407428.66666666666671.959490740740744.3738425925926
342926.695601851851828.2916666666667-1.596064814814822.30439814814815
352524.299768518518528-3.700231481481480.700231481481481
363431.737268518518527.83333333333333.903935185185182.26273148148148
373131.924768518518527.41666666666674.50810185185185-0.924768518518523
382928.459490740740726.45833333333332.001157407407410.540509259259263
392123.091435185185225.2916666666667-2.20023148148148-2.09143518518518
401917.681712962963024.0833333333333-6.401620370370371.31828703703704
411818.091435185185223.1666666666667-5.07523148148148-0.0914351851851833
422525.556712962963022.45833333333333.09837962962963-0.556712962962962
432323.042824074074121.8751.16782407407407-0.0428240740740762
442223.876157407407421.54166666666672.33449074074074-1.87615740740741
452023.459490740740721.51.95949074074074-3.45949074074074
461520.195601851851821.7916666666667-1.59606481481482-5.19560185185185
471718.549768518518522.25-3.70023148148148-1.54976851851852
482527.112268518518523.20833333333333.90393518518518-2.11226851851852
492629.133101851851924.6254.50810185185185-3.13310185185185
502628.292824074074126.29166666666672.00115740740741-2.29282407407407
512326.174768518518528.375-2.20023148148148-3.17476851851852
522424.140046296296330.5416666666667-6.40162037037037-0.140046296296298
532427.424768518518532.5-5.07523148148148-3.42476851851852
544237.515046296296334.41666666666673.098379629629634.48495370370371
554037.792824074074136.6251.167824074074072.20717592592592
564541.3344907407407392.334490740740743.66550925925926
574743.167824074074141.20833333333331.959490740740743.83217592592592
584041.487268518518543.0833333333333-1.59606481481482-1.48726851851852
593941.216435185185244.9166666666667-3.70023148148148-2.21643518518518
604950.653935185185246.753.90393518518518-1.65393518518518
615552.799768518518548.29166666666674.508101851851852.20023148148148
625451.626157407407449.6252.001157407407412.37384259259260
634848.424768518518550.625-2.20023148148148-0.424768518518526
644445.30671296296351.7083333333333-6.40162037037037-1.30671296296296
654847.966435185185253.0416666666667-5.075231481481480.0335648148148167
666257.30671296296354.20833333333333.098379629629634.69328703703705
675756.334490740740755.16666666666671.167824074074070.665509259259267
686058.501157407407456.16666666666672.334490740740741.49884259259260
695659.584490740740757.6251.95949074074074-3.58449074074073
705757.862268518518559.4583333333333-1.59606481481482-0.862268518518512
715457.716435185185261.4166666666667-3.70023148148148-3.71643518518518
726267.153935185185263.253.90393518518518-5.15393518518518
736569.216435185185264.70833333333334.50810185185185-4.21643518518517
746868.04282407407466.04166666666672.00115740740741-0.042824074074062
756965.508101851851867.7083333333333-2.200231481481483.49189814814815
766763.140046296296369.5416666666667-6.401620370370373.85995370370371
777266.258101851851871.3333333333333-5.075231481481485.74189814814815
788276.05671296296372.95833333333333.098379629629635.94328703703702
7972NANA1.16782407407407NA
8077NANA2.33449074074074NA
8179NANA1.95949074074074NA
8278NANA-1.59606481481482NA
8376NANA-3.70023148148148NA
8479NANA3.90393518518518NA



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')