Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

modelu Classical Deomposition, Time Series Analysis (new) - Goudkoers te br...

Author*Unverified author*
R Software Modulerwasp_decompose.wasp
Title produced by softwareClassical Decomposition
Date of computationSun, 25 May 2008 14:43:54 -0600
Cite this page as followsStatistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2008/May/25/t12117483137u60zfpzef6oxys.htm/, Retrieved Thu, 31 Oct 2024 22:51:38 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=13217, Retrieved Thu, 31 Oct 2024 22:51:38 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact174
Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-       [Classical Decomposition] [modelu Classical ...] [2008-05-25 20:43:54] [b82ef19bb71ab1d2d730136b4505428a] [Current]
Feedback Forum

Post a new message
Dataseries X:
10236
10893
10756
10940
10997
10827
10166
10186
10457
10368
10244
10511
10812
10738
10171
9721
9897
9828
9924
10371
10846
10413
10709
10662
10570
10297
10635
10872
10296
10383
10431
10574
10653
10805
10872
10625
10407
10463
10556
10646
10702
11353
11346
11451
11964
12574
13031
13812
14544
14931
14886
16005
17064
15168
16050
15839
15137
14954
15648
15305
15579
16348
15928
16171
15937
15713
15594
15683
16438
17032
17696
17745




Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time6 seconds
R Server'Herman Ole Andreas Wold' @ 193.190.124.10:1001

\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 & 6 seconds \tabularnewline
R Server & 'Herman Ole Andreas Wold' @ 193.190.124.10:1001 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=13217&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]6 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'Herman Ole Andreas Wold' @ 193.190.124.10:1001[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=13217&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=13217&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 time6 seconds
R Server'Herman Ole Andreas Wold' @ 193.190.124.10:1001







Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
110236NANA1.01819897956463NA
210893NANA1.00880699491598NA
310756NANA0.996214706433282NA
410940NANA1.00424184529926NA
510997NANA1.00530698344173NA
610827NANA0.980623016160316NA
71016610469.693532360210572.41666666670.9902838549079980.970993082899556
81018610537.791887850610589.95833333330.9950739706577970.966616166688942
91045710547.038633497410559.1250.99885536287310.991463136087181
101036810392.003815668010483.95833333330.9912290267910550.997690164852348
111024410485.444401668010387.33333333331.009445260413450.976973374478094
121051110317.590769976610299.8751.00171999854141.01874558066271
131081210434.672842408310248.16666666671.018198979564631.03616089965544
141073810336.026301785210245.79166666671.008806994915981.03889054521324
151017110230.834472447110269.70833333330.9962147064332820.994151555026304
16972110331.430887387710287.79166666671.004241845299260.94091516518463
17989710363.751580091810309.04166666671.005306983441730.95496306752582
18982810134.452856970510334.70833333330.9806230161603160.969761282498866
19992410230.539981400010330.91666666670.9902838549079980.970036774016106
201037110251.708121286510302.45833333330.9950739706577971.01163629292818
211084610291.622993416110303.41666666670.99885536287311.05386682031965
221041310279.747128383910370.70833333330.9912290267910551.01296266045769
231070910533.855713948610435.29166666671.009445260413451.01662679751911
241066210493.058723054410475.04166666671.00171999854141.01610028890569
251057010710.732040742710519.29166666671.018198979564630.986860651521539
261029710641.778888494310548.8751.008806994915980.967601385810877
271063510509.359500787410549.29166666670.9962147064332821.01195510527575
281087210602.366968567410557.58333333331.004241845299261.02543139963293
291029610636.859977260110580.70833333331.005306983441730.96795483084399
301038310380.834389780810585.95833333330.9806230161603161.00020861619962
311043110474.851260771210577.6250.9902838549079980.995813662678397
321057410525.643693125510577.750.9950739706577971.00459414248518
331065310569.263165321310581.3750.99885536287311.00792267477580
341080510475.969174479110568.66666666670.9912290267910551.03140815136441
351087210676.061315009410576.16666666671.009445260413451.01835308726779
361062510651.789604490010633.51.00171999854140.997484966800443
371040710906.989894053810712.04166666671.018198979564630.954158764341901
381046310881.706818785110786.70833333331.008806994915980.96152195370102
391055610836.699049742910877.8750.9962147064332820.974097365954848
401064611052.894966414811006.20833333331.004241845299260.963186570789718
411070211229.153341671211169.8751.005306983441730.95305493427408
421135311171.870289483411392.6250.9806230161603161.01621301588930
431134611584.134225577311697.79166666670.9902838549079980.979443070933042
441145111996.943481574012056.33333333330.9950739706577970.9544931188171
451196412408.696935025612422.91666666670.99885536287310.964162479158438
461257412714.123015763812826.6250.9912290267910550.98897894761675
471303113440.7636424051133151.009445260413450.969513365958442
481381213762.672798293613739.04166666671.00171999854141.00358412950953
491454414350.4964179839140941.018198979564631.01348410371181
501493114600.295502919814472.83333333331.008806994915981.02265053450556
511488614731.898551897114787.8750.9962147064332821.01046039297380
521600515082.959335010915019.251.004241845299261.06113128362342
531706415308.270202568015227.45833333331.005306983441731.11469158658681
541516815100.327810806315398.70833333330.9806230161603161.00448150464292
551605015353.402148320915504.04166666670.9902838549079981.04537091160315
561583915529.331693162815606.20833333330.9950739706577971.01994086500023
571513715690.685943585915708.66666666670.99885536287310.96471244497681
581495415620.7782332002157590.9912290267910550.957314659791849
591564815867.427988219815718.95833333331.009445260413450.986171168485356
601530515721.703208774415694.70833333331.00171999854140.973495034015029
611557915984.111830780415698.41666666671.018198979564630.974655343063836
621634815810.947964068515672.91666666671.008806994915981.03396709907287
631592815661.117819322715720.6250.9962147064332821.01704106844455
641617115928.698342393815861.41666666671.004241845299261.01521164205623
651593716118.421967849116033.33333333331.005306983441730.98874443365418
661571315906.032196459016220.33333333330.9806230161603160.9878642144015
6715594NANA0.990283854907998NA
6815683NANA0.995073970657797NA
6916438NANA0.9988553628731NA
7017032NANA0.991229026791055NA
7117696NANA1.00944526041345NA
7217745NANA1.0017199985414NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 10236 & NA & NA & 1.01819897956463 & NA \tabularnewline
2 & 10893 & NA & NA & 1.00880699491598 & NA \tabularnewline
3 & 10756 & NA & NA & 0.996214706433282 & NA \tabularnewline
4 & 10940 & NA & NA & 1.00424184529926 & NA \tabularnewline
5 & 10997 & NA & NA & 1.00530698344173 & NA \tabularnewline
6 & 10827 & NA & NA & 0.980623016160316 & NA \tabularnewline
7 & 10166 & 10469.6935323602 & 10572.4166666667 & 0.990283854907998 & 0.970993082899556 \tabularnewline
8 & 10186 & 10537.7918878506 & 10589.9583333333 & 0.995073970657797 & 0.966616166688942 \tabularnewline
9 & 10457 & 10547.0386334974 & 10559.125 & 0.9988553628731 & 0.991463136087181 \tabularnewline
10 & 10368 & 10392.0038156680 & 10483.9583333333 & 0.991229026791055 & 0.997690164852348 \tabularnewline
11 & 10244 & 10485.4444016680 & 10387.3333333333 & 1.00944526041345 & 0.976973374478094 \tabularnewline
12 & 10511 & 10317.5907699766 & 10299.875 & 1.0017199985414 & 1.01874558066271 \tabularnewline
13 & 10812 & 10434.6728424083 & 10248.1666666667 & 1.01819897956463 & 1.03616089965544 \tabularnewline
14 & 10738 & 10336.0263017852 & 10245.7916666667 & 1.00880699491598 & 1.03889054521324 \tabularnewline
15 & 10171 & 10230.8344724471 & 10269.7083333333 & 0.996214706433282 & 0.994151555026304 \tabularnewline
16 & 9721 & 10331.4308873877 & 10287.7916666667 & 1.00424184529926 & 0.94091516518463 \tabularnewline
17 & 9897 & 10363.7515800918 & 10309.0416666667 & 1.00530698344173 & 0.95496306752582 \tabularnewline
18 & 9828 & 10134.4528569705 & 10334.7083333333 & 0.980623016160316 & 0.969761282498866 \tabularnewline
19 & 9924 & 10230.5399814000 & 10330.9166666667 & 0.990283854907998 & 0.970036774016106 \tabularnewline
20 & 10371 & 10251.7081212865 & 10302.4583333333 & 0.995073970657797 & 1.01163629292818 \tabularnewline
21 & 10846 & 10291.6229934161 & 10303.4166666667 & 0.9988553628731 & 1.05386682031965 \tabularnewline
22 & 10413 & 10279.7471283839 & 10370.7083333333 & 0.991229026791055 & 1.01296266045769 \tabularnewline
23 & 10709 & 10533.8557139486 & 10435.2916666667 & 1.00944526041345 & 1.01662679751911 \tabularnewline
24 & 10662 & 10493.0587230544 & 10475.0416666667 & 1.0017199985414 & 1.01610028890569 \tabularnewline
25 & 10570 & 10710.7320407427 & 10519.2916666667 & 1.01819897956463 & 0.986860651521539 \tabularnewline
26 & 10297 & 10641.7788884943 & 10548.875 & 1.00880699491598 & 0.967601385810877 \tabularnewline
27 & 10635 & 10509.3595007874 & 10549.2916666667 & 0.996214706433282 & 1.01195510527575 \tabularnewline
28 & 10872 & 10602.3669685674 & 10557.5833333333 & 1.00424184529926 & 1.02543139963293 \tabularnewline
29 & 10296 & 10636.8599772601 & 10580.7083333333 & 1.00530698344173 & 0.96795483084399 \tabularnewline
30 & 10383 & 10380.8343897808 & 10585.9583333333 & 0.980623016160316 & 1.00020861619962 \tabularnewline
31 & 10431 & 10474.8512607712 & 10577.625 & 0.990283854907998 & 0.995813662678397 \tabularnewline
32 & 10574 & 10525.6436931255 & 10577.75 & 0.995073970657797 & 1.00459414248518 \tabularnewline
33 & 10653 & 10569.2631653213 & 10581.375 & 0.9988553628731 & 1.00792267477580 \tabularnewline
34 & 10805 & 10475.9691744791 & 10568.6666666667 & 0.991229026791055 & 1.03140815136441 \tabularnewline
35 & 10872 & 10676.0613150094 & 10576.1666666667 & 1.00944526041345 & 1.01835308726779 \tabularnewline
36 & 10625 & 10651.7896044900 & 10633.5 & 1.0017199985414 & 0.997484966800443 \tabularnewline
37 & 10407 & 10906.9898940538 & 10712.0416666667 & 1.01819897956463 & 0.954158764341901 \tabularnewline
38 & 10463 & 10881.7068187851 & 10786.7083333333 & 1.00880699491598 & 0.96152195370102 \tabularnewline
39 & 10556 & 10836.6990497429 & 10877.875 & 0.996214706433282 & 0.974097365954848 \tabularnewline
40 & 10646 & 11052.8949664148 & 11006.2083333333 & 1.00424184529926 & 0.963186570789718 \tabularnewline
41 & 10702 & 11229.1533416712 & 11169.875 & 1.00530698344173 & 0.95305493427408 \tabularnewline
42 & 11353 & 11171.8702894834 & 11392.625 & 0.980623016160316 & 1.01621301588930 \tabularnewline
43 & 11346 & 11584.1342255773 & 11697.7916666667 & 0.990283854907998 & 0.979443070933042 \tabularnewline
44 & 11451 & 11996.9434815740 & 12056.3333333333 & 0.995073970657797 & 0.9544931188171 \tabularnewline
45 & 11964 & 12408.6969350256 & 12422.9166666667 & 0.9988553628731 & 0.964162479158438 \tabularnewline
46 & 12574 & 12714.1230157638 & 12826.625 & 0.991229026791055 & 0.98897894761675 \tabularnewline
47 & 13031 & 13440.7636424051 & 13315 & 1.00944526041345 & 0.969513365958442 \tabularnewline
48 & 13812 & 13762.6727982936 & 13739.0416666667 & 1.0017199985414 & 1.00358412950953 \tabularnewline
49 & 14544 & 14350.4964179839 & 14094 & 1.01819897956463 & 1.01348410371181 \tabularnewline
50 & 14931 & 14600.2955029198 & 14472.8333333333 & 1.00880699491598 & 1.02265053450556 \tabularnewline
51 & 14886 & 14731.8985518971 & 14787.875 & 0.996214706433282 & 1.01046039297380 \tabularnewline
52 & 16005 & 15082.9593350109 & 15019.25 & 1.00424184529926 & 1.06113128362342 \tabularnewline
53 & 17064 & 15308.2702025680 & 15227.4583333333 & 1.00530698344173 & 1.11469158658681 \tabularnewline
54 & 15168 & 15100.3278108063 & 15398.7083333333 & 0.980623016160316 & 1.00448150464292 \tabularnewline
55 & 16050 & 15353.4021483209 & 15504.0416666667 & 0.990283854907998 & 1.04537091160315 \tabularnewline
56 & 15839 & 15529.3316931628 & 15606.2083333333 & 0.995073970657797 & 1.01994086500023 \tabularnewline
57 & 15137 & 15690.6859435859 & 15708.6666666667 & 0.9988553628731 & 0.96471244497681 \tabularnewline
58 & 14954 & 15620.7782332002 & 15759 & 0.991229026791055 & 0.957314659791849 \tabularnewline
59 & 15648 & 15867.4279882198 & 15718.9583333333 & 1.00944526041345 & 0.986171168485356 \tabularnewline
60 & 15305 & 15721.7032087744 & 15694.7083333333 & 1.0017199985414 & 0.973495034015029 \tabularnewline
61 & 15579 & 15984.1118307804 & 15698.4166666667 & 1.01819897956463 & 0.974655343063836 \tabularnewline
62 & 16348 & 15810.9479640685 & 15672.9166666667 & 1.00880699491598 & 1.03396709907287 \tabularnewline
63 & 15928 & 15661.1178193227 & 15720.625 & 0.996214706433282 & 1.01704106844455 \tabularnewline
64 & 16171 & 15928.6983423938 & 15861.4166666667 & 1.00424184529926 & 1.01521164205623 \tabularnewline
65 & 15937 & 16118.4219678491 & 16033.3333333333 & 1.00530698344173 & 0.98874443365418 \tabularnewline
66 & 15713 & 15906.0321964590 & 16220.3333333333 & 0.980623016160316 & 0.9878642144015 \tabularnewline
67 & 15594 & NA & NA & 0.990283854907998 & NA \tabularnewline
68 & 15683 & NA & NA & 0.995073970657797 & NA \tabularnewline
69 & 16438 & NA & NA & 0.9988553628731 & NA \tabularnewline
70 & 17032 & NA & NA & 0.991229026791055 & NA \tabularnewline
71 & 17696 & NA & NA & 1.00944526041345 & NA \tabularnewline
72 & 17745 & NA & NA & 1.0017199985414 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=13217&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]10236[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.01819897956463[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]10893[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00880699491598[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]10756[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.996214706433282[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]10940[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00424184529926[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]10997[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00530698344173[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]10827[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.980623016160316[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]10166[/C][C]10469.6935323602[/C][C]10572.4166666667[/C][C]0.990283854907998[/C][C]0.970993082899556[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]10186[/C][C]10537.7918878506[/C][C]10589.9583333333[/C][C]0.995073970657797[/C][C]0.966616166688942[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]10457[/C][C]10547.0386334974[/C][C]10559.125[/C][C]0.9988553628731[/C][C]0.991463136087181[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]10368[/C][C]10392.0038156680[/C][C]10483.9583333333[/C][C]0.991229026791055[/C][C]0.997690164852348[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]10244[/C][C]10485.4444016680[/C][C]10387.3333333333[/C][C]1.00944526041345[/C][C]0.976973374478094[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]10511[/C][C]10317.5907699766[/C][C]10299.875[/C][C]1.0017199985414[/C][C]1.01874558066271[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]10812[/C][C]10434.6728424083[/C][C]10248.1666666667[/C][C]1.01819897956463[/C][C]1.03616089965544[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]10738[/C][C]10336.0263017852[/C][C]10245.7916666667[/C][C]1.00880699491598[/C][C]1.03889054521324[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]10171[/C][C]10230.8344724471[/C][C]10269.7083333333[/C][C]0.996214706433282[/C][C]0.994151555026304[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]9721[/C][C]10331.4308873877[/C][C]10287.7916666667[/C][C]1.00424184529926[/C][C]0.94091516518463[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]9897[/C][C]10363.7515800918[/C][C]10309.0416666667[/C][C]1.00530698344173[/C][C]0.95496306752582[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]9828[/C][C]10134.4528569705[/C][C]10334.7083333333[/C][C]0.980623016160316[/C][C]0.969761282498866[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]9924[/C][C]10230.5399814000[/C][C]10330.9166666667[/C][C]0.990283854907998[/C][C]0.970036774016106[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]10371[/C][C]10251.7081212865[/C][C]10302.4583333333[/C][C]0.995073970657797[/C][C]1.01163629292818[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]10846[/C][C]10291.6229934161[/C][C]10303.4166666667[/C][C]0.9988553628731[/C][C]1.05386682031965[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]10413[/C][C]10279.7471283839[/C][C]10370.7083333333[/C][C]0.991229026791055[/C][C]1.01296266045769[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]10709[/C][C]10533.8557139486[/C][C]10435.2916666667[/C][C]1.00944526041345[/C][C]1.01662679751911[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]10662[/C][C]10493.0587230544[/C][C]10475.0416666667[/C][C]1.0017199985414[/C][C]1.01610028890569[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]10570[/C][C]10710.7320407427[/C][C]10519.2916666667[/C][C]1.01819897956463[/C][C]0.986860651521539[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]10297[/C][C]10641.7788884943[/C][C]10548.875[/C][C]1.00880699491598[/C][C]0.967601385810877[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]10635[/C][C]10509.3595007874[/C][C]10549.2916666667[/C][C]0.996214706433282[/C][C]1.01195510527575[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]10872[/C][C]10602.3669685674[/C][C]10557.5833333333[/C][C]1.00424184529926[/C][C]1.02543139963293[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]10296[/C][C]10636.8599772601[/C][C]10580.7083333333[/C][C]1.00530698344173[/C][C]0.96795483084399[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]10383[/C][C]10380.8343897808[/C][C]10585.9583333333[/C][C]0.980623016160316[/C][C]1.00020861619962[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]10431[/C][C]10474.8512607712[/C][C]10577.625[/C][C]0.990283854907998[/C][C]0.995813662678397[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]10574[/C][C]10525.6436931255[/C][C]10577.75[/C][C]0.995073970657797[/C][C]1.00459414248518[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]10653[/C][C]10569.2631653213[/C][C]10581.375[/C][C]0.9988553628731[/C][C]1.00792267477580[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]10805[/C][C]10475.9691744791[/C][C]10568.6666666667[/C][C]0.991229026791055[/C][C]1.03140815136441[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]10872[/C][C]10676.0613150094[/C][C]10576.1666666667[/C][C]1.00944526041345[/C][C]1.01835308726779[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]10625[/C][C]10651.7896044900[/C][C]10633.5[/C][C]1.0017199985414[/C][C]0.997484966800443[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]10407[/C][C]10906.9898940538[/C][C]10712.0416666667[/C][C]1.01819897956463[/C][C]0.954158764341901[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]10463[/C][C]10881.7068187851[/C][C]10786.7083333333[/C][C]1.00880699491598[/C][C]0.96152195370102[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]10556[/C][C]10836.6990497429[/C][C]10877.875[/C][C]0.996214706433282[/C][C]0.974097365954848[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]10646[/C][C]11052.8949664148[/C][C]11006.2083333333[/C][C]1.00424184529926[/C][C]0.963186570789718[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]10702[/C][C]11229.1533416712[/C][C]11169.875[/C][C]1.00530698344173[/C][C]0.95305493427408[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]11353[/C][C]11171.8702894834[/C][C]11392.625[/C][C]0.980623016160316[/C][C]1.01621301588930[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]11346[/C][C]11584.1342255773[/C][C]11697.7916666667[/C][C]0.990283854907998[/C][C]0.979443070933042[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]11451[/C][C]11996.9434815740[/C][C]12056.3333333333[/C][C]0.995073970657797[/C][C]0.9544931188171[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]11964[/C][C]12408.6969350256[/C][C]12422.9166666667[/C][C]0.9988553628731[/C][C]0.964162479158438[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]12574[/C][C]12714.1230157638[/C][C]12826.625[/C][C]0.991229026791055[/C][C]0.98897894761675[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]13031[/C][C]13440.7636424051[/C][C]13315[/C][C]1.00944526041345[/C][C]0.969513365958442[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]13812[/C][C]13762.6727982936[/C][C]13739.0416666667[/C][C]1.0017199985414[/C][C]1.00358412950953[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]14544[/C][C]14350.4964179839[/C][C]14094[/C][C]1.01819897956463[/C][C]1.01348410371181[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]14931[/C][C]14600.2955029198[/C][C]14472.8333333333[/C][C]1.00880699491598[/C][C]1.02265053450556[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]14886[/C][C]14731.8985518971[/C][C]14787.875[/C][C]0.996214706433282[/C][C]1.01046039297380[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]16005[/C][C]15082.9593350109[/C][C]15019.25[/C][C]1.00424184529926[/C][C]1.06113128362342[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]17064[/C][C]15308.2702025680[/C][C]15227.4583333333[/C][C]1.00530698344173[/C][C]1.11469158658681[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]15168[/C][C]15100.3278108063[/C][C]15398.7083333333[/C][C]0.980623016160316[/C][C]1.00448150464292[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]16050[/C][C]15353.4021483209[/C][C]15504.0416666667[/C][C]0.990283854907998[/C][C]1.04537091160315[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]15839[/C][C]15529.3316931628[/C][C]15606.2083333333[/C][C]0.995073970657797[/C][C]1.01994086500023[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]15137[/C][C]15690.6859435859[/C][C]15708.6666666667[/C][C]0.9988553628731[/C][C]0.96471244497681[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]14954[/C][C]15620.7782332002[/C][C]15759[/C][C]0.991229026791055[/C][C]0.957314659791849[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]15648[/C][C]15867.4279882198[/C][C]15718.9583333333[/C][C]1.00944526041345[/C][C]0.986171168485356[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]15305[/C][C]15721.7032087744[/C][C]15694.7083333333[/C][C]1.0017199985414[/C][C]0.973495034015029[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]15579[/C][C]15984.1118307804[/C][C]15698.4166666667[/C][C]1.01819897956463[/C][C]0.974655343063836[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]16348[/C][C]15810.9479640685[/C][C]15672.9166666667[/C][C]1.00880699491598[/C][C]1.03396709907287[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]15928[/C][C]15661.1178193227[/C][C]15720.625[/C][C]0.996214706433282[/C][C]1.01704106844455[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]16171[/C][C]15928.6983423938[/C][C]15861.4166666667[/C][C]1.00424184529926[/C][C]1.01521164205623[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]15937[/C][C]16118.4219678491[/C][C]16033.3333333333[/C][C]1.00530698344173[/C][C]0.98874443365418[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]15713[/C][C]15906.0321964590[/C][C]16220.3333333333[/C][C]0.980623016160316[/C][C]0.9878642144015[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]15594[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.990283854907998[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]15683[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.995073970657797[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]16438[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.9988553628731[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]17032[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.991229026791055[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]17696[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.00944526041345[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]17745[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.0017199985414[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=13217&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=13217&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
110236NANA1.01819897956463NA
210893NANA1.00880699491598NA
310756NANA0.996214706433282NA
410940NANA1.00424184529926NA
510997NANA1.00530698344173NA
610827NANA0.980623016160316NA
71016610469.693532360210572.41666666670.9902838549079980.970993082899556
81018610537.791887850610589.95833333330.9950739706577970.966616166688942
91045710547.038633497410559.1250.99885536287310.991463136087181
101036810392.003815668010483.95833333330.9912290267910550.997690164852348
111024410485.444401668010387.33333333331.009445260413450.976973374478094
121051110317.590769976610299.8751.00171999854141.01874558066271
131081210434.672842408310248.16666666671.018198979564631.03616089965544
141073810336.026301785210245.79166666671.008806994915981.03889054521324
151017110230.834472447110269.70833333330.9962147064332820.994151555026304
16972110331.430887387710287.79166666671.004241845299260.94091516518463
17989710363.751580091810309.04166666671.005306983441730.95496306752582
18982810134.452856970510334.70833333330.9806230161603160.969761282498866
19992410230.539981400010330.91666666670.9902838549079980.970036774016106
201037110251.708121286510302.45833333330.9950739706577971.01163629292818
211084610291.622993416110303.41666666670.99885536287311.05386682031965
221041310279.747128383910370.70833333330.9912290267910551.01296266045769
231070910533.855713948610435.29166666671.009445260413451.01662679751911
241066210493.058723054410475.04166666671.00171999854141.01610028890569
251057010710.732040742710519.29166666671.018198979564630.986860651521539
261029710641.778888494310548.8751.008806994915980.967601385810877
271063510509.359500787410549.29166666670.9962147064332821.01195510527575
281087210602.366968567410557.58333333331.004241845299261.02543139963293
291029610636.859977260110580.70833333331.005306983441730.96795483084399
301038310380.834389780810585.95833333330.9806230161603161.00020861619962
311043110474.851260771210577.6250.9902838549079980.995813662678397
321057410525.643693125510577.750.9950739706577971.00459414248518
331065310569.263165321310581.3750.99885536287311.00792267477580
341080510475.969174479110568.66666666670.9912290267910551.03140815136441
351087210676.061315009410576.16666666671.009445260413451.01835308726779
361062510651.789604490010633.51.00171999854140.997484966800443
371040710906.989894053810712.04166666671.018198979564630.954158764341901
381046310881.706818785110786.70833333331.008806994915980.96152195370102
391055610836.699049742910877.8750.9962147064332820.974097365954848
401064611052.894966414811006.20833333331.004241845299260.963186570789718
411070211229.153341671211169.8751.005306983441730.95305493427408
421135311171.870289483411392.6250.9806230161603161.01621301588930
431134611584.134225577311697.79166666670.9902838549079980.979443070933042
441145111996.943481574012056.33333333330.9950739706577970.9544931188171
451196412408.696935025612422.91666666670.99885536287310.964162479158438
461257412714.123015763812826.6250.9912290267910550.98897894761675
471303113440.7636424051133151.009445260413450.969513365958442
481381213762.672798293613739.04166666671.00171999854141.00358412950953
491454414350.4964179839140941.018198979564631.01348410371181
501493114600.295502919814472.83333333331.008806994915981.02265053450556
511488614731.898551897114787.8750.9962147064332821.01046039297380
521600515082.959335010915019.251.004241845299261.06113128362342
531706415308.270202568015227.45833333331.005306983441731.11469158658681
541516815100.327810806315398.70833333330.9806230161603161.00448150464292
551605015353.402148320915504.04166666670.9902838549079981.04537091160315
561583915529.331693162815606.20833333330.9950739706577971.01994086500023
571513715690.685943585915708.66666666670.99885536287310.96471244497681
581495415620.7782332002157590.9912290267910550.957314659791849
591564815867.427988219815718.95833333331.009445260413450.986171168485356
601530515721.703208774415694.70833333331.00171999854140.973495034015029
611557915984.111830780415698.41666666671.018198979564630.974655343063836
621634815810.947964068515672.91666666671.008806994915981.03396709907287
631592815661.117819322715720.6250.9962147064332821.01704106844455
641617115928.698342393815861.41666666671.004241845299261.01521164205623
651593716118.421967849116033.33333333331.005306983441730.98874443365418
661571315906.032196459016220.33333333330.9806230161603160.9878642144015
6715594NANA0.990283854907998NA
6815683NANA0.995073970657797NA
6916438NANA0.9988553628731NA
7017032NANA0.991229026791055NA
7117696NANA1.00944526041345NA
7217745NANA1.0017199985414NA



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