FreeStatistics.org

Free Statistics

of Irreproducible Research!

Description of Statistical Computation

Author's title

Author*The author of this computation has been verified*
R Software Modulerwasp_decompose.wasp
Title produced by softwareClassical Decomposition
Date of computationSun, 28 Nov 2010 19:03:27 +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/Nov/28/t1290971294rsqkg1igt7nnmzr.htm/, Retrieved Fri, 03 May 2024 00:35:43 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=102705, Retrieved Fri, 03 May 2024 00:35:43 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact172

Tree of Dependent Computations

Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-     [Classical Decomposition] [HPC Retail Sales] [2008-03-02 16:19:32] [74be16979710d4c4e7c6647856088456]
-  M D  [Classical Decomposition] [WS8 - Decompositi...] [2010-11-27 10:08:48] [4a7069087cf9e0eda253aeed7d8c30d6]
-    D      [Classical Decomposition] [Paper - Ontleden ...] [2010-11-28 19:03:27] [cfd788255f1b1b5389e58d7f218c70bf] [Current]
- R  D        [Classical Decomposition] [Classical Decompo...] [2010-12-19 19:18:16] [d6a5e6c1b0014d57cedb2bdfb4a7099f]
- R  D        [Classical Decomposition] [Classical Decompo...] [2010-12-19 19:44:23] [d6a5e6c1b0014d57cedb2bdfb4a7099f]
- R  D        [Classical Decomposition] [Classical Decompo...] [2010-12-19 20:09:32] [d6a5e6c1b0014d57cedb2bdfb4a7099f]
Feedback Forum

Post a new message

Dataset

Dataseries X:
Download CSV
Histogram
Boxplots 
376.974
377.632
378.205
370.861
369.167
371.551
382.842
381.903
384.502
392.058
384.359
388.884
386.586
387.495
385.705
378.67
377.367
376.911
389.827
387.82
387.267
380.575
372.402
376.74
377.795
376.126
370.804
367.98
367.866
366.121
379.421
378.519
372.423
355.072
344.693
342.892
344.178
337.606
327.103
323.953
316.532
306.307
327.225
329.573
313.761
307.836
300.074
304.198
306.122
300.414
292.133
290.616
280.244
285.179
305.486
305.957
293.886
289.441
288.776
299.149
306.532
309.914
313.468
314.901
309.16
316.15
336.544
339.196
326.738
320.838
318.62
331.533
335.378

Tables (Output of Computation)





Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time2 seconds
R Server'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 & 2 seconds \tabularnewline
R Server & 'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=102705&T=0

[TABLE]
[ROW][C]Summary of computational transaction[/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Input[/C][C]view raw input (R code) [/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Output[/C][C]view raw output of R engine [/C][/ROW]
[ROW][C]Computing time[/C][C]2 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=102705&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=102705&T=0

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


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

Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time2 seconds
R Server'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24






Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
1376.974NANA2.16510555555555NA
2377.632NANA0.975213888888889NA
3378.205NANA-2.65592777777778NA
4370.861NANA-4.19966111111111NA
5369.167NANA-8.0485361111111NA
6371.551NANA-7.12298611111111NA
7382.842391.660672222222380.31211.3486722222222-8.81867222222223
8381.903391.265238888889381.12345833333310.1417805555555-9.3622388888889
9384.502385.980688888889381.8469166666674.13377222222222-1.47868888888877
10392.058381.244455555556382.484791666667-1.2403361111110810.8135444444445
11384.359378.999122222222383.151833333333-4.152711111111105.3598777777778
12388.884382.372447222222383.716833333333-1.344386111111106.51155277777781
13386.586386.396313888889384.2312083333332.165105555555550.189686111111143
14387.495385.744005555556384.7687916666670.9752138888888891.75099444444447
15385.705382.474613888889385.130541666667-2.655927777777783.2303861111111
16378.67380.567630555556384.767291666667-4.19966111111111-1.89763055555562
17377.367375.742088888889383.790625-8.04853611111111.62491111111115
18376.911375.663430555556382.786416666667-7.122986111111111.24756944444442
19389.827393.262797222222381.91412511.3486722222222-3.43579722222222
20387.82391.215905555556381.07412510.1417805555555-3.39590555555554
21387.267384.113313888889379.9795416666674.133772222222223.15368611111114
22380.575377.672913888889378.91325-1.240336111111082.90208611111109
23372.402373.919247222222378.071958333333-4.15271111111110-1.51724722222230
24376.74375.882113888889377.2265-1.344386111111100.8578861111111
25377.795378.508438888889376.3433333333332.16510555555555-0.713438888888845
26376.126376.497422222222375.5222083333330.975213888888889-0.371422222222236
27370.804371.860238888889374.516166666667-2.65592777777778-1.05623888888886
28367.98368.635380555556372.835041666667-4.19966111111111-0.655380555555496
29367.866362.569338888889370.617875-8.04853611111115.29666111111112
30366.121360.930013888889368.053-7.122986111111115.1909861111111
31379.421376.590630555556365.24195833333311.34867222222222.83036944444439
32378.519372.378030555556362.2362510.14178055555556.14096944444441
33372.423362.944147222222358.8103754.133772222222229.47885277777777
34355.072353.914705555556355.155041666667-1.240336111111081.15729444444446
35344.693347.028955555556351.181666666667-4.15271111111110-2.33595555555559
36342.892345.206113888889346.5505-1.34438611111110-2.31411388888893
37344.178344.048522222222341.8834166666672.165105555555550.129477777777765
38337.606338.644380555556337.6691666666670.975213888888889-1.03838055555559
39327.103330.529572222222333.1855-2.65592777777778-3.42657222222226
40323.953324.573422222222328.773083333333-4.19966111111111-0.620422222222317
41316.532316.897255555556324.945791666667-8.0485361111111-0.365255555555621
42306.307314.351430555556321.474416666667-7.12298611111111-8.0444305555555
43327.225329.625172222222318.276511.3486722222222-2.40017222222218
44329.573325.282947222222315.14116666666710.14178055555554.29005277777776
45313.761316.268188888889312.1344166666674.13377222222222-2.50718888888889
46307.836308.047955555556309.288291666667-1.24033611111108-0.211955555555505
47300.074302.234538888889306.38725-4.15271111111110-2.16053888888882
48304.198302.650530555556303.994916666667-1.344386111111101.54746944444440
49306.122304.373897222222302.2087916666672.165105555555551.74810277777777
50300.414301.294213888889300.3190.975213888888889-0.880213888888932
51292.133295.850947222222298.506875-2.65592777777778-3.71794722222222
52290.616292.712630555556296.912291666667-4.19966111111111-2.09663055555558
53280.244287.626547222222295.675083333333-8.0485361111111-7.38254722222217
54285.179287.870972222222294.993958333333-7.12298611111111-2.69197222222220
55305.486306.149338888889294.80066666666711.3486722222222-0.663338888888859
56305.957305.355363888889295.21358333333310.14178055555550.601636111111077
57293.886300.632147222222296.4983754.13377222222222-6.74614722222219
58289.441297.158872222222298.399208333333-1.24033611111108-7.71787222222224
59288.776296.463205555556300.615916666667-4.15271111111110-7.68720555555552
60299.149301.766822222222303.111208333333-1.34438611111110-2.61782222222223
61306.532307.860855555556305.695752.16510555555555-1.32885555555561
62309.914309.350005555556308.3747916666670.9752138888888890.563994444444461
63313.468308.472655555556311.128583333333-2.655927777777784.99534444444447
64314.901309.605963888889313.805625-4.199661111111115.29503611111113
65309.16308.308797222222316.357333333333-8.04853611111110.851202777777814
66316.15311.827180555556318.950166666667-7.122986111111114.32281944444446
67336.544332.850088888889321.50141666666711.34867222222223.69391111111105
68339.196NANA10.1417805555555NA
69326.738NANA4.13377222222222NA
70320.838NANA-1.24033611111108NA
71318.62NANA-4.15271111111110NA
72331.533NANA-1.34438611111110NA
73335.378NANANANA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 376.974 & NA & NA & 2.16510555555555 & NA \tabularnewline
2 & 377.632 & NA & NA & 0.975213888888889 & NA \tabularnewline
3 & 378.205 & NA & NA & -2.65592777777778 & NA \tabularnewline
4 & 370.861 & NA & NA & -4.19966111111111 & NA \tabularnewline
5 & 369.167 & NA & NA & -8.0485361111111 & NA \tabularnewline
6 & 371.551 & NA & NA & -7.12298611111111 & NA \tabularnewline
7 & 382.842 & 391.660672222222 & 380.312 & 11.3486722222222 & -8.81867222222223 \tabularnewline
8 & 381.903 & 391.265238888889 & 381.123458333333 & 10.1417805555555 & -9.3622388888889 \tabularnewline
9 & 384.502 & 385.980688888889 & 381.846916666667 & 4.13377222222222 & -1.47868888888877 \tabularnewline
10 & 392.058 & 381.244455555556 & 382.484791666667 & -1.24033611111108 & 10.8135444444445 \tabularnewline
11 & 384.359 & 378.999122222222 & 383.151833333333 & -4.15271111111110 & 5.3598777777778 \tabularnewline
12 & 388.884 & 382.372447222222 & 383.716833333333 & -1.34438611111110 & 6.51155277777781 \tabularnewline
13 & 386.586 & 386.396313888889 & 384.231208333333 & 2.16510555555555 & 0.189686111111143 \tabularnewline
14 & 387.495 & 385.744005555556 & 384.768791666667 & 0.975213888888889 & 1.75099444444447 \tabularnewline
15 & 385.705 & 382.474613888889 & 385.130541666667 & -2.65592777777778 & 3.2303861111111 \tabularnewline
16 & 378.67 & 380.567630555556 & 384.767291666667 & -4.19966111111111 & -1.89763055555562 \tabularnewline
17 & 377.367 & 375.742088888889 & 383.790625 & -8.0485361111111 & 1.62491111111115 \tabularnewline
18 & 376.911 & 375.663430555556 & 382.786416666667 & -7.12298611111111 & 1.24756944444442 \tabularnewline
19 & 389.827 & 393.262797222222 & 381.914125 & 11.3486722222222 & -3.43579722222222 \tabularnewline
20 & 387.82 & 391.215905555556 & 381.074125 & 10.1417805555555 & -3.39590555555554 \tabularnewline
21 & 387.267 & 384.113313888889 & 379.979541666667 & 4.13377222222222 & 3.15368611111114 \tabularnewline
22 & 380.575 & 377.672913888889 & 378.91325 & -1.24033611111108 & 2.90208611111109 \tabularnewline
23 & 372.402 & 373.919247222222 & 378.071958333333 & -4.15271111111110 & -1.51724722222230 \tabularnewline
24 & 376.74 & 375.882113888889 & 377.2265 & -1.34438611111110 & 0.8578861111111 \tabularnewline
25 & 377.795 & 378.508438888889 & 376.343333333333 & 2.16510555555555 & -0.713438888888845 \tabularnewline
26 & 376.126 & 376.497422222222 & 375.522208333333 & 0.975213888888889 & -0.371422222222236 \tabularnewline
27 & 370.804 & 371.860238888889 & 374.516166666667 & -2.65592777777778 & -1.05623888888886 \tabularnewline
28 & 367.98 & 368.635380555556 & 372.835041666667 & -4.19966111111111 & -0.655380555555496 \tabularnewline
29 & 367.866 & 362.569338888889 & 370.617875 & -8.0485361111111 & 5.29666111111112 \tabularnewline
30 & 366.121 & 360.930013888889 & 368.053 & -7.12298611111111 & 5.1909861111111 \tabularnewline
31 & 379.421 & 376.590630555556 & 365.241958333333 & 11.3486722222222 & 2.83036944444439 \tabularnewline
32 & 378.519 & 372.378030555556 & 362.23625 & 10.1417805555555 & 6.14096944444441 \tabularnewline
33 & 372.423 & 362.944147222222 & 358.810375 & 4.13377222222222 & 9.47885277777777 \tabularnewline
34 & 355.072 & 353.914705555556 & 355.155041666667 & -1.24033611111108 & 1.15729444444446 \tabularnewline
35 & 344.693 & 347.028955555556 & 351.181666666667 & -4.15271111111110 & -2.33595555555559 \tabularnewline
36 & 342.892 & 345.206113888889 & 346.5505 & -1.34438611111110 & -2.31411388888893 \tabularnewline
37 & 344.178 & 344.048522222222 & 341.883416666667 & 2.16510555555555 & 0.129477777777765 \tabularnewline
38 & 337.606 & 338.644380555556 & 337.669166666667 & 0.975213888888889 & -1.03838055555559 \tabularnewline
39 & 327.103 & 330.529572222222 & 333.1855 & -2.65592777777778 & -3.42657222222226 \tabularnewline
40 & 323.953 & 324.573422222222 & 328.773083333333 & -4.19966111111111 & -0.620422222222317 \tabularnewline
41 & 316.532 & 316.897255555556 & 324.945791666667 & -8.0485361111111 & -0.365255555555621 \tabularnewline
42 & 306.307 & 314.351430555556 & 321.474416666667 & -7.12298611111111 & -8.0444305555555 \tabularnewline
43 & 327.225 & 329.625172222222 & 318.2765 & 11.3486722222222 & -2.40017222222218 \tabularnewline
44 & 329.573 & 325.282947222222 & 315.141166666667 & 10.1417805555555 & 4.29005277777776 \tabularnewline
45 & 313.761 & 316.268188888889 & 312.134416666667 & 4.13377222222222 & -2.50718888888889 \tabularnewline
46 & 307.836 & 308.047955555556 & 309.288291666667 & -1.24033611111108 & -0.211955555555505 \tabularnewline
47 & 300.074 & 302.234538888889 & 306.38725 & -4.15271111111110 & -2.16053888888882 \tabularnewline
48 & 304.198 & 302.650530555556 & 303.994916666667 & -1.34438611111110 & 1.54746944444440 \tabularnewline
49 & 306.122 & 304.373897222222 & 302.208791666667 & 2.16510555555555 & 1.74810277777777 \tabularnewline
50 & 300.414 & 301.294213888889 & 300.319 & 0.975213888888889 & -0.880213888888932 \tabularnewline
51 & 292.133 & 295.850947222222 & 298.506875 & -2.65592777777778 & -3.71794722222222 \tabularnewline
52 & 290.616 & 292.712630555556 & 296.912291666667 & -4.19966111111111 & -2.09663055555558 \tabularnewline
53 & 280.244 & 287.626547222222 & 295.675083333333 & -8.0485361111111 & -7.38254722222217 \tabularnewline
54 & 285.179 & 287.870972222222 & 294.993958333333 & -7.12298611111111 & -2.69197222222220 \tabularnewline
55 & 305.486 & 306.149338888889 & 294.800666666667 & 11.3486722222222 & -0.663338888888859 \tabularnewline
56 & 305.957 & 305.355363888889 & 295.213583333333 & 10.1417805555555 & 0.601636111111077 \tabularnewline
57 & 293.886 & 300.632147222222 & 296.498375 & 4.13377222222222 & -6.74614722222219 \tabularnewline
58 & 289.441 & 297.158872222222 & 298.399208333333 & -1.24033611111108 & -7.71787222222224 \tabularnewline
59 & 288.776 & 296.463205555556 & 300.615916666667 & -4.15271111111110 & -7.68720555555552 \tabularnewline
60 & 299.149 & 301.766822222222 & 303.111208333333 & -1.34438611111110 & -2.61782222222223 \tabularnewline
61 & 306.532 & 307.860855555556 & 305.69575 & 2.16510555555555 & -1.32885555555561 \tabularnewline
62 & 309.914 & 309.350005555556 & 308.374791666667 & 0.975213888888889 & 0.563994444444461 \tabularnewline
63 & 313.468 & 308.472655555556 & 311.128583333333 & -2.65592777777778 & 4.99534444444447 \tabularnewline
64 & 314.901 & 309.605963888889 & 313.805625 & -4.19966111111111 & 5.29503611111113 \tabularnewline
65 & 309.16 & 308.308797222222 & 316.357333333333 & -8.0485361111111 & 0.851202777777814 \tabularnewline
66 & 316.15 & 311.827180555556 & 318.950166666667 & -7.12298611111111 & 4.32281944444446 \tabularnewline
67 & 336.544 & 332.850088888889 & 321.501416666667 & 11.3486722222222 & 3.69391111111105 \tabularnewline
68 & 339.196 & NA & NA & 10.1417805555555 & NA \tabularnewline
69 & 326.738 & NA & NA & 4.13377222222222 & NA \tabularnewline
70 & 320.838 & NA & NA & -1.24033611111108 & NA \tabularnewline
71 & 318.62 & NA & NA & -4.15271111111110 & NA \tabularnewline
72 & 331.533 & NA & NA & -1.34438611111110 & NA \tabularnewline
73 & 335.378 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=102705&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]376.974[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]2.16510555555555[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]377.632[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.975213888888889[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]378.205[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-2.65592777777778[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]370.861[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-4.19966111111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]369.167[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-8.0485361111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]371.551[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-7.12298611111111[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]382.842[/C][C]391.660672222222[/C][C]380.312[/C][C]11.3486722222222[/C][C]-8.81867222222223[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]381.903[/C][C]391.265238888889[/C][C]381.123458333333[/C][C]10.1417805555555[/C][C]-9.3622388888889[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]384.502[/C][C]385.980688888889[/C][C]381.846916666667[/C][C]4.13377222222222[/C][C]-1.47868888888877[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]392.058[/C][C]381.244455555556[/C][C]382.484791666667[/C][C]-1.24033611111108[/C][C]10.8135444444445[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]384.359[/C][C]378.999122222222[/C][C]383.151833333333[/C][C]-4.15271111111110[/C][C]5.3598777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]388.884[/C][C]382.372447222222[/C][C]383.716833333333[/C][C]-1.34438611111110[/C][C]6.51155277777781[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]386.586[/C][C]386.396313888889[/C][C]384.231208333333[/C][C]2.16510555555555[/C][C]0.189686111111143[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]387.495[/C][C]385.744005555556[/C][C]384.768791666667[/C][C]0.975213888888889[/C][C]1.75099444444447[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]385.705[/C][C]382.474613888889[/C][C]385.130541666667[/C][C]-2.65592777777778[/C][C]3.2303861111111[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]378.67[/C][C]380.567630555556[/C][C]384.767291666667[/C][C]-4.19966111111111[/C][C]-1.89763055555562[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]377.367[/C][C]375.742088888889[/C][C]383.790625[/C][C]-8.0485361111111[/C][C]1.62491111111115[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]376.911[/C][C]375.663430555556[/C][C]382.786416666667[/C][C]-7.12298611111111[/C][C]1.24756944444442[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]389.827[/C][C]393.262797222222[/C][C]381.914125[/C][C]11.3486722222222[/C][C]-3.43579722222222[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]387.82[/C][C]391.215905555556[/C][C]381.074125[/C][C]10.1417805555555[/C][C]-3.39590555555554[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]387.267[/C][C]384.113313888889[/C][C]379.979541666667[/C][C]4.13377222222222[/C][C]3.15368611111114[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]380.575[/C][C]377.672913888889[/C][C]378.91325[/C][C]-1.24033611111108[/C][C]2.90208611111109[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]372.402[/C][C]373.919247222222[/C][C]378.071958333333[/C][C]-4.15271111111110[/C][C]-1.51724722222230[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]376.74[/C][C]375.882113888889[/C][C]377.2265[/C][C]-1.34438611111110[/C][C]0.8578861111111[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]377.795[/C][C]378.508438888889[/C][C]376.343333333333[/C][C]2.16510555555555[/C][C]-0.713438888888845[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]376.126[/C][C]376.497422222222[/C][C]375.522208333333[/C][C]0.975213888888889[/C][C]-0.371422222222236[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]370.804[/C][C]371.860238888889[/C][C]374.516166666667[/C][C]-2.65592777777778[/C][C]-1.05623888888886[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]367.98[/C][C]368.635380555556[/C][C]372.835041666667[/C][C]-4.19966111111111[/C][C]-0.655380555555496[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]367.866[/C][C]362.569338888889[/C][C]370.617875[/C][C]-8.0485361111111[/C][C]5.29666111111112[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]366.121[/C][C]360.930013888889[/C][C]368.053[/C][C]-7.12298611111111[/C][C]5.1909861111111[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]379.421[/C][C]376.590630555556[/C][C]365.241958333333[/C][C]11.3486722222222[/C][C]2.83036944444439[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]378.519[/C][C]372.378030555556[/C][C]362.23625[/C][C]10.1417805555555[/C][C]6.14096944444441[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]372.423[/C][C]362.944147222222[/C][C]358.810375[/C][C]4.13377222222222[/C][C]9.47885277777777[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]355.072[/C][C]353.914705555556[/C][C]355.155041666667[/C][C]-1.24033611111108[/C][C]1.15729444444446[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]344.693[/C][C]347.028955555556[/C][C]351.181666666667[/C][C]-4.15271111111110[/C][C]-2.33595555555559[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]342.892[/C][C]345.206113888889[/C][C]346.5505[/C][C]-1.34438611111110[/C][C]-2.31411388888893[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]344.178[/C][C]344.048522222222[/C][C]341.883416666667[/C][C]2.16510555555555[/C][C]0.129477777777765[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]337.606[/C][C]338.644380555556[/C][C]337.669166666667[/C][C]0.975213888888889[/C][C]-1.03838055555559[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]327.103[/C][C]330.529572222222[/C][C]333.1855[/C][C]-2.65592777777778[/C][C]-3.42657222222226[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]323.953[/C][C]324.573422222222[/C][C]328.773083333333[/C][C]-4.19966111111111[/C][C]-0.620422222222317[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]316.532[/C][C]316.897255555556[/C][C]324.945791666667[/C][C]-8.0485361111111[/C][C]-0.365255555555621[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]306.307[/C][C]314.351430555556[/C][C]321.474416666667[/C][C]-7.12298611111111[/C][C]-8.0444305555555[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]327.225[/C][C]329.625172222222[/C][C]318.2765[/C][C]11.3486722222222[/C][C]-2.40017222222218[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]329.573[/C][C]325.282947222222[/C][C]315.141166666667[/C][C]10.1417805555555[/C][C]4.29005277777776[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]313.761[/C][C]316.268188888889[/C][C]312.134416666667[/C][C]4.13377222222222[/C][C]-2.50718888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]307.836[/C][C]308.047955555556[/C][C]309.288291666667[/C][C]-1.24033611111108[/C][C]-0.211955555555505[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]300.074[/C][C]302.234538888889[/C][C]306.38725[/C][C]-4.15271111111110[/C][C]-2.16053888888882[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]304.198[/C][C]302.650530555556[/C][C]303.994916666667[/C][C]-1.34438611111110[/C][C]1.54746944444440[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]306.122[/C][C]304.373897222222[/C][C]302.208791666667[/C][C]2.16510555555555[/C][C]1.74810277777777[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]300.414[/C][C]301.294213888889[/C][C]300.319[/C][C]0.975213888888889[/C][C]-0.880213888888932[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]292.133[/C][C]295.850947222222[/C][C]298.506875[/C][C]-2.65592777777778[/C][C]-3.71794722222222[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]290.616[/C][C]292.712630555556[/C][C]296.912291666667[/C][C]-4.19966111111111[/C][C]-2.09663055555558[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]280.244[/C][C]287.626547222222[/C][C]295.675083333333[/C][C]-8.0485361111111[/C][C]-7.38254722222217[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]285.179[/C][C]287.870972222222[/C][C]294.993958333333[/C][C]-7.12298611111111[/C][C]-2.69197222222220[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]305.486[/C][C]306.149338888889[/C][C]294.800666666667[/C][C]11.3486722222222[/C][C]-0.663338888888859[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]305.957[/C][C]305.355363888889[/C][C]295.213583333333[/C][C]10.1417805555555[/C][C]0.601636111111077[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]293.886[/C][C]300.632147222222[/C][C]296.498375[/C][C]4.13377222222222[/C][C]-6.74614722222219[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]289.441[/C][C]297.158872222222[/C][C]298.399208333333[/C][C]-1.24033611111108[/C][C]-7.71787222222224[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]288.776[/C][C]296.463205555556[/C][C]300.615916666667[/C][C]-4.15271111111110[/C][C]-7.68720555555552[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]299.149[/C][C]301.766822222222[/C][C]303.111208333333[/C][C]-1.34438611111110[/C][C]-2.61782222222223[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]306.532[/C][C]307.860855555556[/C][C]305.69575[/C][C]2.16510555555555[/C][C]-1.32885555555561[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]309.914[/C][C]309.350005555556[/C][C]308.374791666667[/C][C]0.975213888888889[/C][C]0.563994444444461[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]313.468[/C][C]308.472655555556[/C][C]311.128583333333[/C][C]-2.65592777777778[/C][C]4.99534444444447[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]314.901[/C][C]309.605963888889[/C][C]313.805625[/C][C]-4.19966111111111[/C][C]5.29503611111113[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]309.16[/C][C]308.308797222222[/C][C]316.357333333333[/C][C]-8.0485361111111[/C][C]0.851202777777814[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]316.15[/C][C]311.827180555556[/C][C]318.950166666667[/C][C]-7.12298611111111[/C][C]4.32281944444446[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]336.544[/C][C]332.850088888889[/C][C]321.501416666667[/C][C]11.3486722222222[/C][C]3.69391111111105[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]339.196[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]10.1417805555555[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]326.738[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]4.13377222222222[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]320.838[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1.24033611111108[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]318.62[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-4.15271111111110[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]331.533[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-1.34438611111110[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]73[/C][C]335.378[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=102705&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=102705&T=1

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


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

Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
1376.974NANA2.16510555555555NA
2377.632NANA0.975213888888889NA
3378.205NANA-2.65592777777778NA
4370.861NANA-4.19966111111111NA
5369.167NANA-8.0485361111111NA
6371.551NANA-7.12298611111111NA
7382.842391.660672222222380.31211.3486722222222-8.81867222222223
8381.903391.265238888889381.12345833333310.1417805555555-9.3622388888889
9384.502385.980688888889381.8469166666674.13377222222222-1.47868888888877
10392.058381.244455555556382.484791666667-1.2403361111110810.8135444444445
11384.359378.999122222222383.151833333333-4.152711111111105.3598777777778
12388.884382.372447222222383.716833333333-1.344386111111106.51155277777781
13386.586386.396313888889384.2312083333332.165105555555550.189686111111143
14387.495385.744005555556384.7687916666670.9752138888888891.75099444444447
15385.705382.474613888889385.130541666667-2.655927777777783.2303861111111
16378.67380.567630555556384.767291666667-4.19966111111111-1.89763055555562
17377.367375.742088888889383.790625-8.04853611111111.62491111111115
18376.911375.663430555556382.786416666667-7.122986111111111.24756944444442
19389.827393.262797222222381.91412511.3486722222222-3.43579722222222
20387.82391.215905555556381.07412510.1417805555555-3.39590555555554
21387.267384.113313888889379.9795416666674.133772222222223.15368611111114
22380.575377.672913888889378.91325-1.240336111111082.90208611111109
23372.402373.919247222222378.071958333333-4.15271111111110-1.51724722222230
24376.74375.882113888889377.2265-1.344386111111100.8578861111111
25377.795378.508438888889376.3433333333332.16510555555555-0.713438888888845
26376.126376.497422222222375.5222083333330.975213888888889-0.371422222222236
27370.804371.860238888889374.516166666667-2.65592777777778-1.05623888888886
28367.98368.635380555556372.835041666667-4.19966111111111-0.655380555555496
29367.866362.569338888889370.617875-8.04853611111115.29666111111112
30366.121360.930013888889368.053-7.122986111111115.1909861111111
31379.421376.590630555556365.24195833333311.34867222222222.83036944444439
32378.519372.378030555556362.2362510.14178055555556.14096944444441
33372.423362.944147222222358.8103754.133772222222229.47885277777777
34355.072353.914705555556355.155041666667-1.240336111111081.15729444444446
35344.693347.028955555556351.181666666667-4.15271111111110-2.33595555555559
36342.892345.206113888889346.5505-1.34438611111110-2.31411388888893
37344.178344.048522222222341.8834166666672.165105555555550.129477777777765
38337.606338.644380555556337.6691666666670.975213888888889-1.03838055555559
39327.103330.529572222222333.1855-2.65592777777778-3.42657222222226
40323.953324.573422222222328.773083333333-4.19966111111111-0.620422222222317
41316.532316.897255555556324.945791666667-8.0485361111111-0.365255555555621
42306.307314.351430555556321.474416666667-7.12298611111111-8.0444305555555
43327.225329.625172222222318.276511.3486722222222-2.40017222222218
44329.573325.282947222222315.14116666666710.14178055555554.29005277777776
45313.761316.268188888889312.1344166666674.13377222222222-2.50718888888889
46307.836308.047955555556309.288291666667-1.24033611111108-0.211955555555505
47300.074302.234538888889306.38725-4.15271111111110-2.16053888888882
48304.198302.650530555556303.994916666667-1.344386111111101.54746944444440
49306.122304.373897222222302.2087916666672.165105555555551.74810277777777
50300.414301.294213888889300.3190.975213888888889-0.880213888888932
51292.133295.850947222222298.506875-2.65592777777778-3.71794722222222
52290.616292.712630555556296.912291666667-4.19966111111111-2.09663055555558
53280.244287.626547222222295.675083333333-8.0485361111111-7.38254722222217
54285.179287.870972222222294.993958333333-7.12298611111111-2.69197222222220
55305.486306.149338888889294.80066666666711.3486722222222-0.663338888888859
56305.957305.355363888889295.21358333333310.14178055555550.601636111111077
57293.886300.632147222222296.4983754.13377222222222-6.74614722222219
58289.441297.158872222222298.399208333333-1.24033611111108-7.71787222222224
59288.776296.463205555556300.615916666667-4.15271111111110-7.68720555555552
60299.149301.766822222222303.111208333333-1.34438611111110-2.61782222222223
61306.532307.860855555556305.695752.16510555555555-1.32885555555561
62309.914309.350005555556308.3747916666670.9752138888888890.563994444444461
63313.468308.472655555556311.128583333333-2.655927777777784.99534444444447
64314.901309.605963888889313.805625-4.199661111111115.29503611111113
65309.16308.308797222222316.357333333333-8.04853611111110.851202777777814
66316.15311.827180555556318.950166666667-7.122986111111114.32281944444446
67336.544332.850088888889321.50141666666711.34867222222223.69391111111105
68339.196NANA10.1417805555555NA
69326.738NANA4.13377222222222NA
70320.838NANA-1.24033611111108NA
71318.62NANA-4.15271111111110NA
72331.533NANA-1.34438611111110NA
73335.378NANANANA


Figures (Output of Computation)

Input Parameters & R Code

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