Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title
Author*The author of this computation has been verified*
R Software Modulerwasp_decompose.wasp
Title produced by softwareClassical Decomposition
Date of computationFri, 25 Nov 2011 03:39:59 -0500
Cite this page as followsStatistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2011/Nov/25/t1322210415osng43gmdnh9km2.htm/, Retrieved Mon, 25 Sep 2023 22:34:37 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=147253, Retrieved Mon, 25 Sep 2023 22:34:37 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact142
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] [Workshop 8, Class...] [2010-11-28 20:55:54] [d946de7cca328fbcf207448a112523ab]
- R  D    [Classical Decomposition] [] [2011-11-24 16:16:19] [74be16979710d4c4e7c6647856088456]
-    D        [Classical Decomposition] [] [2011-11-25 08:39:59] [a1e1d0bae7c18896aaea36b6ddc51406] [Current]
Feedback Forum

Post a new message
Dataseries X:
9676
8642
9402
9610
9294
9448
10319
9548
9801
9596
8923
9746
9829
9125
9782
9441
9162
9915
10444
10209
9985
9842
9429
10132
9849
9172
10313
9819
9955
10048
10082
10541
10208
10233
9439
9963
10158
9225
10474
9757
10490
10281
10444
10640
10695
10786
9832
9747
10411
9511
10402
9701
10540
10112
10915
11183
10384
10834
9886
10216

 Summary of computational transaction Raw Input view raw input (R code) Raw Output view raw output of R engine Computing time 2 seconds R Server 'Gertrude Mary Cox' @ cox.wessa.net

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Summary of computational transaction \tabularnewline
Raw Input & view raw input (R code)  \tabularnewline
Raw Output & view raw output of R engine  \tabularnewline
Computing time & 2 seconds \tabularnewline
R Server & 'Gertrude Mary Cox' @ cox.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=147253&T=0

[TABLE]
[ROW][C]Summary of computational transaction[/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Input[/C][C]view raw input (R code) [/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Output[/C][C]view raw output of R engine [/C][/ROW]
[ROW][C]Computing time[/C][C]2 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'Gertrude Mary Cox' @ cox.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=147253&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=147253&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 Input view raw input (R code) Raw Output view raw output of R engine Computing time 2 seconds R Server 'Gertrude Mary Cox' @ cox.wessa.net

 Classical Decomposition by Moving Averages t Observations Fit Trend Seasonal Random 1 9676 NA NA 102.46875 NA 2 8642 NA NA -724.270833333333 NA 3 9402 NA NA 237.125 NA 4 9610 NA NA -345.09375 NA 5 9294 NA NA -10.7708333333326 NA 6 9448 NA NA 26.5520833333326 NA 7 10319 9964.25 9506.79166666666 457.458333333334 354.750000000002 8 9548 9886.29166666667 9533.29166666667 353 -338.291666666668 9 9801 9840.53125 9569.25 271.28125 -39.53125 10 9596 9779.95833333333 9578.04166666667 201.916666666667 -183.958333333332 11 8923 9044.98958333333 9565.5 -520.510416666667 -121.989583333332 12 9746 9530.30208333333 9579.45833333333 -49.1562499999995 215.697916666668 13 9829 9706.59375 9604.125 102.46875 122.40625 14 9125 8912.60416666667 9636.875 -724.270833333333 212.395833333332 15 9782 9909.20833333333 9672.08333333333 237.125 -127.208333333334 16 9441 9344.90625 9690 -345.09375 96.0937499999982 17 9162 9710.5625 9721.33333333333 -10.7708333333326 -548.5625 18 9915 9785.05208333333 9758.5 26.5520833333326 129.947916666666 19 10444 10232.875 9775.41666666666 457.458333333334 211.125000000002 20 10209 10131.2083333333 9778.20833333333 353 77.7916666666679 21 9985 10073.5729166667 9802.29166666667 271.28125 -88.5729166666661 22 9842 10042.0833333333 9840.16666666667 201.916666666667 -200.083333333332 23 9429 9368.44791666667 9888.95833333333 -520.510416666667 60.5520833333339 24 10132 9878.38541666667 9927.54166666667 -49.1562499999995 253.614583333334 25 9849 10020.46875 9918 102.46875 -171.46875 26 9172 9192.47916666667 9916.75 -724.270833333333 -20.4791666666679 27 10313 10177 9939.875 237.125 136.000000000002 28 9819 9620.36458333333 9965.45833333333 -345.09375 198.635416666666 29 9955 9971.39583333333 9982.16666666667 -10.7708333333326 -16.3958333333339 30 10048 10002.09375 9975.54166666667 26.5520833333326 45.9062500000018 31 10082 10438.8333333333 9981.375 457.458333333334 -356.833333333334 32 10541 10349.4583333333 9996.45833333333 353 191.541666666668 33 10208 10276.65625 10005.375 271.28125 -68.6562500000018 34 10233 10211.4166666667 10009.5 201.916666666667 21.5833333333321 35 9439 9508.69791666667 10029.2083333333 -520.510416666667 -69.6979166666661 36 9963 10012.0520833333 10061.2083333333 -49.1562499999995 -49.0520833333321 37 10158 10188.46875 10086 102.46875 -30.46875 38 9225 9380.9375 10105.2083333333 -724.270833333333 -155.9375 39 10474 10366.75 10129.625 237.125 107.25 40 9757 9827.86458333333 10172.9583333333 -345.09375 -70.8645833333321 41 10490 10201.6041666667 10212.375 -10.7708333333326 288.395833333334 42 10281 10246.3020833333 10219.75 26.5520833333326 34.6979166666697 43 10444 10678.75 10221.2916666667 457.458333333334 -234.75 44 10640 10596.75 10243.75 353 43.2499999999982 45 10695 10523.9479166667 10252.6666666667 271.28125 171.052083333334 46 10786 10449.25 10247.3333333333 201.916666666667 336.750000000002 47 9832 9726.57291666667 10247.0833333333 -520.510416666667 105.427083333334 48 9747 10192.96875 10242.125 -49.1562499999995 -445.96875 49 10411 10357.1770833333 10254.7083333333 102.46875 53.8229166666697 50 9511 9572.6875 10296.9583333333 -724.270833333333 -61.6875 51 10402 10543.75 10306.625 237.125 -141.75 52 9701 9950.57291666667 10295.6666666667 -345.09375 -249.572916666666 53 10540 10289.1458333333 10299.9166666667 -10.7708333333326 250.854166666666 54 10112 10348.2604166667 10321.7083333333 26.5520833333326 -236.260416666668 55 10915 NA NA 457.458333333334 NA 56 11183 NA NA 353 NA 57 10384 NA NA 271.28125 NA 58 10834 NA NA 201.916666666667 NA 59 9886 NA NA -520.510416666667 NA 60 10216 NA NA -49.1562499999995 NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 9676 & NA & NA & 102.46875 & NA \tabularnewline
2 & 8642 & NA & NA & -724.270833333333 & NA \tabularnewline
3 & 9402 & NA & NA & 237.125 & NA \tabularnewline
4 & 9610 & NA & NA & -345.09375 & NA \tabularnewline
5 & 9294 & NA & NA & -10.7708333333326 & NA \tabularnewline
6 & 9448 & NA & NA & 26.5520833333326 & NA \tabularnewline
7 & 10319 & 9964.25 & 9506.79166666666 & 457.458333333334 & 354.750000000002 \tabularnewline
8 & 9548 & 9886.29166666667 & 9533.29166666667 & 353 & -338.291666666668 \tabularnewline
9 & 9801 & 9840.53125 & 9569.25 & 271.28125 & -39.53125 \tabularnewline
10 & 9596 & 9779.95833333333 & 9578.04166666667 & 201.916666666667 & -183.958333333332 \tabularnewline
11 & 8923 & 9044.98958333333 & 9565.5 & -520.510416666667 & -121.989583333332 \tabularnewline
12 & 9746 & 9530.30208333333 & 9579.45833333333 & -49.1562499999995 & 215.697916666668 \tabularnewline
13 & 9829 & 9706.59375 & 9604.125 & 102.46875 & 122.40625 \tabularnewline
14 & 9125 & 8912.60416666667 & 9636.875 & -724.270833333333 & 212.395833333332 \tabularnewline
15 & 9782 & 9909.20833333333 & 9672.08333333333 & 237.125 & -127.208333333334 \tabularnewline
16 & 9441 & 9344.90625 & 9690 & -345.09375 & 96.0937499999982 \tabularnewline
17 & 9162 & 9710.5625 & 9721.33333333333 & -10.7708333333326 & -548.5625 \tabularnewline
18 & 9915 & 9785.05208333333 & 9758.5 & 26.5520833333326 & 129.947916666666 \tabularnewline
19 & 10444 & 10232.875 & 9775.41666666666 & 457.458333333334 & 211.125000000002 \tabularnewline
20 & 10209 & 10131.2083333333 & 9778.20833333333 & 353 & 77.7916666666679 \tabularnewline
21 & 9985 & 10073.5729166667 & 9802.29166666667 & 271.28125 & -88.5729166666661 \tabularnewline
22 & 9842 & 10042.0833333333 & 9840.16666666667 & 201.916666666667 & -200.083333333332 \tabularnewline
23 & 9429 & 9368.44791666667 & 9888.95833333333 & -520.510416666667 & 60.5520833333339 \tabularnewline
24 & 10132 & 9878.38541666667 & 9927.54166666667 & -49.1562499999995 & 253.614583333334 \tabularnewline
25 & 9849 & 10020.46875 & 9918 & 102.46875 & -171.46875 \tabularnewline
26 & 9172 & 9192.47916666667 & 9916.75 & -724.270833333333 & -20.4791666666679 \tabularnewline
27 & 10313 & 10177 & 9939.875 & 237.125 & 136.000000000002 \tabularnewline
28 & 9819 & 9620.36458333333 & 9965.45833333333 & -345.09375 & 198.635416666666 \tabularnewline
29 & 9955 & 9971.39583333333 & 9982.16666666667 & -10.7708333333326 & -16.3958333333339 \tabularnewline
30 & 10048 & 10002.09375 & 9975.54166666667 & 26.5520833333326 & 45.9062500000018 \tabularnewline
31 & 10082 & 10438.8333333333 & 9981.375 & 457.458333333334 & -356.833333333334 \tabularnewline
32 & 10541 & 10349.4583333333 & 9996.45833333333 & 353 & 191.541666666668 \tabularnewline
33 & 10208 & 10276.65625 & 10005.375 & 271.28125 & -68.6562500000018 \tabularnewline
34 & 10233 & 10211.4166666667 & 10009.5 & 201.916666666667 & 21.5833333333321 \tabularnewline
35 & 9439 & 9508.69791666667 & 10029.2083333333 & -520.510416666667 & -69.6979166666661 \tabularnewline
36 & 9963 & 10012.0520833333 & 10061.2083333333 & -49.1562499999995 & -49.0520833333321 \tabularnewline
37 & 10158 & 10188.46875 & 10086 & 102.46875 & -30.46875 \tabularnewline
38 & 9225 & 9380.9375 & 10105.2083333333 & -724.270833333333 & -155.9375 \tabularnewline
39 & 10474 & 10366.75 & 10129.625 & 237.125 & 107.25 \tabularnewline
40 & 9757 & 9827.86458333333 & 10172.9583333333 & -345.09375 & -70.8645833333321 \tabularnewline
41 & 10490 & 10201.6041666667 & 10212.375 & -10.7708333333326 & 288.395833333334 \tabularnewline
42 & 10281 & 10246.3020833333 & 10219.75 & 26.5520833333326 & 34.6979166666697 \tabularnewline
43 & 10444 & 10678.75 & 10221.2916666667 & 457.458333333334 & -234.75 \tabularnewline
44 & 10640 & 10596.75 & 10243.75 & 353 & 43.2499999999982 \tabularnewline
45 & 10695 & 10523.9479166667 & 10252.6666666667 & 271.28125 & 171.052083333334 \tabularnewline
46 & 10786 & 10449.25 & 10247.3333333333 & 201.916666666667 & 336.750000000002 \tabularnewline
47 & 9832 & 9726.57291666667 & 10247.0833333333 & -520.510416666667 & 105.427083333334 \tabularnewline
48 & 9747 & 10192.96875 & 10242.125 & -49.1562499999995 & -445.96875 \tabularnewline
49 & 10411 & 10357.1770833333 & 10254.7083333333 & 102.46875 & 53.8229166666697 \tabularnewline
50 & 9511 & 9572.6875 & 10296.9583333333 & -724.270833333333 & -61.6875 \tabularnewline
51 & 10402 & 10543.75 & 10306.625 & 237.125 & -141.75 \tabularnewline
52 & 9701 & 9950.57291666667 & 10295.6666666667 & -345.09375 & -249.572916666666 \tabularnewline
53 & 10540 & 10289.1458333333 & 10299.9166666667 & -10.7708333333326 & 250.854166666666 \tabularnewline
54 & 10112 & 10348.2604166667 & 10321.7083333333 & 26.5520833333326 & -236.260416666668 \tabularnewline
55 & 10915 & NA & NA & 457.458333333334 & NA \tabularnewline
56 & 11183 & NA & NA & 353 & NA \tabularnewline
57 & 10384 & NA & NA & 271.28125 & NA \tabularnewline
58 & 10834 & NA & NA & 201.916666666667 & NA \tabularnewline
59 & 9886 & NA & NA & -520.510416666667 & NA \tabularnewline
60 & 10216 & NA & NA & -49.1562499999995 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=147253&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]9676[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]102.46875[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]8642[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-724.270833333333[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]9402[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]237.125[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]9610[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-345.09375[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]9294[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-10.7708333333326[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]9448[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]26.5520833333326[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]10319[/C][C]9964.25[/C][C]9506.79166666666[/C][C]457.458333333334[/C][C]354.750000000002[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]9548[/C][C]9886.29166666667[/C][C]9533.29166666667[/C][C]353[/C][C]-338.291666666668[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]9801[/C][C]9840.53125[/C][C]9569.25[/C][C]271.28125[/C][C]-39.53125[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]9596[/C][C]9779.95833333333[/C][C]9578.04166666667[/C][C]201.916666666667[/C][C]-183.958333333332[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]8923[/C][C]9044.98958333333[/C][C]9565.5[/C][C]-520.510416666667[/C][C]-121.989583333332[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]9746[/C][C]9530.30208333333[/C][C]9579.45833333333[/C][C]-49.1562499999995[/C][C]215.697916666668[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]9829[/C][C]9706.59375[/C][C]9604.125[/C][C]102.46875[/C][C]122.40625[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]9125[/C][C]8912.60416666667[/C][C]9636.875[/C][C]-724.270833333333[/C][C]212.395833333332[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]9782[/C][C]9909.20833333333[/C][C]9672.08333333333[/C][C]237.125[/C][C]-127.208333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]9441[/C][C]9344.90625[/C][C]9690[/C][C]-345.09375[/C][C]96.0937499999982[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]9162[/C][C]9710.5625[/C][C]9721.33333333333[/C][C]-10.7708333333326[/C][C]-548.5625[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]9915[/C][C]9785.05208333333[/C][C]9758.5[/C][C]26.5520833333326[/C][C]129.947916666666[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]10444[/C][C]10232.875[/C][C]9775.41666666666[/C][C]457.458333333334[/C][C]211.125000000002[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]10209[/C][C]10131.2083333333[/C][C]9778.20833333333[/C][C]353[/C][C]77.7916666666679[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]9985[/C][C]10073.5729166667[/C][C]9802.29166666667[/C][C]271.28125[/C][C]-88.5729166666661[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]9842[/C][C]10042.0833333333[/C][C]9840.16666666667[/C][C]201.916666666667[/C][C]-200.083333333332[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]9429[/C][C]9368.44791666667[/C][C]9888.95833333333[/C][C]-520.510416666667[/C][C]60.5520833333339[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]10132[/C][C]9878.38541666667[/C][C]9927.54166666667[/C][C]-49.1562499999995[/C][C]253.614583333334[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]9849[/C][C]10020.46875[/C][C]9918[/C][C]102.46875[/C][C]-171.46875[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]9172[/C][C]9192.47916666667[/C][C]9916.75[/C][C]-724.270833333333[/C][C]-20.4791666666679[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]10313[/C][C]10177[/C][C]9939.875[/C][C]237.125[/C][C]136.000000000002[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]9819[/C][C]9620.36458333333[/C][C]9965.45833333333[/C][C]-345.09375[/C][C]198.635416666666[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]9955[/C][C]9971.39583333333[/C][C]9982.16666666667[/C][C]-10.7708333333326[/C][C]-16.3958333333339[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]10048[/C][C]10002.09375[/C][C]9975.54166666667[/C][C]26.5520833333326[/C][C]45.9062500000018[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]10082[/C][C]10438.8333333333[/C][C]9981.375[/C][C]457.458333333334[/C][C]-356.833333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]10541[/C][C]10349.4583333333[/C][C]9996.45833333333[/C][C]353[/C][C]191.541666666668[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]10208[/C][C]10276.65625[/C][C]10005.375[/C][C]271.28125[/C][C]-68.6562500000018[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]10233[/C][C]10211.4166666667[/C][C]10009.5[/C][C]201.916666666667[/C][C]21.5833333333321[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]9439[/C][C]9508.69791666667[/C][C]10029.2083333333[/C][C]-520.510416666667[/C][C]-69.6979166666661[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]9963[/C][C]10012.0520833333[/C][C]10061.2083333333[/C][C]-49.1562499999995[/C][C]-49.0520833333321[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]10158[/C][C]10188.46875[/C][C]10086[/C][C]102.46875[/C][C]-30.46875[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]9225[/C][C]9380.9375[/C][C]10105.2083333333[/C][C]-724.270833333333[/C][C]-155.9375[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]10474[/C][C]10366.75[/C][C]10129.625[/C][C]237.125[/C][C]107.25[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]9757[/C][C]9827.86458333333[/C][C]10172.9583333333[/C][C]-345.09375[/C][C]-70.8645833333321[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]10490[/C][C]10201.6041666667[/C][C]10212.375[/C][C]-10.7708333333326[/C][C]288.395833333334[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]10281[/C][C]10246.3020833333[/C][C]10219.75[/C][C]26.5520833333326[/C][C]34.6979166666697[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]10444[/C][C]10678.75[/C][C]10221.2916666667[/C][C]457.458333333334[/C][C]-234.75[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]10640[/C][C]10596.75[/C][C]10243.75[/C][C]353[/C][C]43.2499999999982[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]10695[/C][C]10523.9479166667[/C][C]10252.6666666667[/C][C]271.28125[/C][C]171.052083333334[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]10786[/C][C]10449.25[/C][C]10247.3333333333[/C][C]201.916666666667[/C][C]336.750000000002[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]9832[/C][C]9726.57291666667[/C][C]10247.0833333333[/C][C]-520.510416666667[/C][C]105.427083333334[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]9747[/C][C]10192.96875[/C][C]10242.125[/C][C]-49.1562499999995[/C][C]-445.96875[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]10411[/C][C]10357.1770833333[/C][C]10254.7083333333[/C][C]102.46875[/C][C]53.8229166666697[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]9511[/C][C]9572.6875[/C][C]10296.9583333333[/C][C]-724.270833333333[/C][C]-61.6875[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]10402[/C][C]10543.75[/C][C]10306.625[/C][C]237.125[/C][C]-141.75[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]9701[/C][C]9950.57291666667[/C][C]10295.6666666667[/C][C]-345.09375[/C][C]-249.572916666666[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]10540[/C][C]10289.1458333333[/C][C]10299.9166666667[/C][C]-10.7708333333326[/C][C]250.854166666666[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]10112[/C][C]10348.2604166667[/C][C]10321.7083333333[/C][C]26.5520833333326[/C][C]-236.260416666668[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]10915[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]457.458333333334[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]11183[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]353[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]10384[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]271.28125[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]10834[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]201.916666666667[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]9886[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-520.510416666667[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]10216[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-49.1562499999995[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=147253&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=147253&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 t Observations Fit Trend Seasonal Random 1 9676 NA NA 102.46875 NA 2 8642 NA NA -724.270833333333 NA 3 9402 NA NA 237.125 NA 4 9610 NA NA -345.09375 NA 5 9294 NA NA -10.7708333333326 NA 6 9448 NA NA 26.5520833333326 NA 7 10319 9964.25 9506.79166666666 457.458333333334 354.750000000002 8 9548 9886.29166666667 9533.29166666667 353 -338.291666666668 9 9801 9840.53125 9569.25 271.28125 -39.53125 10 9596 9779.95833333333 9578.04166666667 201.916666666667 -183.958333333332 11 8923 9044.98958333333 9565.5 -520.510416666667 -121.989583333332 12 9746 9530.30208333333 9579.45833333333 -49.1562499999995 215.697916666668 13 9829 9706.59375 9604.125 102.46875 122.40625 14 9125 8912.60416666667 9636.875 -724.270833333333 212.395833333332 15 9782 9909.20833333333 9672.08333333333 237.125 -127.208333333334 16 9441 9344.90625 9690 -345.09375 96.0937499999982 17 9162 9710.5625 9721.33333333333 -10.7708333333326 -548.5625 18 9915 9785.05208333333 9758.5 26.5520833333326 129.947916666666 19 10444 10232.875 9775.41666666666 457.458333333334 211.125000000002 20 10209 10131.2083333333 9778.20833333333 353 77.7916666666679 21 9985 10073.5729166667 9802.29166666667 271.28125 -88.5729166666661 22 9842 10042.0833333333 9840.16666666667 201.916666666667 -200.083333333332 23 9429 9368.44791666667 9888.95833333333 -520.510416666667 60.5520833333339 24 10132 9878.38541666667 9927.54166666667 -49.1562499999995 253.614583333334 25 9849 10020.46875 9918 102.46875 -171.46875 26 9172 9192.47916666667 9916.75 -724.270833333333 -20.4791666666679 27 10313 10177 9939.875 237.125 136.000000000002 28 9819 9620.36458333333 9965.45833333333 -345.09375 198.635416666666 29 9955 9971.39583333333 9982.16666666667 -10.7708333333326 -16.3958333333339 30 10048 10002.09375 9975.54166666667 26.5520833333326 45.9062500000018 31 10082 10438.8333333333 9981.375 457.458333333334 -356.833333333334 32 10541 10349.4583333333 9996.45833333333 353 191.541666666668 33 10208 10276.65625 10005.375 271.28125 -68.6562500000018 34 10233 10211.4166666667 10009.5 201.916666666667 21.5833333333321 35 9439 9508.69791666667 10029.2083333333 -520.510416666667 -69.6979166666661 36 9963 10012.0520833333 10061.2083333333 -49.1562499999995 -49.0520833333321 37 10158 10188.46875 10086 102.46875 -30.46875 38 9225 9380.9375 10105.2083333333 -724.270833333333 -155.9375 39 10474 10366.75 10129.625 237.125 107.25 40 9757 9827.86458333333 10172.9583333333 -345.09375 -70.8645833333321 41 10490 10201.6041666667 10212.375 -10.7708333333326 288.395833333334 42 10281 10246.3020833333 10219.75 26.5520833333326 34.6979166666697 43 10444 10678.75 10221.2916666667 457.458333333334 -234.75 44 10640 10596.75 10243.75 353 43.2499999999982 45 10695 10523.9479166667 10252.6666666667 271.28125 171.052083333334 46 10786 10449.25 10247.3333333333 201.916666666667 336.750000000002 47 9832 9726.57291666667 10247.0833333333 -520.510416666667 105.427083333334 48 9747 10192.96875 10242.125 -49.1562499999995 -445.96875 49 10411 10357.1770833333 10254.7083333333 102.46875 53.8229166666697 50 9511 9572.6875 10296.9583333333 -724.270833333333 -61.6875 51 10402 10543.75 10306.625 237.125 -141.75 52 9701 9950.57291666667 10295.6666666667 -345.09375 -249.572916666666 53 10540 10289.1458333333 10299.9166666667 -10.7708333333326 250.854166666666 54 10112 10348.2604166667 10321.7083333333 26.5520833333326 -236.260416666668 55 10915 NA NA 457.458333333334 NA 56 11183 NA NA 353 NA 57 10384 NA NA 271.28125 NA 58 10834 NA NA 201.916666666667 NA 59 9886 NA NA -520.510416666667 NA 60 10216 NA NA -49.1562499999995 NA

par2 <- as.numeric(par2)x <- ts(x,freq=par2)m <- decompose(x,type=par1)m$figurebitmap(file='test1.png')plot(m)dev.off()mylagmax <- length(x)/2bitmap(file='test2.png')op <- par(mfrow = c(2,2))acf(as.numeric(x),lag.max = mylagmax,main='Observed')acf(as.numeric(m$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')