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 computationTue, 18 Dec 2012 10:14:07 -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/2012/Dec/18/t13558437293g3p4qlmfehxbdt.htm/, Retrieved Thu, 28 Mar 2024 20:29:16 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=201455, Retrieved Thu, 28 Mar 2024 20:29:16 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact105
Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-       [Classical Decomposition] [paper : classical...] [2012-12-18 15:14:07] [292b44c97cfd231f70174a072f53fc18] [Current]
Feedback Forum

Post a new message
Dataseries X:
37
30
47
35
30
43
82
40
47
19
52
136
80
42
54
66
81
63
137
72
107
58
36
52
79
77
54
84
48
96
83
66
61
53
30
74
69
59
42
65
70
100
63
105
82
81
75
102
121
98
76
77
63
37
35
23
40
29
37
51
20
28
13
22
25
13
16
13
16
17
9
17
25
14
8
7
10
7
10
3




Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time4 seconds
R Server'Gwilym Jenkins' @ jenkins.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 & 4 seconds \tabularnewline
R Server & 'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=201455&T=0

[TABLE]
[ROW][C]Summary of computational transaction[/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Input[/C][C]view raw input (R code) [/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Output[/C][C]view raw output of R engine [/C][/ROW]
[ROW][C]Computing time[/C][C]4 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=201455&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=201455&T=0

As an alternative you can also use a QR Code:  

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

Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time4 seconds
R Server'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net







Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
137NANA1.25147426626022NA
230NANA1.01476857879013NA
347NANA0.748362021878834NA
435NANA1.0295968700162NA
530NANA0.976039723266276NA
643NANA0.984351553068441NA
78261.15212937089951.6251.184544878855191.34091814698152
84047.219264375422853.91666666666670.8757823377203610.847111883869577
94756.143463068869954.70833333333331.026232379019710.837141092318195
101944.765120386885656.29166666666670.7952352992488920.424437594175805
115244.469689652571959.70833333333330.7447819620807581.16933579717466
1213685.780021467152662.66666666666671.368830129794991.58545075734305
138082.336577767703965.79166666666671.251474266260220.971621631223294
144270.441852177681369.41666666666671.014768578790130.596236451790903
155454.817518102624673.250.7483620218788340.985086553880566
166679.665057817503877.3751.02959687001620.828468613569482
178176.456444989191778.33333333333330.9760397232662761.05942671035059
186373.006073519242774.16666666666670.9843515530684410.862941902818465
1913783.658482069147570.6251.184544878855191.63761039659748
207263.092819246604372.04166666666670.8757823377203611.1411758241232
2110775.428079857948673.51.026232379019711.41856985092965
225859.046220969230274.250.7952352992488920.982281322122623
233654.834571958195873.6250.7447819620807580.656520124337714
2452100.78011830615673.6251.368830129794990.515974786237413
257991.044752870431272.751.251474266260220.867705139607853
267771.287492660006470.251.014768578790131.08013337440887
275450.950980989583968.08333333333330.7483620218788341.05984220423625
288467.910493551485565.95833333333331.02959687001621.2369222428978
294863.930601873941165.50.9760397232662760.750814142101255
309665.131261094695266.16666666666670.9843515530684411.4739465870379
318378.969658590345866.66666666666671.184544878855191.05103658141112
326657.363743120683765.50.8757823377203611.150552533874
336165.935430352016364.251.026232379019710.925147521967067
345350.066689048544862.95833333333330.7952352992488921.05858807536905
353046.983328774594563.08333333333330.7447819620807580.638524361352235
367487.83326666184564.16666666666671.368830129794990.842505383352043
376979.468615907524263.51.251474266260220.868267292842922
385965.241163211381964.29166666666671.014768578790130.904337033489724
394249.984346711323866.79166666666670.7483620218788340.840263057604093
406570.870584552782168.83333333333331.02959687001620.91716472229166
417070.152855109763671.8750.9760397232662760.99782111348819
4210073.74433718404474.91666666666670.9843515530684411.35603632520867
436392.690636770418478.251.184544878855190.679680302078862
4410571.85064262380882.04166666666670.8757823377203611.46136480016962
458287.315271581593685.08333333333331.026232379019710.939125521969813
468169.1854710346536870.7952352992488921.17076604074039
477564.951193609792787.20833333333330.7447819620807581.15471319050082
48102115.38097302396984.29166666666671.368830129794990.88402790621995
49121100.74367843394880.51.251474266260221.20106791692476
509877.037847939817175.91666666666671.014768578790131.27210199428934
517652.946613047927570.750.7483620218788341.43540815219294
527768.811390812749766.83333333333331.02959687001621.11900078011115
536361.571839209380963.08333333333330.9760397232662761.02319503216012
543758.445873463438759.3750.9843515530684410.633064368918118
553562.830234615943953.04166666666671.184544878855190.557056649779219
562340.213005673659945.91666666666670.8757823377203610.571954262425734
574041.434132302920840.3751.026232379019710.965387659323093
582928.197718319200335.45833333333330.7952352992488921.02845200706376
593723.522696969050631.58333333333330.7447819620807581.57294888628977
605139.6960737640547291.368830129794991.28476182060557
612034.050528994496927.20833333333331.251474266260220.587362387328323
622826.3839830485433261.014768578790131.06124992380731
631318.397233037854724.58333333333330.7483620218788340.706628000702651
642223.766527749540723.08333333333331.02959687001620.925671609746407
652520.903517406619421.41666666666670.9760397232662761.19597097051635
661318.538620916122318.83333333333330.9843515530684410.70123878463335
671620.877603489822717.6251.184544878855190.7663714854916
681315.107245325676217.250.8757823377203610.860514257877658
691616.89007457136616.45833333333331.026232379019710.947301915831976
701712.425551550763915.6250.7952352992488921.36814852286817
71910.706240704910914.3750.7447819620807580.840631202684594
721718.479206752232313.51.368830129794990.919952908581769
732516.2691654613829131.251474266260221.53664919441264
741412.515479138411612.33333333333331.014768578790131.11861478455365
758NANA0.748362021878834NA
767NANA1.0295968700162NA
7710NANA0.976039723266276NA
787NANA0.984351553068441NA
7910NANA1.18454487885519NA
803NANA0.875782337720361NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 37 & NA & NA & 1.25147426626022 & NA \tabularnewline
2 & 30 & NA & NA & 1.01476857879013 & NA \tabularnewline
3 & 47 & NA & NA & 0.748362021878834 & NA \tabularnewline
4 & 35 & NA & NA & 1.0295968700162 & NA \tabularnewline
5 & 30 & NA & NA & 0.976039723266276 & NA \tabularnewline
6 & 43 & NA & NA & 0.984351553068441 & NA \tabularnewline
7 & 82 & 61.152129370899 & 51.625 & 1.18454487885519 & 1.34091814698152 \tabularnewline
8 & 40 & 47.2192643754228 & 53.9166666666667 & 0.875782337720361 & 0.847111883869577 \tabularnewline
9 & 47 & 56.1434630688699 & 54.7083333333333 & 1.02623237901971 & 0.837141092318195 \tabularnewline
10 & 19 & 44.7651203868856 & 56.2916666666667 & 0.795235299248892 & 0.424437594175805 \tabularnewline
11 & 52 & 44.4696896525719 & 59.7083333333333 & 0.744781962080758 & 1.16933579717466 \tabularnewline
12 & 136 & 85.7800214671526 & 62.6666666666667 & 1.36883012979499 & 1.58545075734305 \tabularnewline
13 & 80 & 82.3365777677039 & 65.7916666666667 & 1.25147426626022 & 0.971621631223294 \tabularnewline
14 & 42 & 70.4418521776813 & 69.4166666666667 & 1.01476857879013 & 0.596236451790903 \tabularnewline
15 & 54 & 54.8175181026246 & 73.25 & 0.748362021878834 & 0.985086553880566 \tabularnewline
16 & 66 & 79.6650578175038 & 77.375 & 1.0295968700162 & 0.828468613569482 \tabularnewline
17 & 81 & 76.4564449891917 & 78.3333333333333 & 0.976039723266276 & 1.05942671035059 \tabularnewline
18 & 63 & 73.0060735192427 & 74.1666666666667 & 0.984351553068441 & 0.862941902818465 \tabularnewline
19 & 137 & 83.6584820691475 & 70.625 & 1.18454487885519 & 1.63761039659748 \tabularnewline
20 & 72 & 63.0928192466043 & 72.0416666666667 & 0.875782337720361 & 1.1411758241232 \tabularnewline
21 & 107 & 75.4280798579486 & 73.5 & 1.02623237901971 & 1.41856985092965 \tabularnewline
22 & 58 & 59.0462209692302 & 74.25 & 0.795235299248892 & 0.982281322122623 \tabularnewline
23 & 36 & 54.8345719581958 & 73.625 & 0.744781962080758 & 0.656520124337714 \tabularnewline
24 & 52 & 100.780118306156 & 73.625 & 1.36883012979499 & 0.515974786237413 \tabularnewline
25 & 79 & 91.0447528704312 & 72.75 & 1.25147426626022 & 0.867705139607853 \tabularnewline
26 & 77 & 71.2874926600064 & 70.25 & 1.01476857879013 & 1.08013337440887 \tabularnewline
27 & 54 & 50.9509809895839 & 68.0833333333333 & 0.748362021878834 & 1.05984220423625 \tabularnewline
28 & 84 & 67.9104935514855 & 65.9583333333333 & 1.0295968700162 & 1.2369222428978 \tabularnewline
29 & 48 & 63.9306018739411 & 65.5 & 0.976039723266276 & 0.750814142101255 \tabularnewline
30 & 96 & 65.1312610946952 & 66.1666666666667 & 0.984351553068441 & 1.4739465870379 \tabularnewline
31 & 83 & 78.9696585903458 & 66.6666666666667 & 1.18454487885519 & 1.05103658141112 \tabularnewline
32 & 66 & 57.3637431206837 & 65.5 & 0.875782337720361 & 1.150552533874 \tabularnewline
33 & 61 & 65.9354303520163 & 64.25 & 1.02623237901971 & 0.925147521967067 \tabularnewline
34 & 53 & 50.0666890485448 & 62.9583333333333 & 0.795235299248892 & 1.05858807536905 \tabularnewline
35 & 30 & 46.9833287745945 & 63.0833333333333 & 0.744781962080758 & 0.638524361352235 \tabularnewline
36 & 74 & 87.833266661845 & 64.1666666666667 & 1.36883012979499 & 0.842505383352043 \tabularnewline
37 & 69 & 79.4686159075242 & 63.5 & 1.25147426626022 & 0.868267292842922 \tabularnewline
38 & 59 & 65.2411632113819 & 64.2916666666667 & 1.01476857879013 & 0.904337033489724 \tabularnewline
39 & 42 & 49.9843467113238 & 66.7916666666667 & 0.748362021878834 & 0.840263057604093 \tabularnewline
40 & 65 & 70.8705845527821 & 68.8333333333333 & 1.0295968700162 & 0.91716472229166 \tabularnewline
41 & 70 & 70.1528551097636 & 71.875 & 0.976039723266276 & 0.99782111348819 \tabularnewline
42 & 100 & 73.744337184044 & 74.9166666666667 & 0.984351553068441 & 1.35603632520867 \tabularnewline
43 & 63 & 92.6906367704184 & 78.25 & 1.18454487885519 & 0.679680302078862 \tabularnewline
44 & 105 & 71.850642623808 & 82.0416666666667 & 0.875782337720361 & 1.46136480016962 \tabularnewline
45 & 82 & 87.3152715815936 & 85.0833333333333 & 1.02623237901971 & 0.939125521969813 \tabularnewline
46 & 81 & 69.1854710346536 & 87 & 0.795235299248892 & 1.17076604074039 \tabularnewline
47 & 75 & 64.9511936097927 & 87.2083333333333 & 0.744781962080758 & 1.15471319050082 \tabularnewline
48 & 102 & 115.380973023969 & 84.2916666666667 & 1.36883012979499 & 0.88402790621995 \tabularnewline
49 & 121 & 100.743678433948 & 80.5 & 1.25147426626022 & 1.20106791692476 \tabularnewline
50 & 98 & 77.0378479398171 & 75.9166666666667 & 1.01476857879013 & 1.27210199428934 \tabularnewline
51 & 76 & 52.9466130479275 & 70.75 & 0.748362021878834 & 1.43540815219294 \tabularnewline
52 & 77 & 68.8113908127497 & 66.8333333333333 & 1.0295968700162 & 1.11900078011115 \tabularnewline
53 & 63 & 61.5718392093809 & 63.0833333333333 & 0.976039723266276 & 1.02319503216012 \tabularnewline
54 & 37 & 58.4458734634387 & 59.375 & 0.984351553068441 & 0.633064368918118 \tabularnewline
55 & 35 & 62.8302346159439 & 53.0416666666667 & 1.18454487885519 & 0.557056649779219 \tabularnewline
56 & 23 & 40.2130056736599 & 45.9166666666667 & 0.875782337720361 & 0.571954262425734 \tabularnewline
57 & 40 & 41.4341323029208 & 40.375 & 1.02623237901971 & 0.965387659323093 \tabularnewline
58 & 29 & 28.1977183192003 & 35.4583333333333 & 0.795235299248892 & 1.02845200706376 \tabularnewline
59 & 37 & 23.5226969690506 & 31.5833333333333 & 0.744781962080758 & 1.57294888628977 \tabularnewline
60 & 51 & 39.6960737640547 & 29 & 1.36883012979499 & 1.28476182060557 \tabularnewline
61 & 20 & 34.0505289944969 & 27.2083333333333 & 1.25147426626022 & 0.587362387328323 \tabularnewline
62 & 28 & 26.3839830485433 & 26 & 1.01476857879013 & 1.06124992380731 \tabularnewline
63 & 13 & 18.3972330378547 & 24.5833333333333 & 0.748362021878834 & 0.706628000702651 \tabularnewline
64 & 22 & 23.7665277495407 & 23.0833333333333 & 1.0295968700162 & 0.925671609746407 \tabularnewline
65 & 25 & 20.9035174066194 & 21.4166666666667 & 0.976039723266276 & 1.19597097051635 \tabularnewline
66 & 13 & 18.5386209161223 & 18.8333333333333 & 0.984351553068441 & 0.70123878463335 \tabularnewline
67 & 16 & 20.8776034898227 & 17.625 & 1.18454487885519 & 0.7663714854916 \tabularnewline
68 & 13 & 15.1072453256762 & 17.25 & 0.875782337720361 & 0.860514257877658 \tabularnewline
69 & 16 & 16.890074571366 & 16.4583333333333 & 1.02623237901971 & 0.947301915831976 \tabularnewline
70 & 17 & 12.4255515507639 & 15.625 & 0.795235299248892 & 1.36814852286817 \tabularnewline
71 & 9 & 10.7062407049109 & 14.375 & 0.744781962080758 & 0.840631202684594 \tabularnewline
72 & 17 & 18.4792067522323 & 13.5 & 1.36883012979499 & 0.919952908581769 \tabularnewline
73 & 25 & 16.2691654613829 & 13 & 1.25147426626022 & 1.53664919441264 \tabularnewline
74 & 14 & 12.5154791384116 & 12.3333333333333 & 1.01476857879013 & 1.11861478455365 \tabularnewline
75 & 8 & NA & NA & 0.748362021878834 & NA \tabularnewline
76 & 7 & NA & NA & 1.0295968700162 & NA \tabularnewline
77 & 10 & NA & NA & 0.976039723266276 & NA \tabularnewline
78 & 7 & NA & NA & 0.984351553068441 & NA \tabularnewline
79 & 10 & NA & NA & 1.18454487885519 & NA \tabularnewline
80 & 3 & NA & NA & 0.875782337720361 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=201455&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]37[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.25147426626022[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]30[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.01476857879013[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]47[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.748362021878834[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]35[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.0295968700162[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]30[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.976039723266276[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]43[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.984351553068441[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]82[/C][C]61.152129370899[/C][C]51.625[/C][C]1.18454487885519[/C][C]1.34091814698152[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]40[/C][C]47.2192643754228[/C][C]53.9166666666667[/C][C]0.875782337720361[/C][C]0.847111883869577[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]47[/C][C]56.1434630688699[/C][C]54.7083333333333[/C][C]1.02623237901971[/C][C]0.837141092318195[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]19[/C][C]44.7651203868856[/C][C]56.2916666666667[/C][C]0.795235299248892[/C][C]0.424437594175805[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]52[/C][C]44.4696896525719[/C][C]59.7083333333333[/C][C]0.744781962080758[/C][C]1.16933579717466[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]136[/C][C]85.7800214671526[/C][C]62.6666666666667[/C][C]1.36883012979499[/C][C]1.58545075734305[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]80[/C][C]82.3365777677039[/C][C]65.7916666666667[/C][C]1.25147426626022[/C][C]0.971621631223294[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]42[/C][C]70.4418521776813[/C][C]69.4166666666667[/C][C]1.01476857879013[/C][C]0.596236451790903[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]54[/C][C]54.8175181026246[/C][C]73.25[/C][C]0.748362021878834[/C][C]0.985086553880566[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]66[/C][C]79.6650578175038[/C][C]77.375[/C][C]1.0295968700162[/C][C]0.828468613569482[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]81[/C][C]76.4564449891917[/C][C]78.3333333333333[/C][C]0.976039723266276[/C][C]1.05942671035059[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]63[/C][C]73.0060735192427[/C][C]74.1666666666667[/C][C]0.984351553068441[/C][C]0.862941902818465[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]137[/C][C]83.6584820691475[/C][C]70.625[/C][C]1.18454487885519[/C][C]1.63761039659748[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]72[/C][C]63.0928192466043[/C][C]72.0416666666667[/C][C]0.875782337720361[/C][C]1.1411758241232[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]107[/C][C]75.4280798579486[/C][C]73.5[/C][C]1.02623237901971[/C][C]1.41856985092965[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]58[/C][C]59.0462209692302[/C][C]74.25[/C][C]0.795235299248892[/C][C]0.982281322122623[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]36[/C][C]54.8345719581958[/C][C]73.625[/C][C]0.744781962080758[/C][C]0.656520124337714[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]52[/C][C]100.780118306156[/C][C]73.625[/C][C]1.36883012979499[/C][C]0.515974786237413[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]79[/C][C]91.0447528704312[/C][C]72.75[/C][C]1.25147426626022[/C][C]0.867705139607853[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]77[/C][C]71.2874926600064[/C][C]70.25[/C][C]1.01476857879013[/C][C]1.08013337440887[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]54[/C][C]50.9509809895839[/C][C]68.0833333333333[/C][C]0.748362021878834[/C][C]1.05984220423625[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]84[/C][C]67.9104935514855[/C][C]65.9583333333333[/C][C]1.0295968700162[/C][C]1.2369222428978[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]48[/C][C]63.9306018739411[/C][C]65.5[/C][C]0.976039723266276[/C][C]0.750814142101255[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]96[/C][C]65.1312610946952[/C][C]66.1666666666667[/C][C]0.984351553068441[/C][C]1.4739465870379[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]83[/C][C]78.9696585903458[/C][C]66.6666666666667[/C][C]1.18454487885519[/C][C]1.05103658141112[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]66[/C][C]57.3637431206837[/C][C]65.5[/C][C]0.875782337720361[/C][C]1.150552533874[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]61[/C][C]65.9354303520163[/C][C]64.25[/C][C]1.02623237901971[/C][C]0.925147521967067[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]53[/C][C]50.0666890485448[/C][C]62.9583333333333[/C][C]0.795235299248892[/C][C]1.05858807536905[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]30[/C][C]46.9833287745945[/C][C]63.0833333333333[/C][C]0.744781962080758[/C][C]0.638524361352235[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]74[/C][C]87.833266661845[/C][C]64.1666666666667[/C][C]1.36883012979499[/C][C]0.842505383352043[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]69[/C][C]79.4686159075242[/C][C]63.5[/C][C]1.25147426626022[/C][C]0.868267292842922[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]59[/C][C]65.2411632113819[/C][C]64.2916666666667[/C][C]1.01476857879013[/C][C]0.904337033489724[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]42[/C][C]49.9843467113238[/C][C]66.7916666666667[/C][C]0.748362021878834[/C][C]0.840263057604093[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]65[/C][C]70.8705845527821[/C][C]68.8333333333333[/C][C]1.0295968700162[/C][C]0.91716472229166[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]70[/C][C]70.1528551097636[/C][C]71.875[/C][C]0.976039723266276[/C][C]0.99782111348819[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]100[/C][C]73.744337184044[/C][C]74.9166666666667[/C][C]0.984351553068441[/C][C]1.35603632520867[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]63[/C][C]92.6906367704184[/C][C]78.25[/C][C]1.18454487885519[/C][C]0.679680302078862[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]105[/C][C]71.850642623808[/C][C]82.0416666666667[/C][C]0.875782337720361[/C][C]1.46136480016962[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]82[/C][C]87.3152715815936[/C][C]85.0833333333333[/C][C]1.02623237901971[/C][C]0.939125521969813[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]81[/C][C]69.1854710346536[/C][C]87[/C][C]0.795235299248892[/C][C]1.17076604074039[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]75[/C][C]64.9511936097927[/C][C]87.2083333333333[/C][C]0.744781962080758[/C][C]1.15471319050082[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]102[/C][C]115.380973023969[/C][C]84.2916666666667[/C][C]1.36883012979499[/C][C]0.88402790621995[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]121[/C][C]100.743678433948[/C][C]80.5[/C][C]1.25147426626022[/C][C]1.20106791692476[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]98[/C][C]77.0378479398171[/C][C]75.9166666666667[/C][C]1.01476857879013[/C][C]1.27210199428934[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]76[/C][C]52.9466130479275[/C][C]70.75[/C][C]0.748362021878834[/C][C]1.43540815219294[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]77[/C][C]68.8113908127497[/C][C]66.8333333333333[/C][C]1.0295968700162[/C][C]1.11900078011115[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]63[/C][C]61.5718392093809[/C][C]63.0833333333333[/C][C]0.976039723266276[/C][C]1.02319503216012[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]37[/C][C]58.4458734634387[/C][C]59.375[/C][C]0.984351553068441[/C][C]0.633064368918118[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]35[/C][C]62.8302346159439[/C][C]53.0416666666667[/C][C]1.18454487885519[/C][C]0.557056649779219[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]23[/C][C]40.2130056736599[/C][C]45.9166666666667[/C][C]0.875782337720361[/C][C]0.571954262425734[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]40[/C][C]41.4341323029208[/C][C]40.375[/C][C]1.02623237901971[/C][C]0.965387659323093[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]29[/C][C]28.1977183192003[/C][C]35.4583333333333[/C][C]0.795235299248892[/C][C]1.02845200706376[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]37[/C][C]23.5226969690506[/C][C]31.5833333333333[/C][C]0.744781962080758[/C][C]1.57294888628977[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]51[/C][C]39.6960737640547[/C][C]29[/C][C]1.36883012979499[/C][C]1.28476182060557[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]20[/C][C]34.0505289944969[/C][C]27.2083333333333[/C][C]1.25147426626022[/C][C]0.587362387328323[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]28[/C][C]26.3839830485433[/C][C]26[/C][C]1.01476857879013[/C][C]1.06124992380731[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]13[/C][C]18.3972330378547[/C][C]24.5833333333333[/C][C]0.748362021878834[/C][C]0.706628000702651[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]22[/C][C]23.7665277495407[/C][C]23.0833333333333[/C][C]1.0295968700162[/C][C]0.925671609746407[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]25[/C][C]20.9035174066194[/C][C]21.4166666666667[/C][C]0.976039723266276[/C][C]1.19597097051635[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]13[/C][C]18.5386209161223[/C][C]18.8333333333333[/C][C]0.984351553068441[/C][C]0.70123878463335[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]16[/C][C]20.8776034898227[/C][C]17.625[/C][C]1.18454487885519[/C][C]0.7663714854916[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]13[/C][C]15.1072453256762[/C][C]17.25[/C][C]0.875782337720361[/C][C]0.860514257877658[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]16[/C][C]16.890074571366[/C][C]16.4583333333333[/C][C]1.02623237901971[/C][C]0.947301915831976[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]17[/C][C]12.4255515507639[/C][C]15.625[/C][C]0.795235299248892[/C][C]1.36814852286817[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]9[/C][C]10.7062407049109[/C][C]14.375[/C][C]0.744781962080758[/C][C]0.840631202684594[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]17[/C][C]18.4792067522323[/C][C]13.5[/C][C]1.36883012979499[/C][C]0.919952908581769[/C][/ROW]
[ROW][C]73[/C][C]25[/C][C]16.2691654613829[/C][C]13[/C][C]1.25147426626022[/C][C]1.53664919441264[/C][/ROW]
[ROW][C]74[/C][C]14[/C][C]12.5154791384116[/C][C]12.3333333333333[/C][C]1.01476857879013[/C][C]1.11861478455365[/C][/ROW]
[ROW][C]75[/C][C]8[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.748362021878834[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]76[/C][C]7[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.0295968700162[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]77[/C][C]10[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.976039723266276[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]78[/C][C]7[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.984351553068441[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]79[/C][C]10[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.18454487885519[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]80[/C][C]3[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.875782337720361[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=201455&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=201455&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
137NANA1.25147426626022NA
230NANA1.01476857879013NA
347NANA0.748362021878834NA
435NANA1.0295968700162NA
530NANA0.976039723266276NA
643NANA0.984351553068441NA
78261.15212937089951.6251.184544878855191.34091814698152
84047.219264375422853.91666666666670.8757823377203610.847111883869577
94756.143463068869954.70833333333331.026232379019710.837141092318195
101944.765120386885656.29166666666670.7952352992488920.424437594175805
115244.469689652571959.70833333333330.7447819620807581.16933579717466
1213685.780021467152662.66666666666671.368830129794991.58545075734305
138082.336577767703965.79166666666671.251474266260220.971621631223294
144270.441852177681369.41666666666671.014768578790130.596236451790903
155454.817518102624673.250.7483620218788340.985086553880566
166679.665057817503877.3751.02959687001620.828468613569482
178176.456444989191778.33333333333330.9760397232662761.05942671035059
186373.006073519242774.16666666666670.9843515530684410.862941902818465
1913783.658482069147570.6251.184544878855191.63761039659748
207263.092819246604372.04166666666670.8757823377203611.1411758241232
2110775.428079857948673.51.026232379019711.41856985092965
225859.046220969230274.250.7952352992488920.982281322122623
233654.834571958195873.6250.7447819620807580.656520124337714
2452100.78011830615673.6251.368830129794990.515974786237413
257991.044752870431272.751.251474266260220.867705139607853
267771.287492660006470.251.014768578790131.08013337440887
275450.950980989583968.08333333333330.7483620218788341.05984220423625
288467.910493551485565.95833333333331.02959687001621.2369222428978
294863.930601873941165.50.9760397232662760.750814142101255
309665.131261094695266.16666666666670.9843515530684411.4739465870379
318378.969658590345866.66666666666671.184544878855191.05103658141112
326657.363743120683765.50.8757823377203611.150552533874
336165.935430352016364.251.026232379019710.925147521967067
345350.066689048544862.95833333333330.7952352992488921.05858807536905
353046.983328774594563.08333333333330.7447819620807580.638524361352235
367487.83326666184564.16666666666671.368830129794990.842505383352043
376979.468615907524263.51.251474266260220.868267292842922
385965.241163211381964.29166666666671.014768578790130.904337033489724
394249.984346711323866.79166666666670.7483620218788340.840263057604093
406570.870584552782168.83333333333331.02959687001620.91716472229166
417070.152855109763671.8750.9760397232662760.99782111348819
4210073.74433718404474.91666666666670.9843515530684411.35603632520867
436392.690636770418478.251.184544878855190.679680302078862
4410571.85064262380882.04166666666670.8757823377203611.46136480016962
458287.315271581593685.08333333333331.026232379019710.939125521969813
468169.1854710346536870.7952352992488921.17076604074039
477564.951193609792787.20833333333330.7447819620807581.15471319050082
48102115.38097302396984.29166666666671.368830129794990.88402790621995
49121100.74367843394880.51.251474266260221.20106791692476
509877.037847939817175.91666666666671.014768578790131.27210199428934
517652.946613047927570.750.7483620218788341.43540815219294
527768.811390812749766.83333333333331.02959687001621.11900078011115
536361.571839209380963.08333333333330.9760397232662761.02319503216012
543758.445873463438759.3750.9843515530684410.633064368918118
553562.830234615943953.04166666666671.184544878855190.557056649779219
562340.213005673659945.91666666666670.8757823377203610.571954262425734
574041.434132302920840.3751.026232379019710.965387659323093
582928.197718319200335.45833333333330.7952352992488921.02845200706376
593723.522696969050631.58333333333330.7447819620807581.57294888628977
605139.6960737640547291.368830129794991.28476182060557
612034.050528994496927.20833333333331.251474266260220.587362387328323
622826.3839830485433261.014768578790131.06124992380731
631318.397233037854724.58333333333330.7483620218788340.706628000702651
642223.766527749540723.08333333333331.02959687001620.925671609746407
652520.903517406619421.41666666666670.9760397232662761.19597097051635
661318.538620916122318.83333333333330.9843515530684410.70123878463335
671620.877603489822717.6251.184544878855190.7663714854916
681315.107245325676217.250.8757823377203610.860514257877658
691616.89007457136616.45833333333331.026232379019710.947301915831976
701712.425551550763915.6250.7952352992488921.36814852286817
71910.706240704910914.3750.7447819620807580.840631202684594
721718.479206752232313.51.368830129794990.919952908581769
732516.2691654613829131.251474266260221.53664919441264
741412.515479138411612.33333333333331.014768578790131.11861478455365
758NANA0.748362021878834NA
767NANA1.0295968700162NA
7710NANA0.976039723266276NA
787NANA0.984351553068441NA
7910NANA1.18454487885519NA
803NANA0.875782337720361NA



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')