Repository of Reproducible Computations

Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author

*The author of this computation has been verified*

R Software Module

rwasp_decompose.wasp

Title produced by software

Classical Decomposition

Date of computation

Thu, 16 Dec 2010 21:27:39 +0000

Cite this page as follows

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2010/Dec/16/t1292534750qak9dpjqeeegnw3.htm/, Retrieved Sat, 23 May 2026 23:00:44 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=111292, Retrieved Sat, 23 May 2026 23:00:44 +0000

QR Codes:

Paste this QR Code to cite your computation.

Original text written by user:

IsPrivate?

No (this computation is public)

User-defined keywords

Estimated Impact

388

Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)

-     [Univariate Data Series] [] [2008-12-08 19:22:39] [d2d412c7f4d35ffbf5ee5ee89db327d4]
- RMPD    [Classical Decomposition] [] [2010-12-16 21:27:39] [40b262140b988d7b8204c4955f8b7651] [Current]

Feedback Forum

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

-0,9
1,2
1,4
1,5
1,3
1,4
-0,4
1,9
1,6
1,4
1,3
1,6
1,7
1,5
1,4
1,7
1,9
2,0
2,3
2,0
2,2
2,5
2,8
2,7
2,7
3,0
3,0
2,3
2,4
2,3
2,1
2,2
1,9
1,5
1,4
1,4
1,2
1,1
1,1
1,8
1,5
1,5
1,4
1,4
1,5
1,7
1,7
1,7
1,5
1,7
1,4
1,3
1,3
1,2
1,2
1,3
1,2
1,2
1,1
0,9
1,2
1,0
1,3
0,8
1,2
1,3
1,0
1,3
1,3
1,5
1,6
1,6
1,1
1,7
1,4
1,8
1,6
1,7
1,8
1,7
1,7
1,4
1,2
1,4
1,3
1,4
1,7
1,5
1,5
1,4
1,4
1,5
1,2
1,3
1,3
1,6
1,5
1,4
1,6
1,2
1,4
1,8
1,8
1,9
2,1
2,4
2,4
2,4
1,9
2,4
2,2
2,7
2,4
2,3
2,0
2,0
2,2
1,8
1,7
1,6
1,4
1,2
1,1
1,0
1,3
1,1
0,7
1,1
1,1
1,2
1,4

Summary of computational transaction
Raw Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	3 seconds
R Server	'RServer@AstonUniversity' @ vre.aston.ac.uk

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Summary of computational transaction \tabularnewline
Raw Input & view raw input (R code)  \tabularnewline
Raw Output & view raw output of R engine  \tabularnewline
Computing time & 3 seconds \tabularnewline
R Server & 'RServer@AstonUniversity' @ vre.aston.ac.uk \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=111292&T=0

[TABLE]
[ROW][C]Summary of computational transaction[/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Input[/C][C]view raw input (R code) [/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Output[/C][C]view raw output of R engine [/C][/ROW]
[ROW][C]Computing time[/C][C]3 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'RServer@AstonUniversity' @ vre.aston.ac.uk[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=111292&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=111292&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	3 seconds
R Server	'RServer@AstonUniversity' @ vre.aston.ac.uk

Classical Decomposition by Moving Averages
t	Observations	Fit	Trend	Seasonal	Random
1	-0.9	NA	NA	-0.1	NA
2	1.2	NA	NA	0.010648148148148	NA
3	1.4	NA	NA	-0.00370370370370366	NA
4	1.5	NA	NA	-0.0083333333333333	NA
5	1.3	NA	NA	-0.000925925925926012	NA
6	1.4	NA	NA	0.0305555555555555	NA
7	-0.4	1.19305555555556	1.21666666666667	-0.0236111111111111	-1.59305555555556
8	1.9	1.35	1.3375	0.0125	0.55
9	1.6	1.36527777777778	1.35	0.0152777777777779	0.234722222222222
10	1.4	1.37824074074074	1.35833333333333	0.0199074074074075	0.0217592592592593
11	1.3	1.40648148148148	1.39166666666667	0.0148148148148148	-0.106481481481481
12	1.6	1.47453703703704	1.44166666666667	0.0328703703703704	0.125462962962963
13	1.7	1.47916666666667	1.57916666666667	-0.1	0.220833333333333
14	1.5	1.70648148148148	1.69583333333333	0.010648148148148	-0.206481481481481
15	1.4	1.7212962962963	1.725	-0.00370370370370366	-0.321296296296296
16	1.7	1.7875	1.79583333333333	-0.0083333333333333	-0.0875
17	1.9	1.90324074074074	1.90416666666667	-0.000925925925926012	-0.00324074074074043
18	2	2.04305555555556	2.0125	0.0305555555555555	-0.0430555555555556
19	2.3	2.07638888888889	2.1	-0.0236111111111111	0.223611111111111
20	2	2.21666666666667	2.20416666666667	0.0125	-0.216666666666667
21	2.2	2.34861111111111	2.33333333333333	0.0152777777777779	-0.148611111111111
22	2.5	2.44490740740741	2.425	0.0199074074074075	0.0550925925925929
23	2.8	2.48564814814815	2.47083333333333	0.0148148148148148	0.314351851851852
24	2.7	2.53703703703704	2.50416666666667	0.0328703703703704	0.162962962962963
25	2.7	2.40833333333333	2.50833333333333	-0.1	0.291666666666667
26	3	2.51898148148148	2.50833333333333	0.010648148148148	0.481018518518518
27	3	2.50046296296296	2.50416666666667	-0.00370370370370366	0.499537037037037
28	2.3	2.44166666666667	2.45	-0.0083333333333333	-0.141666666666667
29	2.4	2.34907407407407	2.35	-0.000925925925926012	0.050925925925926
30	2.3	2.26805555555556	2.2375	0.0305555555555555	0.0319444444444446
31	2.1	2.09722222222222	2.12083333333333	-0.0236111111111111	0.00277777777777821
32	2.2	1.99166666666667	1.97916666666667	0.0125	0.208333333333333
33	1.9	1.83611111111111	1.82083333333333	0.0152777777777779	0.0638888888888889
34	1.5	1.74074074074074	1.72083333333333	0.0199074074074075	-0.240740740740741
35	1.4	1.67731481481482	1.6625	0.0148148148148148	-0.277314814814815
36	1.4	1.62453703703704	1.59166666666667	0.0328703703703704	-0.224537037037037
37	1.2	1.42916666666667	1.52916666666667	-0.1	-0.229166666666667
38	1.1	1.47731481481481	1.46666666666667	0.010648148148148	-0.377314814814815
39	1.1	1.41296296296296	1.41666666666667	-0.00370370370370366	-0.312962962962963
40	1.8	1.4	1.40833333333333	-0.0083333333333333	0.4
41	1.5	1.42824074074074	1.42916666666667	-0.000925925925926012	0.0717592592592591
42	1.5	1.48472222222222	1.45416666666667	0.0305555555555555	0.0152777777777777
43	1.4	1.45555555555556	1.47916666666667	-0.0236111111111111	-0.0555555555555558
44	1.4	1.52916666666667	1.51666666666667	0.0125	-0.129166666666667
45	1.5	1.56944444444444	1.55416666666667	0.0152777777777779	-0.0694444444444446
46	1.7	1.56574074074074	1.54583333333333	0.0199074074074075	0.134259259259259
47	1.7	1.53148148148148	1.51666666666667	0.0148148148148148	0.168518518518519
48	1.7	1.5287037037037	1.49583333333333	0.0328703703703704	0.171296296296297
49	1.5	1.375	1.475	-0.1	0.125
50	1.7	1.47314814814815	1.4625	0.010648148148148	0.226851851851852
51	1.4	1.44212962962963	1.44583333333333	-0.00370370370370366	-0.0421296296296294
52	1.3	1.40416666666667	1.4125	-0.0083333333333333	-0.104166666666667
53	1.3	1.36574074074074	1.36666666666667	-0.000925925925926012	-0.0657407407407404
54	1.2	1.33888888888889	1.30833333333333	0.0305555555555555	-0.138888888888889
55	1.2	1.23888888888889	1.2625	-0.0236111111111111	-0.038888888888889
56	1.3	1.23333333333333	1.22083333333333	0.0125	0.0666666666666667
57	1.2	1.20277777777778	1.1875	0.0152777777777779	-0.00277777777777799
58	1.2	1.18240740740741	1.1625	0.0199074074074075	0.0175925925925924
59	1.1	1.15231481481481	1.1375	0.0148148148148148	-0.0523148148148147
60	0.9	1.17037037037037	1.1375	0.0328703703703704	-0.27037037037037
61	1.2	1.03333333333333	1.13333333333333	-0.1	0.166666666666667
62	1	1.13564814814815	1.125	0.010648148148148	-0.135648148148148
63	1.3	1.12546296296296	1.12916666666667	-0.00370370370370366	0.174537037037037
64	0.8	1.1375	1.14583333333333	-0.0083333333333333	-0.3375
65	1.2	1.17824074074074	1.17916666666667	-0.000925925925926012	0.0217592592592593
66	1.3	1.25972222222222	1.22916666666667	0.0305555555555555	0.0402777777777779
67	1	1.23055555555556	1.25416666666667	-0.0236111111111111	-0.230555555555556
68	1.3	1.29166666666667	1.27916666666667	0.0125	0.00833333333333308
69	1.3	1.32777777777778	1.3125	0.0152777777777779	-0.0277777777777779
70	1.5	1.37824074074074	1.35833333333333	0.0199074074074075	0.121759259259259
71	1.6	1.43148148148148	1.41666666666667	0.0148148148148148	0.168518518518519
72	1.6	1.48287037037037	1.45	0.0328703703703704	0.11712962962963
73	1.1	1.4	1.5	-0.1	-0.3
74	1.7	1.56064814814815	1.55	0.010648148148148	0.139351851851852
75	1.4	1.57962962962963	1.58333333333333	-0.00370370370370366	-0.17962962962963
76	1.8	1.5875	1.59583333333333	-0.0083333333333333	0.2125
77	1.6	1.57407407407407	1.575	-0.000925925925926012	0.0259259259259261
78	1.7	1.58055555555556	1.55	0.0305555555555555	0.119444444444444
79	1.8	1.52638888888889	1.55	-0.0236111111111111	0.273611111111111
80	1.7	1.55833333333333	1.54583333333333	0.0125	0.141666666666667
81	1.7	1.56111111111111	1.54583333333333	0.0152777777777779	0.138888888888889
82	1.4	1.56574074074074	1.54583333333333	0.0199074074074075	-0.165740740740741
83	1.2	1.54398148148148	1.52916666666667	0.0148148148148148	-0.343981481481481
84	1.4	1.54537037037037	1.5125	0.0328703703703704	-0.14537037037037
85	1.3	1.38333333333333	1.48333333333333	-0.1	-0.0833333333333333
86	1.4	1.46898148148148	1.45833333333333	0.010648148148148	-0.0689814814814815
87	1.7	1.42546296296296	1.42916666666667	-0.00370370370370366	0.274537037037037
88	1.5	1.39583333333333	1.40416666666667	-0.0083333333333333	0.104166666666667
89	1.5	1.40324074074074	1.40416666666667	-0.000925925925926012	0.0967592592592592
90	1.4	1.44722222222222	1.41666666666667	0.0305555555555555	-0.0472222222222223
91	1.4	1.40972222222222	1.43333333333333	-0.0236111111111111	-0.00972222222222263
92	1.5	1.45416666666667	1.44166666666667	0.0125	0.0458333333333334
93	1.2	1.45277777777778	1.4375	0.0152777777777779	-0.252777777777778
94	1.3	1.44074074074074	1.42083333333333	0.0199074074074075	-0.140740740740741
95	1.3	1.41898148148148	1.40416666666667	0.0148148148148148	-0.118981481481482
96	1.6	1.44953703703704	1.41666666666667	0.0328703703703704	0.150462962962963
97	1.5	1.35	1.45	-0.1	0.15
98	1.4	1.49398148148148	1.48333333333333	0.010648148148148	-0.0939814814814817
99	1.6	1.5337962962963	1.5375	-0.00370370370370366	0.0662037037037038
100	1.2	1.6125	1.62083333333333	-0.0083333333333333	-0.4125
101	1.4	1.71157407407407	1.7125	-0.000925925925926012	-0.311574074074074
102	1.8	1.82222222222222	1.79166666666667	0.0305555555555555	-0.0222222222222221
103	1.8	1.81805555555556	1.84166666666667	-0.0236111111111111	-0.0180555555555553
104	1.9	1.9125	1.9	0.0125	-0.0124999999999997
105	2.1	1.98194444444444	1.96666666666667	0.0152777777777779	0.118055555555556
106	2.4	2.07407407407407	2.05416666666667	0.0199074074074075	0.325925925925926
107	2.4	2.17314814814815	2.15833333333333	0.0148148148148148	0.226851851851852
108	2.4	2.2537037037037	2.22083333333333	0.0328703703703704	0.146296296296296
109	1.9	2.15	2.25	-0.1	-0.25
110	2.4	2.27314814814815	2.2625	0.010648148148148	0.126851851851852
111	2.2	2.26712962962963	2.27083333333333	-0.00370370370370366	-0.0671296296296293
112	2.7	2.24166666666667	2.25	-0.0083333333333333	0.458333333333333
113	2.4	2.19490740740741	2.19583333333333	-0.000925925925926012	0.205092592592592
114	2.3	2.16388888888889	2.13333333333333	0.0305555555555555	0.136111111111111
115	2	2.05555555555556	2.07916666666667	-0.0236111111111111	-0.0555555555555554
116	2	2.02083333333333	2.00833333333333	0.0125	-0.0208333333333333
117	2.2	1.92777777777778	1.9125	0.0152777777777779	0.272222222222222
118	1.8	1.81574074074074	1.79583333333333	0.0199074074074075	-0.0157407407407408
119	1.7	1.69398148148148	1.67916666666667	0.0148148148148148	0.0060185185185182
120	1.6	1.6162037037037	1.58333333333333	0.0328703703703704	-0.0162037037037037
121	1.4	NA	1.47916666666667	NA	NA
122	1.2	NA	1.3875	NA	NA
123	1.1	NA	1.30416666666667	NA	NA
124	1	NA	1.23333333333333	NA	NA
125	1.3	NA	1.19583333333333	NA	NA
126	1.1	NA	NA	NA	NA
127	0.7	NA	NA	NA	NA
128	1.1	NA	NA	NA	NA
129	1.1	NA	NA	NA	NA
130	1.2	NA	NA	NA	NA
131	1.4	NA	NA	NA	NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & -0.9 & NA & NA & -0.1 & NA \tabularnewline
2 & 1.2 & NA & NA & 0.010648148148148 & NA \tabularnewline
3 & 1.4 & NA & NA & -0.00370370370370366 & NA \tabularnewline
4 & 1.5 & NA & NA & -0.0083333333333333 & NA \tabularnewline
5 & 1.3 & NA & NA & -0.000925925925926012 & NA \tabularnewline
6 & 1.4 & NA & NA & 0.0305555555555555 & NA \tabularnewline
7 & -0.4 & 1.19305555555556 & 1.21666666666667 & -0.0236111111111111 & -1.59305555555556 \tabularnewline
8 & 1.9 & 1.35 & 1.3375 & 0.0125 & 0.55 \tabularnewline
9 & 1.6 & 1.36527777777778 & 1.35 & 0.0152777777777779 & 0.234722222222222 \tabularnewline
10 & 1.4 & 1.37824074074074 & 1.35833333333333 & 0.0199074074074075 & 0.0217592592592593 \tabularnewline
11 & 1.3 & 1.40648148148148 & 1.39166666666667 & 0.0148148148148148 & -0.106481481481481 \tabularnewline
12 & 1.6 & 1.47453703703704 & 1.44166666666667 & 0.0328703703703704 & 0.125462962962963 \tabularnewline
13 & 1.7 & 1.47916666666667 & 1.57916666666667 & -0.1 & 0.220833333333333 \tabularnewline
14 & 1.5 & 1.70648148148148 & 1.69583333333333 & 0.010648148148148 & -0.206481481481481 \tabularnewline
15 & 1.4 & 1.7212962962963 & 1.725 & -0.00370370370370366 & -0.321296296296296 \tabularnewline
16 & 1.7 & 1.7875 & 1.79583333333333 & -0.0083333333333333 & -0.0875 \tabularnewline
17 & 1.9 & 1.90324074074074 & 1.90416666666667 & -0.000925925925926012 & -0.00324074074074043 \tabularnewline
18 & 2 & 2.04305555555556 & 2.0125 & 0.0305555555555555 & -0.0430555555555556 \tabularnewline
19 & 2.3 & 2.07638888888889 & 2.1 & -0.0236111111111111 & 0.223611111111111 \tabularnewline
20 & 2 & 2.21666666666667 & 2.20416666666667 & 0.0125 & -0.216666666666667 \tabularnewline
21 & 2.2 & 2.34861111111111 & 2.33333333333333 & 0.0152777777777779 & -0.148611111111111 \tabularnewline
22 & 2.5 & 2.44490740740741 & 2.425 & 0.0199074074074075 & 0.0550925925925929 \tabularnewline
23 & 2.8 & 2.48564814814815 & 2.47083333333333 & 0.0148148148148148 & 0.314351851851852 \tabularnewline
24 & 2.7 & 2.53703703703704 & 2.50416666666667 & 0.0328703703703704 & 0.162962962962963 \tabularnewline
25 & 2.7 & 2.40833333333333 & 2.50833333333333 & -0.1 & 0.291666666666667 \tabularnewline
26 & 3 & 2.51898148148148 & 2.50833333333333 & 0.010648148148148 & 0.481018518518518 \tabularnewline
27 & 3 & 2.50046296296296 & 2.50416666666667 & -0.00370370370370366 & 0.499537037037037 \tabularnewline
28 & 2.3 & 2.44166666666667 & 2.45 & -0.0083333333333333 & -0.141666666666667 \tabularnewline
29 & 2.4 & 2.34907407407407 & 2.35 & -0.000925925925926012 & 0.050925925925926 \tabularnewline
30 & 2.3 & 2.26805555555556 & 2.2375 & 0.0305555555555555 & 0.0319444444444446 \tabularnewline
31 & 2.1 & 2.09722222222222 & 2.12083333333333 & -0.0236111111111111 & 0.00277777777777821 \tabularnewline
32 & 2.2 & 1.99166666666667 & 1.97916666666667 & 0.0125 & 0.208333333333333 \tabularnewline
33 & 1.9 & 1.83611111111111 & 1.82083333333333 & 0.0152777777777779 & 0.0638888888888889 \tabularnewline
34 & 1.5 & 1.74074074074074 & 1.72083333333333 & 0.0199074074074075 & -0.240740740740741 \tabularnewline
35 & 1.4 & 1.67731481481482 & 1.6625 & 0.0148148148148148 & -0.277314814814815 \tabularnewline
36 & 1.4 & 1.62453703703704 & 1.59166666666667 & 0.0328703703703704 & -0.224537037037037 \tabularnewline
37 & 1.2 & 1.42916666666667 & 1.52916666666667 & -0.1 & -0.229166666666667 \tabularnewline
38 & 1.1 & 1.47731481481481 & 1.46666666666667 & 0.010648148148148 & -0.377314814814815 \tabularnewline
39 & 1.1 & 1.41296296296296 & 1.41666666666667 & -0.00370370370370366 & -0.312962962962963 \tabularnewline
40 & 1.8 & 1.4 & 1.40833333333333 & -0.0083333333333333 & 0.4 \tabularnewline
41 & 1.5 & 1.42824074074074 & 1.42916666666667 & -0.000925925925926012 & 0.0717592592592591 \tabularnewline
42 & 1.5 & 1.48472222222222 & 1.45416666666667 & 0.0305555555555555 & 0.0152777777777777 \tabularnewline
43 & 1.4 & 1.45555555555556 & 1.47916666666667 & -0.0236111111111111 & -0.0555555555555558 \tabularnewline
44 & 1.4 & 1.52916666666667 & 1.51666666666667 & 0.0125 & -0.129166666666667 \tabularnewline
45 & 1.5 & 1.56944444444444 & 1.55416666666667 & 0.0152777777777779 & -0.0694444444444446 \tabularnewline
46 & 1.7 & 1.56574074074074 & 1.54583333333333 & 0.0199074074074075 & 0.134259259259259 \tabularnewline
47 & 1.7 & 1.53148148148148 & 1.51666666666667 & 0.0148148148148148 & 0.168518518518519 \tabularnewline
48 & 1.7 & 1.5287037037037 & 1.49583333333333 & 0.0328703703703704 & 0.171296296296297 \tabularnewline
49 & 1.5 & 1.375 & 1.475 & -0.1 & 0.125 \tabularnewline
50 & 1.7 & 1.47314814814815 & 1.4625 & 0.010648148148148 & 0.226851851851852 \tabularnewline
51 & 1.4 & 1.44212962962963 & 1.44583333333333 & -0.00370370370370366 & -0.0421296296296294 \tabularnewline
52 & 1.3 & 1.40416666666667 & 1.4125 & -0.0083333333333333 & -0.104166666666667 \tabularnewline
53 & 1.3 & 1.36574074074074 & 1.36666666666667 & -0.000925925925926012 & -0.0657407407407404 \tabularnewline
54 & 1.2 & 1.33888888888889 & 1.30833333333333 & 0.0305555555555555 & -0.138888888888889 \tabularnewline
55 & 1.2 & 1.23888888888889 & 1.2625 & -0.0236111111111111 & -0.038888888888889 \tabularnewline
56 & 1.3 & 1.23333333333333 & 1.22083333333333 & 0.0125 & 0.0666666666666667 \tabularnewline
57 & 1.2 & 1.20277777777778 & 1.1875 & 0.0152777777777779 & -0.00277777777777799 \tabularnewline
58 & 1.2 & 1.18240740740741 & 1.1625 & 0.0199074074074075 & 0.0175925925925924 \tabularnewline
59 & 1.1 & 1.15231481481481 & 1.1375 & 0.0148148148148148 & -0.0523148148148147 \tabularnewline
60 & 0.9 & 1.17037037037037 & 1.1375 & 0.0328703703703704 & -0.27037037037037 \tabularnewline
61 & 1.2 & 1.03333333333333 & 1.13333333333333 & -0.1 & 0.166666666666667 \tabularnewline
62 & 1 & 1.13564814814815 & 1.125 & 0.010648148148148 & -0.135648148148148 \tabularnewline
63 & 1.3 & 1.12546296296296 & 1.12916666666667 & -0.00370370370370366 & 0.174537037037037 \tabularnewline
64 & 0.8 & 1.1375 & 1.14583333333333 & -0.0083333333333333 & -0.3375 \tabularnewline
65 & 1.2 & 1.17824074074074 & 1.17916666666667 & -0.000925925925926012 & 0.0217592592592593 \tabularnewline
66 & 1.3 & 1.25972222222222 & 1.22916666666667 & 0.0305555555555555 & 0.0402777777777779 \tabularnewline
67 & 1 & 1.23055555555556 & 1.25416666666667 & -0.0236111111111111 & -0.230555555555556 \tabularnewline
68 & 1.3 & 1.29166666666667 & 1.27916666666667 & 0.0125 & 0.00833333333333308 \tabularnewline
69 & 1.3 & 1.32777777777778 & 1.3125 & 0.0152777777777779 & -0.0277777777777779 \tabularnewline
70 & 1.5 & 1.37824074074074 & 1.35833333333333 & 0.0199074074074075 & 0.121759259259259 \tabularnewline
71 & 1.6 & 1.43148148148148 & 1.41666666666667 & 0.0148148148148148 & 0.168518518518519 \tabularnewline
72 & 1.6 & 1.48287037037037 & 1.45 & 0.0328703703703704 & 0.11712962962963 \tabularnewline
73 & 1.1 & 1.4 & 1.5 & -0.1 & -0.3 \tabularnewline
74 & 1.7 & 1.56064814814815 & 1.55 & 0.010648148148148 & 0.139351851851852 \tabularnewline
75 & 1.4 & 1.57962962962963 & 1.58333333333333 & -0.00370370370370366 & -0.17962962962963 \tabularnewline
76 & 1.8 & 1.5875 & 1.59583333333333 & -0.0083333333333333 & 0.2125 \tabularnewline
77 & 1.6 & 1.57407407407407 & 1.575 & -0.000925925925926012 & 0.0259259259259261 \tabularnewline
78 & 1.7 & 1.58055555555556 & 1.55 & 0.0305555555555555 & 0.119444444444444 \tabularnewline
79 & 1.8 & 1.52638888888889 & 1.55 & -0.0236111111111111 & 0.273611111111111 \tabularnewline
80 & 1.7 & 1.55833333333333 & 1.54583333333333 & 0.0125 & 0.141666666666667 \tabularnewline
81 & 1.7 & 1.56111111111111 & 1.54583333333333 & 0.0152777777777779 & 0.138888888888889 \tabularnewline
82 & 1.4 & 1.56574074074074 & 1.54583333333333 & 0.0199074074074075 & -0.165740740740741 \tabularnewline
83 & 1.2 & 1.54398148148148 & 1.52916666666667 & 0.0148148148148148 & -0.343981481481481 \tabularnewline
84 & 1.4 & 1.54537037037037 & 1.5125 & 0.0328703703703704 & -0.14537037037037 \tabularnewline
85 & 1.3 & 1.38333333333333 & 1.48333333333333 & -0.1 & -0.0833333333333333 \tabularnewline
86 & 1.4 & 1.46898148148148 & 1.45833333333333 & 0.010648148148148 & -0.0689814814814815 \tabularnewline
87 & 1.7 & 1.42546296296296 & 1.42916666666667 & -0.00370370370370366 & 0.274537037037037 \tabularnewline
88 & 1.5 & 1.39583333333333 & 1.40416666666667 & -0.0083333333333333 & 0.104166666666667 \tabularnewline
89 & 1.5 & 1.40324074074074 & 1.40416666666667 & -0.000925925925926012 & 0.0967592592592592 \tabularnewline
90 & 1.4 & 1.44722222222222 & 1.41666666666667 & 0.0305555555555555 & -0.0472222222222223 \tabularnewline
91 & 1.4 & 1.40972222222222 & 1.43333333333333 & -0.0236111111111111 & -0.00972222222222263 \tabularnewline
92 & 1.5 & 1.45416666666667 & 1.44166666666667 & 0.0125 & 0.0458333333333334 \tabularnewline
93 & 1.2 & 1.45277777777778 & 1.4375 & 0.0152777777777779 & -0.252777777777778 \tabularnewline
94 & 1.3 & 1.44074074074074 & 1.42083333333333 & 0.0199074074074075 & -0.140740740740741 \tabularnewline
95 & 1.3 & 1.41898148148148 & 1.40416666666667 & 0.0148148148148148 & -0.118981481481482 \tabularnewline
96 & 1.6 & 1.44953703703704 & 1.41666666666667 & 0.0328703703703704 & 0.150462962962963 \tabularnewline
97 & 1.5 & 1.35 & 1.45 & -0.1 & 0.15 \tabularnewline
98 & 1.4 & 1.49398148148148 & 1.48333333333333 & 0.010648148148148 & -0.0939814814814817 \tabularnewline
99 & 1.6 & 1.5337962962963 & 1.5375 & -0.00370370370370366 & 0.0662037037037038 \tabularnewline
100 & 1.2 & 1.6125 & 1.62083333333333 & -0.0083333333333333 & -0.4125 \tabularnewline
101 & 1.4 & 1.71157407407407 & 1.7125 & -0.000925925925926012 & -0.311574074074074 \tabularnewline
102 & 1.8 & 1.82222222222222 & 1.79166666666667 & 0.0305555555555555 & -0.0222222222222221 \tabularnewline
103 & 1.8 & 1.81805555555556 & 1.84166666666667 & -0.0236111111111111 & -0.0180555555555553 \tabularnewline
104 & 1.9 & 1.9125 & 1.9 & 0.0125 & -0.0124999999999997 \tabularnewline
105 & 2.1 & 1.98194444444444 & 1.96666666666667 & 0.0152777777777779 & 0.118055555555556 \tabularnewline
106 & 2.4 & 2.07407407407407 & 2.05416666666667 & 0.0199074074074075 & 0.325925925925926 \tabularnewline
107 & 2.4 & 2.17314814814815 & 2.15833333333333 & 0.0148148148148148 & 0.226851851851852 \tabularnewline
108 & 2.4 & 2.2537037037037 & 2.22083333333333 & 0.0328703703703704 & 0.146296296296296 \tabularnewline
109 & 1.9 & 2.15 & 2.25 & -0.1 & -0.25 \tabularnewline
110 & 2.4 & 2.27314814814815 & 2.2625 & 0.010648148148148 & 0.126851851851852 \tabularnewline
111 & 2.2 & 2.26712962962963 & 2.27083333333333 & -0.00370370370370366 & -0.0671296296296293 \tabularnewline
112 & 2.7 & 2.24166666666667 & 2.25 & -0.0083333333333333 & 0.458333333333333 \tabularnewline
113 & 2.4 & 2.19490740740741 & 2.19583333333333 & -0.000925925925926012 & 0.205092592592592 \tabularnewline
114 & 2.3 & 2.16388888888889 & 2.13333333333333 & 0.0305555555555555 & 0.136111111111111 \tabularnewline
115 & 2 & 2.05555555555556 & 2.07916666666667 & -0.0236111111111111 & -0.0555555555555554 \tabularnewline
116 & 2 & 2.02083333333333 & 2.00833333333333 & 0.0125 & -0.0208333333333333 \tabularnewline
117 & 2.2 & 1.92777777777778 & 1.9125 & 0.0152777777777779 & 0.272222222222222 \tabularnewline
118 & 1.8 & 1.81574074074074 & 1.79583333333333 & 0.0199074074074075 & -0.0157407407407408 \tabularnewline
119 & 1.7 & 1.69398148148148 & 1.67916666666667 & 0.0148148148148148 & 0.0060185185185182 \tabularnewline
120 & 1.6 & 1.6162037037037 & 1.58333333333333 & 0.0328703703703704 & -0.0162037037037037 \tabularnewline
121 & 1.4 & NA & 1.47916666666667 & NA & NA \tabularnewline
122 & 1.2 & NA & 1.3875 & NA & NA \tabularnewline
123 & 1.1 & NA & 1.30416666666667 & NA & NA \tabularnewline
124 & 1 & NA & 1.23333333333333 & NA & NA \tabularnewline
125 & 1.3 & NA & 1.19583333333333 & NA & NA \tabularnewline
126 & 1.1 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
127 & 0.7 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
128 & 1.1 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
129 & 1.1 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
130 & 1.2 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
131 & 1.4 & NA & NA & NA & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=111292&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]-0.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.1[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]1.2[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.010648148148148[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]1.4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.00370370370370366[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]1.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.0083333333333333[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]1.3[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-0.000925925925926012[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]1.4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]0.0305555555555555[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]-0.4[/C][C]1.19305555555556[/C][C]1.21666666666667[/C][C]-0.0236111111111111[/C][C]-1.59305555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]1.9[/C][C]1.35[/C][C]1.3375[/C][C]0.0125[/C][C]0.55[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]1.6[/C][C]1.36527777777778[/C][C]1.35[/C][C]0.0152777777777779[/C][C]0.234722222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]1.4[/C][C]1.37824074074074[/C][C]1.35833333333333[/C][C]0.0199074074074075[/C][C]0.0217592592592593[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]1.3[/C][C]1.40648148148148[/C][C]1.39166666666667[/C][C]0.0148148148148148[/C][C]-0.106481481481481[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]1.6[/C][C]1.47453703703704[/C][C]1.44166666666667[/C][C]0.0328703703703704[/C][C]0.125462962962963[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]1.7[/C][C]1.47916666666667[/C][C]1.57916666666667[/C][C]-0.1[/C][C]0.220833333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]1.5[/C][C]1.70648148148148[/C][C]1.69583333333333[/C][C]0.010648148148148[/C][C]-0.206481481481481[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]1.4[/C][C]1.7212962962963[/C][C]1.725[/C][C]-0.00370370370370366[/C][C]-0.321296296296296[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]1.7[/C][C]1.7875[/C][C]1.79583333333333[/C][C]-0.0083333333333333[/C][C]-0.0875[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]1.9[/C][C]1.90324074074074[/C][C]1.90416666666667[/C][C]-0.000925925925926012[/C][C]-0.00324074074074043[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]2[/C][C]2.04305555555556[/C][C]2.0125[/C][C]0.0305555555555555[/C][C]-0.0430555555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]2.3[/C][C]2.07638888888889[/C][C]2.1[/C][C]-0.0236111111111111[/C][C]0.223611111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]2[/C][C]2.21666666666667[/C][C]2.20416666666667[/C][C]0.0125[/C][C]-0.216666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]2.2[/C][C]2.34861111111111[/C][C]2.33333333333333[/C][C]0.0152777777777779[/C][C]-0.148611111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]2.5[/C][C]2.44490740740741[/C][C]2.425[/C][C]0.0199074074074075[/C][C]0.0550925925925929[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]2.8[/C][C]2.48564814814815[/C][C]2.47083333333333[/C][C]0.0148148148148148[/C][C]0.314351851851852[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]2.7[/C][C]2.53703703703704[/C][C]2.50416666666667[/C][C]0.0328703703703704[/C][C]0.162962962962963[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]2.7[/C][C]2.40833333333333[/C][C]2.50833333333333[/C][C]-0.1[/C][C]0.291666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]3[/C][C]2.51898148148148[/C][C]2.50833333333333[/C][C]0.010648148148148[/C][C]0.481018518518518[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]3[/C][C]2.50046296296296[/C][C]2.50416666666667[/C][C]-0.00370370370370366[/C][C]0.499537037037037[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]2.3[/C][C]2.44166666666667[/C][C]2.45[/C][C]-0.0083333333333333[/C][C]-0.141666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]2.4[/C][C]2.34907407407407[/C][C]2.35[/C][C]-0.000925925925926012[/C][C]0.050925925925926[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]2.3[/C][C]2.26805555555556[/C][C]2.2375[/C][C]0.0305555555555555[/C][C]0.0319444444444446[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]2.1[/C][C]2.09722222222222[/C][C]2.12083333333333[/C][C]-0.0236111111111111[/C][C]0.00277777777777821[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]2.2[/C][C]1.99166666666667[/C][C]1.97916666666667[/C][C]0.0125[/C][C]0.208333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]1.9[/C][C]1.83611111111111[/C][C]1.82083333333333[/C][C]0.0152777777777779[/C][C]0.0638888888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]1.5[/C][C]1.74074074074074[/C][C]1.72083333333333[/C][C]0.0199074074074075[/C][C]-0.240740740740741[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]1.4[/C][C]1.67731481481482[/C][C]1.6625[/C][C]0.0148148148148148[/C][C]-0.277314814814815[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]1.4[/C][C]1.62453703703704[/C][C]1.59166666666667[/C][C]0.0328703703703704[/C][C]-0.224537037037037[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]1.2[/C][C]1.42916666666667[/C][C]1.52916666666667[/C][C]-0.1[/C][C]-0.229166666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]1.1[/C][C]1.47731481481481[/C][C]1.46666666666667[/C][C]0.010648148148148[/C][C]-0.377314814814815[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]1.1[/C][C]1.41296296296296[/C][C]1.41666666666667[/C][C]-0.00370370370370366[/C][C]-0.312962962962963[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]1.8[/C][C]1.4[/C][C]1.40833333333333[/C][C]-0.0083333333333333[/C][C]0.4[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]1.5[/C][C]1.42824074074074[/C][C]1.42916666666667[/C][C]-0.000925925925926012[/C][C]0.0717592592592591[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]1.5[/C][C]1.48472222222222[/C][C]1.45416666666667[/C][C]0.0305555555555555[/C][C]0.0152777777777777[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]1.4[/C][C]1.45555555555556[/C][C]1.47916666666667[/C][C]-0.0236111111111111[/C][C]-0.0555555555555558[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]1.4[/C][C]1.52916666666667[/C][C]1.51666666666667[/C][C]0.0125[/C][C]-0.129166666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]1.5[/C][C]1.56944444444444[/C][C]1.55416666666667[/C][C]0.0152777777777779[/C][C]-0.0694444444444446[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]1.7[/C][C]1.56574074074074[/C][C]1.54583333333333[/C][C]0.0199074074074075[/C][C]0.134259259259259[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]1.7[/C][C]1.53148148148148[/C][C]1.51666666666667[/C][C]0.0148148148148148[/C][C]0.168518518518519[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]1.7[/C][C]1.5287037037037[/C][C]1.49583333333333[/C][C]0.0328703703703704[/C][C]0.171296296296297[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]1.5[/C][C]1.375[/C][C]1.475[/C][C]-0.1[/C][C]0.125[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]1.7[/C][C]1.47314814814815[/C][C]1.4625[/C][C]0.010648148148148[/C][C]0.226851851851852[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]1.4[/C][C]1.44212962962963[/C][C]1.44583333333333[/C][C]-0.00370370370370366[/C][C]-0.0421296296296294[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]1.3[/C][C]1.40416666666667[/C][C]1.4125[/C][C]-0.0083333333333333[/C][C]-0.104166666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]1.3[/C][C]1.36574074074074[/C][C]1.36666666666667[/C][C]-0.000925925925926012[/C][C]-0.0657407407407404[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]1.2[/C][C]1.33888888888889[/C][C]1.30833333333333[/C][C]0.0305555555555555[/C][C]-0.138888888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]1.2[/C][C]1.23888888888889[/C][C]1.2625[/C][C]-0.0236111111111111[/C][C]-0.038888888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]1.3[/C][C]1.23333333333333[/C][C]1.22083333333333[/C][C]0.0125[/C][C]0.0666666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]1.2[/C][C]1.20277777777778[/C][C]1.1875[/C][C]0.0152777777777779[/C][C]-0.00277777777777799[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]1.2[/C][C]1.18240740740741[/C][C]1.1625[/C][C]0.0199074074074075[/C][C]0.0175925925925924[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]1.1[/C][C]1.15231481481481[/C][C]1.1375[/C][C]0.0148148148148148[/C][C]-0.0523148148148147[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]0.9[/C][C]1.17037037037037[/C][C]1.1375[/C][C]0.0328703703703704[/C][C]-0.27037037037037[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]1.2[/C][C]1.03333333333333[/C][C]1.13333333333333[/C][C]-0.1[/C][C]0.166666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]1[/C][C]1.13564814814815[/C][C]1.125[/C][C]0.010648148148148[/C][C]-0.135648148148148[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]1.3[/C][C]1.12546296296296[/C][C]1.12916666666667[/C][C]-0.00370370370370366[/C][C]0.174537037037037[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]0.8[/C][C]1.1375[/C][C]1.14583333333333[/C][C]-0.0083333333333333[/C][C]-0.3375[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]1.2[/C][C]1.17824074074074[/C][C]1.17916666666667[/C][C]-0.000925925925926012[/C][C]0.0217592592592593[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]1.3[/C][C]1.25972222222222[/C][C]1.22916666666667[/C][C]0.0305555555555555[/C][C]0.0402777777777779[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]1[/C][C]1.23055555555556[/C][C]1.25416666666667[/C][C]-0.0236111111111111[/C][C]-0.230555555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]1.3[/C][C]1.29166666666667[/C][C]1.27916666666667[/C][C]0.0125[/C][C]0.00833333333333308[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]1.3[/C][C]1.32777777777778[/C][C]1.3125[/C][C]0.0152777777777779[/C][C]-0.0277777777777779[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]1.5[/C][C]1.37824074074074[/C][C]1.35833333333333[/C][C]0.0199074074074075[/C][C]0.121759259259259[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]1.6[/C][C]1.43148148148148[/C][C]1.41666666666667[/C][C]0.0148148148148148[/C][C]0.168518518518519[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]1.6[/C][C]1.48287037037037[/C][C]1.45[/C][C]0.0328703703703704[/C][C]0.11712962962963[/C][/ROW]
[ROW][C]73[/C][C]1.1[/C][C]1.4[/C][C]1.5[/C][C]-0.1[/C][C]-0.3[/C][/ROW]
[ROW][C]74[/C][C]1.7[/C][C]1.56064814814815[/C][C]1.55[/C][C]0.010648148148148[/C][C]0.139351851851852[/C][/ROW]
[ROW][C]75[/C][C]1.4[/C][C]1.57962962962963[/C][C]1.58333333333333[/C][C]-0.00370370370370366[/C][C]-0.17962962962963[/C][/ROW]
[ROW][C]76[/C][C]1.8[/C][C]1.5875[/C][C]1.59583333333333[/C][C]-0.0083333333333333[/C][C]0.2125[/C][/ROW]
[ROW][C]77[/C][C]1.6[/C][C]1.57407407407407[/C][C]1.575[/C][C]-0.000925925925926012[/C][C]0.0259259259259261[/C][/ROW]
[ROW][C]78[/C][C]1.7[/C][C]1.58055555555556[/C][C]1.55[/C][C]0.0305555555555555[/C][C]0.119444444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]79[/C][C]1.8[/C][C]1.52638888888889[/C][C]1.55[/C][C]-0.0236111111111111[/C][C]0.273611111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]80[/C][C]1.7[/C][C]1.55833333333333[/C][C]1.54583333333333[/C][C]0.0125[/C][C]0.141666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]81[/C][C]1.7[/C][C]1.56111111111111[/C][C]1.54583333333333[/C][C]0.0152777777777779[/C][C]0.138888888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]82[/C][C]1.4[/C][C]1.56574074074074[/C][C]1.54583333333333[/C][C]0.0199074074074075[/C][C]-0.165740740740741[/C][/ROW]
[ROW][C]83[/C][C]1.2[/C][C]1.54398148148148[/C][C]1.52916666666667[/C][C]0.0148148148148148[/C][C]-0.343981481481481[/C][/ROW]
[ROW][C]84[/C][C]1.4[/C][C]1.54537037037037[/C][C]1.5125[/C][C]0.0328703703703704[/C][C]-0.14537037037037[/C][/ROW]
[ROW][C]85[/C][C]1.3[/C][C]1.38333333333333[/C][C]1.48333333333333[/C][C]-0.1[/C][C]-0.0833333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]86[/C][C]1.4[/C][C]1.46898148148148[/C][C]1.45833333333333[/C][C]0.010648148148148[/C][C]-0.0689814814814815[/C][/ROW]
[ROW][C]87[/C][C]1.7[/C][C]1.42546296296296[/C][C]1.42916666666667[/C][C]-0.00370370370370366[/C][C]0.274537037037037[/C][/ROW]
[ROW][C]88[/C][C]1.5[/C][C]1.39583333333333[/C][C]1.40416666666667[/C][C]-0.0083333333333333[/C][C]0.104166666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]89[/C][C]1.5[/C][C]1.40324074074074[/C][C]1.40416666666667[/C][C]-0.000925925925926012[/C][C]0.0967592592592592[/C][/ROW]
[ROW][C]90[/C][C]1.4[/C][C]1.44722222222222[/C][C]1.41666666666667[/C][C]0.0305555555555555[/C][C]-0.0472222222222223[/C][/ROW]
[ROW][C]91[/C][C]1.4[/C][C]1.40972222222222[/C][C]1.43333333333333[/C][C]-0.0236111111111111[/C][C]-0.00972222222222263[/C][/ROW]
[ROW][C]92[/C][C]1.5[/C][C]1.45416666666667[/C][C]1.44166666666667[/C][C]0.0125[/C][C]0.0458333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]93[/C][C]1.2[/C][C]1.45277777777778[/C][C]1.4375[/C][C]0.0152777777777779[/C][C]-0.252777777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]94[/C][C]1.3[/C][C]1.44074074074074[/C][C]1.42083333333333[/C][C]0.0199074074074075[/C][C]-0.140740740740741[/C][/ROW]
[ROW][C]95[/C][C]1.3[/C][C]1.41898148148148[/C][C]1.40416666666667[/C][C]0.0148148148148148[/C][C]-0.118981481481482[/C][/ROW]
[ROW][C]96[/C][C]1.6[/C][C]1.44953703703704[/C][C]1.41666666666667[/C][C]0.0328703703703704[/C][C]0.150462962962963[/C][/ROW]
[ROW][C]97[/C][C]1.5[/C][C]1.35[/C][C]1.45[/C][C]-0.1[/C][C]0.15[/C][/ROW]
[ROW][C]98[/C][C]1.4[/C][C]1.49398148148148[/C][C]1.48333333333333[/C][C]0.010648148148148[/C][C]-0.0939814814814817[/C][/ROW]
[ROW][C]99[/C][C]1.6[/C][C]1.5337962962963[/C][C]1.5375[/C][C]-0.00370370370370366[/C][C]0.0662037037037038[/C][/ROW]
[ROW][C]100[/C][C]1.2[/C][C]1.6125[/C][C]1.62083333333333[/C][C]-0.0083333333333333[/C][C]-0.4125[/C][/ROW]
[ROW][C]101[/C][C]1.4[/C][C]1.71157407407407[/C][C]1.7125[/C][C]-0.000925925925926012[/C][C]-0.311574074074074[/C][/ROW]
[ROW][C]102[/C][C]1.8[/C][C]1.82222222222222[/C][C]1.79166666666667[/C][C]0.0305555555555555[/C][C]-0.0222222222222221[/C][/ROW]
[ROW][C]103[/C][C]1.8[/C][C]1.81805555555556[/C][C]1.84166666666667[/C][C]-0.0236111111111111[/C][C]-0.0180555555555553[/C][/ROW]
[ROW][C]104[/C][C]1.9[/C][C]1.9125[/C][C]1.9[/C][C]0.0125[/C][C]-0.0124999999999997[/C][/ROW]
[ROW][C]105[/C][C]2.1[/C][C]1.98194444444444[/C][C]1.96666666666667[/C][C]0.0152777777777779[/C][C]0.118055555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]106[/C][C]2.4[/C][C]2.07407407407407[/C][C]2.05416666666667[/C][C]0.0199074074074075[/C][C]0.325925925925926[/C][/ROW]
[ROW][C]107[/C][C]2.4[/C][C]2.17314814814815[/C][C]2.15833333333333[/C][C]0.0148148148148148[/C][C]0.226851851851852[/C][/ROW]
[ROW][C]108[/C][C]2.4[/C][C]2.2537037037037[/C][C]2.22083333333333[/C][C]0.0328703703703704[/C][C]0.146296296296296[/C][/ROW]
[ROW][C]109[/C][C]1.9[/C][C]2.15[/C][C]2.25[/C][C]-0.1[/C][C]-0.25[/C][/ROW]
[ROW][C]110[/C][C]2.4[/C][C]2.27314814814815[/C][C]2.2625[/C][C]0.010648148148148[/C][C]0.126851851851852[/C][/ROW]
[ROW][C]111[/C][C]2.2[/C][C]2.26712962962963[/C][C]2.27083333333333[/C][C]-0.00370370370370366[/C][C]-0.0671296296296293[/C][/ROW]
[ROW][C]112[/C][C]2.7[/C][C]2.24166666666667[/C][C]2.25[/C][C]-0.0083333333333333[/C][C]0.458333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]113[/C][C]2.4[/C][C]2.19490740740741[/C][C]2.19583333333333[/C][C]-0.000925925925926012[/C][C]0.205092592592592[/C][/ROW]
[ROW][C]114[/C][C]2.3[/C][C]2.16388888888889[/C][C]2.13333333333333[/C][C]0.0305555555555555[/C][C]0.136111111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]115[/C][C]2[/C][C]2.05555555555556[/C][C]2.07916666666667[/C][C]-0.0236111111111111[/C][C]-0.0555555555555554[/C][/ROW]
[ROW][C]116[/C][C]2[/C][C]2.02083333333333[/C][C]2.00833333333333[/C][C]0.0125[/C][C]-0.0208333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]117[/C][C]2.2[/C][C]1.92777777777778[/C][C]1.9125[/C][C]0.0152777777777779[/C][C]0.272222222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]118[/C][C]1.8[/C][C]1.81574074074074[/C][C]1.79583333333333[/C][C]0.0199074074074075[/C][C]-0.0157407407407408[/C][/ROW]
[ROW][C]119[/C][C]1.7[/C][C]1.69398148148148[/C][C]1.67916666666667[/C][C]0.0148148148148148[/C][C]0.0060185185185182[/C][/ROW]
[ROW][C]120[/C][C]1.6[/C][C]1.6162037037037[/C][C]1.58333333333333[/C][C]0.0328703703703704[/C][C]-0.0162037037037037[/C][/ROW]
[ROW][C]121[/C][C]1.4[/C][C]NA[/C][C]1.47916666666667[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]122[/C][C]1.2[/C][C]NA[/C][C]1.3875[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]123[/C][C]1.1[/C][C]NA[/C][C]1.30416666666667[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]124[/C][C]1[/C][C]NA[/C][C]1.23333333333333[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]125[/C][C]1.3[/C][C]NA[/C][C]1.19583333333333[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]126[/C][C]1.1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]127[/C][C]0.7[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]128[/C][C]1.1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]129[/C][C]1.1[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]130[/C][C]1.2[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]131[/C][C]1.4[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=111292&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=111292&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	-0.9	NA	NA	-0.1	NA
2	1.2	NA	NA	0.010648148148148	NA
3	1.4	NA	NA	-0.00370370370370366	NA
4	1.5	NA	NA	-0.0083333333333333	NA
5	1.3	NA	NA	-0.000925925925926012	NA
6	1.4	NA	NA	0.0305555555555555	NA
7	-0.4	1.19305555555556	1.21666666666667	-0.0236111111111111	-1.59305555555556
8	1.9	1.35	1.3375	0.0125	0.55
9	1.6	1.36527777777778	1.35	0.0152777777777779	0.234722222222222
10	1.4	1.37824074074074	1.35833333333333	0.0199074074074075	0.0217592592592593
11	1.3	1.40648148148148	1.39166666666667	0.0148148148148148	-0.106481481481481
12	1.6	1.47453703703704	1.44166666666667	0.0328703703703704	0.125462962962963
13	1.7	1.47916666666667	1.57916666666667	-0.1	0.220833333333333
14	1.5	1.70648148148148	1.69583333333333	0.010648148148148	-0.206481481481481
15	1.4	1.7212962962963	1.725	-0.00370370370370366	-0.321296296296296
16	1.7	1.7875	1.79583333333333	-0.0083333333333333	-0.0875
17	1.9	1.90324074074074	1.90416666666667	-0.000925925925926012	-0.00324074074074043
18	2	2.04305555555556	2.0125	0.0305555555555555	-0.0430555555555556
19	2.3	2.07638888888889	2.1	-0.0236111111111111	0.223611111111111
20	2	2.21666666666667	2.20416666666667	0.0125	-0.216666666666667
21	2.2	2.34861111111111	2.33333333333333	0.0152777777777779	-0.148611111111111
22	2.5	2.44490740740741	2.425	0.0199074074074075	0.0550925925925929
23	2.8	2.48564814814815	2.47083333333333	0.0148148148148148	0.314351851851852
24	2.7	2.53703703703704	2.50416666666667	0.0328703703703704	0.162962962962963
25	2.7	2.40833333333333	2.50833333333333	-0.1	0.291666666666667
26	3	2.51898148148148	2.50833333333333	0.010648148148148	0.481018518518518
27	3	2.50046296296296	2.50416666666667	-0.00370370370370366	0.499537037037037
28	2.3	2.44166666666667	2.45	-0.0083333333333333	-0.141666666666667
29	2.4	2.34907407407407	2.35	-0.000925925925926012	0.050925925925926
30	2.3	2.26805555555556	2.2375	0.0305555555555555	0.0319444444444446
31	2.1	2.09722222222222	2.12083333333333	-0.0236111111111111	0.00277777777777821
32	2.2	1.99166666666667	1.97916666666667	0.0125	0.208333333333333
33	1.9	1.83611111111111	1.82083333333333	0.0152777777777779	0.0638888888888889
34	1.5	1.74074074074074	1.72083333333333	0.0199074074074075	-0.240740740740741
35	1.4	1.67731481481482	1.6625	0.0148148148148148	-0.277314814814815
36	1.4	1.62453703703704	1.59166666666667	0.0328703703703704	-0.224537037037037
37	1.2	1.42916666666667	1.52916666666667	-0.1	-0.229166666666667
38	1.1	1.47731481481481	1.46666666666667	0.010648148148148	-0.377314814814815
39	1.1	1.41296296296296	1.41666666666667	-0.00370370370370366	-0.312962962962963
40	1.8	1.4	1.40833333333333	-0.0083333333333333	0.4
41	1.5	1.42824074074074	1.42916666666667	-0.000925925925926012	0.0717592592592591
42	1.5	1.48472222222222	1.45416666666667	0.0305555555555555	0.0152777777777777
43	1.4	1.45555555555556	1.47916666666667	-0.0236111111111111	-0.0555555555555558
44	1.4	1.52916666666667	1.51666666666667	0.0125	-0.129166666666667
45	1.5	1.56944444444444	1.55416666666667	0.0152777777777779	-0.0694444444444446
46	1.7	1.56574074074074	1.54583333333333	0.0199074074074075	0.134259259259259
47	1.7	1.53148148148148	1.51666666666667	0.0148148148148148	0.168518518518519
48	1.7	1.5287037037037	1.49583333333333	0.0328703703703704	0.171296296296297
49	1.5	1.375	1.475	-0.1	0.125
50	1.7	1.47314814814815	1.4625	0.010648148148148	0.226851851851852
51	1.4	1.44212962962963	1.44583333333333	-0.00370370370370366	-0.0421296296296294
52	1.3	1.40416666666667	1.4125	-0.0083333333333333	-0.104166666666667
53	1.3	1.36574074074074	1.36666666666667	-0.000925925925926012	-0.0657407407407404
54	1.2	1.33888888888889	1.30833333333333	0.0305555555555555	-0.138888888888889
55	1.2	1.23888888888889	1.2625	-0.0236111111111111	-0.038888888888889
56	1.3	1.23333333333333	1.22083333333333	0.0125	0.0666666666666667
57	1.2	1.20277777777778	1.1875	0.0152777777777779	-0.00277777777777799
58	1.2	1.18240740740741	1.1625	0.0199074074074075	0.0175925925925924
59	1.1	1.15231481481481	1.1375	0.0148148148148148	-0.0523148148148147
60	0.9	1.17037037037037	1.1375	0.0328703703703704	-0.27037037037037
61	1.2	1.03333333333333	1.13333333333333	-0.1	0.166666666666667
62	1	1.13564814814815	1.125	0.010648148148148	-0.135648148148148
63	1.3	1.12546296296296	1.12916666666667	-0.00370370370370366	0.174537037037037
64	0.8	1.1375	1.14583333333333	-0.0083333333333333	-0.3375
65	1.2	1.17824074074074	1.17916666666667	-0.000925925925926012	0.0217592592592593
66	1.3	1.25972222222222	1.22916666666667	0.0305555555555555	0.0402777777777779
67	1	1.23055555555556	1.25416666666667	-0.0236111111111111	-0.230555555555556
68	1.3	1.29166666666667	1.27916666666667	0.0125	0.00833333333333308
69	1.3	1.32777777777778	1.3125	0.0152777777777779	-0.0277777777777779
70	1.5	1.37824074074074	1.35833333333333	0.0199074074074075	0.121759259259259
71	1.6	1.43148148148148	1.41666666666667	0.0148148148148148	0.168518518518519
72	1.6	1.48287037037037	1.45	0.0328703703703704	0.11712962962963
73	1.1	1.4	1.5	-0.1	-0.3
74	1.7	1.56064814814815	1.55	0.010648148148148	0.139351851851852
75	1.4	1.57962962962963	1.58333333333333	-0.00370370370370366	-0.17962962962963
76	1.8	1.5875	1.59583333333333	-0.0083333333333333	0.2125
77	1.6	1.57407407407407	1.575	-0.000925925925926012	0.0259259259259261
78	1.7	1.58055555555556	1.55	0.0305555555555555	0.119444444444444
79	1.8	1.52638888888889	1.55	-0.0236111111111111	0.273611111111111
80	1.7	1.55833333333333	1.54583333333333	0.0125	0.141666666666667
81	1.7	1.56111111111111	1.54583333333333	0.0152777777777779	0.138888888888889
82	1.4	1.56574074074074	1.54583333333333	0.0199074074074075	-0.165740740740741
83	1.2	1.54398148148148	1.52916666666667	0.0148148148148148	-0.343981481481481
84	1.4	1.54537037037037	1.5125	0.0328703703703704	-0.14537037037037
85	1.3	1.38333333333333	1.48333333333333	-0.1	-0.0833333333333333
86	1.4	1.46898148148148	1.45833333333333	0.010648148148148	-0.0689814814814815
87	1.7	1.42546296296296	1.42916666666667	-0.00370370370370366	0.274537037037037
88	1.5	1.39583333333333	1.40416666666667	-0.0083333333333333	0.104166666666667
89	1.5	1.40324074074074	1.40416666666667	-0.000925925925926012	0.0967592592592592
90	1.4	1.44722222222222	1.41666666666667	0.0305555555555555	-0.0472222222222223
91	1.4	1.40972222222222	1.43333333333333	-0.0236111111111111	-0.00972222222222263
92	1.5	1.45416666666667	1.44166666666667	0.0125	0.0458333333333334
93	1.2	1.45277777777778	1.4375	0.0152777777777779	-0.252777777777778
94	1.3	1.44074074074074	1.42083333333333	0.0199074074074075	-0.140740740740741
95	1.3	1.41898148148148	1.40416666666667	0.0148148148148148	-0.118981481481482
96	1.6	1.44953703703704	1.41666666666667	0.0328703703703704	0.150462962962963
97	1.5	1.35	1.45	-0.1	0.15
98	1.4	1.49398148148148	1.48333333333333	0.010648148148148	-0.0939814814814817
99	1.6	1.5337962962963	1.5375	-0.00370370370370366	0.0662037037037038
100	1.2	1.6125	1.62083333333333	-0.0083333333333333	-0.4125
101	1.4	1.71157407407407	1.7125	-0.000925925925926012	-0.311574074074074
102	1.8	1.82222222222222	1.79166666666667	0.0305555555555555	-0.0222222222222221
103	1.8	1.81805555555556	1.84166666666667	-0.0236111111111111	-0.0180555555555553
104	1.9	1.9125	1.9	0.0125	-0.0124999999999997
105	2.1	1.98194444444444	1.96666666666667	0.0152777777777779	0.118055555555556
106	2.4	2.07407407407407	2.05416666666667	0.0199074074074075	0.325925925925926
107	2.4	2.17314814814815	2.15833333333333	0.0148148148148148	0.226851851851852
108	2.4	2.2537037037037	2.22083333333333	0.0328703703703704	0.146296296296296
109	1.9	2.15	2.25	-0.1	-0.25
110	2.4	2.27314814814815	2.2625	0.010648148148148	0.126851851851852
111	2.2	2.26712962962963	2.27083333333333	-0.00370370370370366	-0.0671296296296293
112	2.7	2.24166666666667	2.25	-0.0083333333333333	0.458333333333333
113	2.4	2.19490740740741	2.19583333333333	-0.000925925925926012	0.205092592592592
114	2.3	2.16388888888889	2.13333333333333	0.0305555555555555	0.136111111111111
115	2	2.05555555555556	2.07916666666667	-0.0236111111111111	-0.0555555555555554
116	2	2.02083333333333	2.00833333333333	0.0125	-0.0208333333333333
117	2.2	1.92777777777778	1.9125	0.0152777777777779	0.272222222222222
118	1.8	1.81574074074074	1.79583333333333	0.0199074074074075	-0.0157407407407408
119	1.7	1.69398148148148	1.67916666666667	0.0148148148148148	0.0060185185185182
120	1.6	1.6162037037037	1.58333333333333	0.0328703703703704	-0.0162037037037037
121	1.4	NA	1.47916666666667	NA	NA
122	1.2	NA	1.3875	NA	NA
123	1.1	NA	1.30416666666667	NA	NA
124	1	NA	1.23333333333333	NA	NA
125	1.3	NA	1.19583333333333	NA	NA
126	1.1	NA	NA	NA	NA
127	0.7	NA	NA	NA	NA
128	1.1	NA	NA	NA	NA
129	1.1	NA	NA	NA	NA
130	1.2	NA	NA	NA	NA
131	1.4	NA	NA	NA	NA

Figure 1

PNG link

Postscript link

PDF link

Figure 2

PNG link

Postscript link

PDF link

Figure 3

PNG link

Postscript link

PDF link

Figure 4

PNG link

Postscript link

PDF link

Parameters (Session):

par1 = additive ; par2 = 12 ;

Parameters (R input):

par1 = additive ; par2 = 12 ;

R code (references can be found in the software module):

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

Free Statistics

Description of Statistical Computation

Tree of Dependent Computations

Dataset

Tables (Output of Computation)

Figures (Output of Computation)

Input Parameters & R Code