riesgo

Esto nos permitira estimar a como e

La curva gompertz establece

Y=Le^be^-kt
De 5.3 se deduce que (L/Y) = Le^be^-kt al calcular doblemente a ambos lados de estaecuación, se demuestra que si Y se ajusta a una curva Gompertz entonces:
Ln(Ln((L/Y)))=Ln(b)-kt 5.4

Una vez mas a medida que t crece, Y se acerca al limite superior L.notase de 5.4 que si Y se ajusta a una curva Gomperzt existirá entonces una relación de línea recta entre Ln(Ln((L/Y))) y t. para ajustar una curva gompertz a los datosasumimos un valor apra L y utilizamos las funciones =PENDIENTE e=INTERSECCIONEJE (en una regresión cuya variable dependiente sea Ln(Ln((L/Y))) y la variable dependiente se tpara encontrar el mejor ajuste para a y b para un determinado L. la función =PENDIENTE determinara –k y la función interseccioneje estimara el Lnb. De esta forma nuestroestimado para k =-(pendiente de regresión) y nuestro estimado de b será e^interaccion. Luego generamos las predicciones para un determinado L.
Finalmente utilizamos latabla de datos para encontrar el L que nos genere el menor PEAP (promedio de error absoluto pronosticado)
El siguiente ejemplo ilustrara el ajuste de una curva tipo S alos datos












se tabulan todos los datos para los años 2006-2013 para realizar la regresion en un ezfuerzo para predecir las ventas de automovilesiniciamos dandonos cuenta que el trimestre de un año de un año es una variable cualitativa que puede asumir 4 variables posibles. modelaremos tales variables cualitativas alutilizar variables (por ejemplo Trim1)para dejar por fuera y asignar una variable dummy a un indicador de variable para todos los otros trimestres

trime1=