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Tabla 2. Entradas y salida utilizados para la red neuronal
5. Selección de la Curva de Ajuste.
Mediante la utilización’ de un programa de ajuste de curvas se procedió a
realizar el cálculo para la obtención de la curva que mejor aproximara a todos los
datos del primer trimestre del precio de cierre deI índice S&P500. El cálculo
efectuado procedió a realizar el ajuste con diferentes tipos de curvas, pero
solamente se eligieron aquellas que aproximaran en forma no lineal al conjunto de
datos, debido que la información seleccionada es de carácter no lineal, Y
‘generalmente como una red neuronal artificial se comporta como un modelo de
regresión no lineal se procedió con esta selección.
Del proceso de ajuste resultó seleccionada la siguiente función: y = a + bx c
,
donde a = 473.7952204, b = -0.000111297 y c = 2.96113579. De esta manera se
obtuvo una curva de ajuste para poder realizar un comparativo con los resultados
obtenidos con la red neuronal.
Los valores que se obtuvieron con esta curva de ajuste se representan en la
tabla 3. En la figura 2 se puede observar la gráfica de la curva de ajuste junto Con
los datos originales del precio de cierre del índice S&P500.
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