转移的Gompertz分布可用于模拟社交网络兴趣的增长和下降—例如，谷歌搜索Facebook的相对每周计数：
将数据拟合到截断移位Gompertz分布：
将模型预测与数据进行比较：
使用移位Gompertz分布对技术采用时间和采用率进行建模λ和参数ξ，与采用倾向有关：
此模型中的采用时间中位数随着ξ并随速率降低λ:
采用风险率是该模型中技术渗透水平的增加函数：
对于异质人群的采纳倾向，采用时间由参数混合分布指数混合分布再现了经典的Bass模型：
在Bass模型中，风险函数在技术渗透水平上是线性的(CDF公司)以下为：
混合参数ξ具有伽马分布给出了gamma-shifted Gompertz模型：
gamma-shifted Gompertz模型技术采用时间的条件概率：
与移位Gompertz模型相比：
gamma-shifted Gompertz模型（GSG）被用作采用创新的模型—例如，连续时间间隔内采用乳房X射线扫描仪的数量：
通过考虑二项式数据的多项式分布并将其最大化来估计参数对数似然:
使用扩展估计参数工作精度为了避免数值不稳定，并提高最大迭代次数以确保收敛：
将模型预测与数据进行比较：
