Abstrait

Une application de la transformation Box-Cox dans la régression quantile

Sejuti Haque1*, Md. Rezaul Karim

Cet article étudie l'application de données réelles de la transformation Box-Cox dans la régression quantile. La transformation Box-Cox pour la régression quantile est mise en œuvre pour estimer les quantiles en estimant les paramètres. À des fins d'illustration, une application de données réelles est incluse qui montre le pourcentage de personnes infectées quotidiennement par le SARS-Cov-2 testées pour l'infection à COVID-19 et des variables climatiques comme la température et l'humidité. Nous avons découvert que la température et l'humidité ont un impact substantiel sur le nombre quotidien de personnes infectées par le SARS-Cov-2 dépistées pour l'infection à COVID-19.