Abstrakt

Eine Anwendung der Box-Cox-Transformation in der Quantilsregression

Sejuti Haque1*, Md. Rezaul Karim

In diesem Artikel wird die Anwendung der Box-Cox-Transformation auf reale Daten bei der Quantilregression untersucht. Die Box-Cox-Transformation für die Quantilregression wird implementiert, um Quantile durch Schätzung von Parametern zu schätzen. Zur Veranschaulichung ist eine Anwendung auf reale Daten enthalten, die den Prozentsatz der täglich auf COVID-19 getesteten SARS-Cov-2-Infizierten und klimatische Variablen wie Temperatur und Luftfeuchtigkeit zeigt. Wir haben festgestellt, dass Temperatur und Luftfeuchtigkeit einen erheblichen Einfluss auf die Anzahl der täglich auf COVID-19 getesteten SARS-Cov-2-Infizierten haben.