ARMAX モデルの当てはめ
この演習では、救急外来で緊急診療を受けるまでの待ち時間を表す時系列に対して ARMAX モデルを当てはめます。
モデル化したい変数は、医療従事者に診てもらうまでの待ち時間 wait_times_hrs です。これは、任意の時点での当直看護師数を表す外生変数 nurse_count（あなたが計測した変数）と関連している可能性があります。下図にそれぞれの系列を示します。
これは時系列モデリングとして特に興味深いケースです。もし看護師数が待ち時間に影響するなら、看護師数を調整することで待ち時間を変えられる可能性があるからです。
時系列データは hospital として環境に用意されており、上記2列を含みます。ARMA クラスも利用可能です。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶARIMAモデル
演習の手順
hospitalの'wait_times_hrs'列を目的変数、'nurse_count'列を外生変数として用い、ARMAX(2,1) モデルをインスタンス化します。- モデルを学習（fit）します。
- 学習後のモデルのサマリーを表示します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Instantiate the model
model = ____
# Fit the model
results = ____
# Print model fit summary
____