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ARMAX 모델 적합하기

이 연습 문제에서는 응급실에서 긴급 의료 진료를 받기까지의 대기 시간을 나타내는 시계열에 ARMAX 모델을 적합해 보겠습니다.

모형화하려는 변수는 의료 전문가에게 진료를 받기까지의 대기 시간인 wait_times_hrs입니다. 이는 측정한 외생 변수 nurse_count(특정 시점에 근무 중인 간호사 수)와 관련이 있을 수 있습니다. 두 변수는 아래에서 확인할 수 있습니다.

이 예시는 특히 흥미로운 시계열 모델링 사례입니다. 간호사 수가 영향을 미친다면, 이를 조정하여 대기 시간에 변화를 줄 수도 있기 때문입니다.

시계열 데이터는 hospital이라는 이름으로 환경에 준비되어 있으며, 위에서 언급한 두 개의 열을 포함합니다. ARMA 클래스도 사용하실 수 있습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 배우는 ARIMA 모델

강의 보기

연습 안내

  • hospital의 'wait_times_hrs' 열을 학습 대상으로 하고, 'nurse_count' 열을 외생 변수로 사용하여 ARMAX(2,1) 모델을 인스턴스화하세요.
  • 모델을 적합(fit)하세요.
  • 적합 결과 요약을 출력하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Instantiate the model
model = ____

# Fit the model
results = ____

# Print model fit summary
____
코드 편집 및 실행