Een ARMAX-model fitten
In deze oefening ga je een ARMAX-model fitten op een tijdreeks die de wachttijden op de spoedeisende hulp voor dringende medische zorg weergeeft.
De variabele die je wilt modelleren is de wachttijd tot je door een zorgverlener wordt gezien: wait_times_hrs. Dit kan samenhangen met een exogene variabele die je hebt gemeten: nurse_count, het aantal verpleegkundigen dat op een bepaald moment dienst heeft. Deze zie je hieronder.
Dit is een bijzonder interessant geval van tijdreeksmodellering, omdat je — als het aantal verpleegkundigen effect heeft — dit zou kunnen aanpassen om de wachttijden te beïnvloeden.
De tijdreeksgegevens zijn in je omgeving beschikbaar als hospital en bevatten de twee bovengenoemde kolommen. De ARMA-klasse is ook voor je beschikbaar.
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
ARIMA-modellen in Python
Oefeninstructies
- Instantieer een ARMAX(2,1)-model om te trainen op de kolom
'wait_times_hrs'vanhospital, met de kolom'nurse_count'als exogene variabele. - Fit het model.
- Print de samenvatting van de model-fit.
Praktische interactieve oefening
Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.
# Instantiate the model
model = ____
# Fit the model
results = ____
# Print model fit summary
____