拟合 ARMAX 模型
在本练习中，您将为一条时间序列拟合 ARMAX 模型。该时间序列表示急诊科就诊的等候时间。
您要建模的变量是由医疗专业人员接诊前的等候时间 wait_times_hrs。它可能与您测量的外生变量 nurse_count（任一时刻的当班护士人数）相关。如下图所示。
这是一种很有意义的时间序列建模情形：如果护士人数确实产生影响，您就可以通过调整该人数来影响等候时间。
时间序列数据在您的环境中以 hospital 提供，包含上述两个列。ARMA 类也已为您准备好。
本练习是课程的一部分
Python 中的 ARIMA 模型
练习说明
- 实例化一个 ARMAX(2,1) 模型，在
hospital的'wait_times_hrs'列上进行训练，并使用'nurse_count'列作为外生变量。 - 拟合模型。
- 打印模型拟合的摘要。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Instantiate the model
model = ____
# Fit the model
results = ____
# Print model fit summary
____