数学建模电影票房预测

数学建模电影票房预测 -CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN

数学建模

票房预测如果要你根据以往国产电影的票房表现，来预测一部尚未放映的国产电影的票房。

（1）作为建模准备，你应当收集哪些数据？

（2）请自行收集相关数据，并据以建立票房预测模型。

（3）检验你的模型的预测准确率

（1）官微影响力，大众评分，评分人数，上映时间，主演影响力

（2）评分和评分人数从豆瓣上收集，上映时间分为平常时间和放假，平常时

将数据导入到SPSS中运用线性回归分析得出

系数a

模型非标准化系数标准系数t Sig.

B标准误差试用版

1(常量)-59.00852.988-1.114.283豆瓣评分-1.154 3.367-.097-.343.737人数（万）.680.308.624 2.209.043官微影响力（万）-.049.051-.192-.952.356主演影响力 4.055 2.823.287 1.436.171

a. 因变量: 票房

由R方可知该回归曲线与观测值拟合不好，所以将评分和人数换成了新浪微博的

由此数据线性回归分析得

系数a

模型非标准化系数标准系数t Sig.

B标准误差试用版

1(常量)-50.04943.436-1.152.269官微影响力-.020.030-.079-.666.516大众评分 1.006 3.151.047.319.754评分人数.074.015.755 4.809.000主演影响力 2.708 1.970.192 1.375.191上映时间-.109 3.696-.004-.029.977

a. 因变量: 票房

所以设官微影响力为x1，大众评分为x2，评分人数为x3，主演影响力为x4，上映时间为x5，可得

Y=-0.02*x1+1.006*x2+0.074*x3+2.708*x4-0.109*x5-50.049；

（3）预测：

绣春刀：

官微影响力：55

大众评分：8.4

人数：52

主演影响力：7.48+7.39=14.87

上映时间：0.00

票房：0.94

预测票房：1.41

由于影响电影票房的因素众多，且搜集数据难度大，