参考中国报告网发布《2017-2022年中国电影O2O市场产销调研及发展机会分析报告》
我们分别统计2014年-2017年3月所有上映批片和分账片，根据首日 票房和首日排片数据进行回归分析，单片整体票房预测公式如下：
批片单片票房（亿元）=4.92*首日进口片票房+3.35*首日排片-0.16
分账片单片票房（亿元）=5.67*首日进口片票房+4.94*首日排片-0.07
模型前提重要假设：随着影片上映，周票房整体呈下降趋势
猫眼想看人数：该数据有一定的前瞻，但通过单元回归发现拟合度较差
批片单片票房预测模型
根据其首日票房和首日排片数据进行回归分析，批片单片整体票房预测公式：
批片单片票房（亿元）=4.92*首日进口片票房+3.35*首日排片-0.16
系数P-value近乎0 （95%概率区间下），R^2为0.82近似于1，拟合度较高
举例：通过公式应用，不考虑服务费影响，《银河护卫队2》票房预测为5.9亿元：0.9323*4.92+3.35*44%-0.16=5.9
分账片单片票房预测模型
根据其首日票房和首日排片数据进行回归分析，批片单片整体票房预测公式：分账片单片票房（亿元）=5.67*首日进口片票房+4.94*首日排片-0.07 系数P-value近乎0 （95%概率区间下），R^2为0.77近似于1，拟合度较高
举例：通过公式应用，不考虑服务费影响，《速度与激情8》票房预测为25.51亿元： 3.9215*5.67+4.94*67.7%-0.07=25.51
重点说明：进口片票房预测前提假设对于影片首周票房占比为重，整体呈下滑趋势。
举例：印度批片《摔跤吧！爸爸》，若通过1464万首日票房和13.3%首日排片，计算得出仅1亿元票房排片，与实际11.2亿票房误差大！！！！ （影片超预期）
猫眼想看人数——具有一定的票房前瞻性
猫眼想看人数具有一定前瞻票房直观意义；
我们统计15-17年所有上映进口分账影片，根据其截止2017年5.29日想看人数（假设影片下档后想看人数没有无故提升）进行回归分析， R^2仅为0.4，拟合度差。
我们分别统计2014年-2017年3月所有上映批片和分账片，根据首日 票房和首日排片数据进行回归分析，单片整体票房预测公式如下：
批片单片票房（亿元）=4.92*首日进口片票房+3.35*首日排片-0.16
分账片单片票房（亿元）=5.67*首日进口片票房+4.94*首日排片-0.07
模型前提重要假设：随着影片上映，周票房整体呈下降趋势
猫眼想看人数：该数据有一定的前瞻，但通过单元回归发现拟合度较差
批片单片票房预测模型
根据其首日票房和首日排片数据进行回归分析，批片单片整体票房预测公式：
批片单片票房（亿元）=4.92*首日进口片票房+3.35*首日排片-0.16
系数P-value近乎0 （95%概率区间下），R^2为0.82近似于1，拟合度较高
数据来源：国家统计局
举例—批片单片票房预测模型 举例：通过公式应用，不考虑服务费影响，《银河护卫队2》票房预测为5.9亿元：0.9323*4.92+3.35*44%-0.16=5.9
数据来源：国家统计局
数据来源：国家统计局
数据来源：国家统计局
分账片单片票房预测模型
根据其首日票房和首日排片数据进行回归分析，批片单片整体票房预测公式：分账片单片票房（亿元）=5.67*首日进口片票房+4.94*首日排片-0.07 系数P-value近乎0 （95%概率区间下），R^2为0.77近似于1，拟合度较高
数据来源：国家统计局
举例—分账单片票房预测模型 举例：通过公式应用，不考虑服务费影响，《速度与激情8》票房预测为25.51亿元： 3.9215*5.67+4.94*67.7%-0.07=25.51
数据来源：国家统计局
数据来源：国家统计局
数据来源：国家统计局
预测模型前提假设：影片首周票房占比为重 重点说明：进口片票房预测前提假设对于影片首周票房占比为重，整体呈下滑趋势。
举例：印度批片《摔跤吧！爸爸》，若通过1464万首日票房和13.3%首日排片，计算得出仅1亿元票房排片，与实际11.2亿票房误差大！！！！ （影片超预期）
数据来源：国家统计局
猫眼想看人数——具有一定的票房前瞻性
猫眼想看人数具有一定前瞻票房直观意义；
我们统计15-17年所有上映进口分账影片，根据其截止2017年5.29日想看人数（假设影片下档后想看人数没有无故提升）进行回归分析， R^2仅为0.4，拟合度差。
数据来源：国家统计局
数据来源：国家统计局
资料来源：中国报告网整理，转载请注明出处（ZQ）
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