通过对TMDB数据集的分析来得出总体的某些参数的估计值,并且给出这些估计值的置信区间,研究预算对票房的影响 写出代码
时间: 2024-01-24 17:20:21 浏览: 24
以下是对TMDB数据集进行预算和票房影响分析的代码示例:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.api as sm
# 读取数据集
df = pd.read_csv('tmdb_movies.csv')
# 剔除缺失值
df.dropna(subset=['budget', 'revenue'], inplace=True)
# 计算票房收益率
df['revenue_pct'] = (df['revenue'] - df['budget']) / df['budget']
# 计算预算的对数值
df['log_budget'] = np.log(df['budget'])
# 计算变量之间的相关系数
corr_matrix = df[['budget', 'revenue', 'revenue_pct', 'log_budget']].corr()
# 打印相关系数矩阵
print(corr_matrix)
# 构建模型
X = df[['log_budget']]
X = sm.add_constant(X)
y = df['revenue_pct']
model = sm.OLS(y, X).fit()
# 打印模型摘要
print(model.summary())
# 计算预测值和置信区间
new_data = pd.DataFrame({'log_budget': [10, 11, 12]})
new_data = sm.add_constant(new_data)
predictions = model.get_prediction(new_data)
predictions_summary = predictions.summary_frame()
print(predictions_summary)
```
以上代码将计算预算和票房之间的相关系数矩阵,并构建一个简单的线性回归模型来预测票房收益率。模型摘要提供了许多有用的统计信息,包括回归系数的置信区间,以及模型的R-squared值。最后,代码还计算了一些新数据点的预测值和置信区间,这些数据点对应于预算为$10^{10}$、$10^{11}$和$10^{12}$的电影。