电影票房影响因素分析——以2020—20XX 年票房过亿元的国产电影为例取名字大全男孩
尽了ZG古代文人清高的气节。当歌手黄绮珊唱着XX轼的《定风波》时感觉就像在唱自己的人生故事，她说人生无论处低、处高、处XX、处贱，都要感谢过去的荣光，也要感谢过去的苦难，期待迎接一个更好的自己。
每一首歌背后都有一个动人的故事，每一个故事讲述的都是前辈和古人带给人们的精神激励和文化礼赞，每个人都在用不同的方式表达着对传统文化的观赏和仰慕，以及对这个世界的理解和热爱。
言承旭回应出柜
让创作题材更具有突破性
寻文化节目创作题材的破局点，重点在于挖掘文化符号及其背后的内涵和价值，通过电视语言更好地唤醒受众的文化自觉和自信。《GJ宝XX》节目似乎很难用“文化
节目”来定性，它突破了以往文博节目
高高在上、严肃理性的表现方式，通过邀请当红明星成为“国宝守护人”，并担纲进行戏剧情景演绎的方式，让本应专业性很强的文博节目具有了多重综艺元素。这不仅吸引了年轻的观众，也让那些本来离观众生活遥远的文物变得生动鲜活，有了亲近感，让
电视机前的观众对文物和它背后的历史都有了更多想要了解的兴趣和愿望。《喝彩中华》节目则突破了传统文化中“诗词”的局限，为传统戏曲爱好者提供了展示的舞XX。它不仅让更多年轻人了解到ZG多剧种、多门类的戏曲形式，更将传统戏曲与摇滚、阿卡贝拉等艺术形式进行“跨界”融合，让观众耳目一新。《少年国学派》则是将成语故事表演、演讲辩论等形式引入到节目中来，形成了“XX少+
文化+竞技”的独特创作模式，让节目现场更加生动。
让参与人更具有XX少性
文化传承从娃娃抓起，而优秀传
2019年春节对联经营全方略
瑞·李特曼在他的研究模型中，以电影租金收入代替电影票房作为因变量。他一共搜集了1981年至1986年在美国上映的697部电影的租金收入作为样本。同时，李特曼将影响电影票房的影响因子分为三大类型：创意、发行或上映、营销能力，而在每个类型之中又下分为若干子项目。见表1。
接着，李特曼将表中所述自变量与因变量(电影收入)进行层次回归的分析方法，得到的了一个回归方程式:Y=-28.482×106+7.232×106顶级导演+14.846×106明星+11.818×106
科幻+13.858×106续集+24.932×106奥斯卡提名-4.966×106剧情+6.972×106影评+3.814×106大发行公司。根据这个方程式，李特曼对当时上映电影的票房进行了相对准确的推算，这个模型也是后来各种票房预测多元回归模型的基础。到了1994年,XX凯提出了基于李特曼的改进版票房预测模型。在XX凯的预测模型中，因变量不但有电影租金收入，还增加了放映周数的预测。同时，他在李斯特研究的基础上将自变量进一步细分，由原本的14个影响因子增加至22个，最重要的增加项目是银幕数与市场集中度。市场集中度是指不同放映时期的市场竞争强度，即市场集中度=排名前四或前十的电影的一周票房/当周所有电影的总票房。比值越大，则市场集中度越高，在该周上映电影的市场竞争也越强。
二、国内研究。在国内，对于现有票房研究多以经济学和统计学的方法居多，如使用最小二乘法来进行回归分
析，这种方法较为传统，还有的学者在最小二乘法的基础上进行更为复杂的数据分析方法，如王铮采纳Logit 模型来对票房的影响因素进行实证研究，胡小莉采纳线性回归模型来分析，张玉松采纳加权最小二乘法估量电影票房，张洋引用白石信子提出的影视文本要素研究模型来对电影票房进行内容分析，综合国内外的实证方法研究，基本上以最小二乘法和线性回归方法等定量分析的方法来分析影响电影票房因素。基于以往学者的研究，本文采纳多元线性回归分析，来对电影票房的影响因素进行定量分析，然
后对各类指标分别进行分析加以比较。
3月8日妇女节的祝福语
在因变量的选取中，大部分学者都采纳电影票房作为因变量，在自变量的选取中，卢文景选择了导演、主角、类型、消费者关注、档期、发行能力作为自变量，张玉松选择了投资、质量、导演、演员、续集、盗版这几个指标作为自变量，还有的学者如王铮引进了票价和居民收入作为自变量。本文将自变量划分为生产环节、上映环节、消费者因素、市场因素和地域因素这五种类型进行研究。其中电影的导演、主演和类型归为生产环节，档期归为上映环节,XX络评分、用户期待度和评价人数归为消费者因素，票价归为市场因素，一线、二线、三线、四线城市的票房归为地域因素，将各因素当做自变量，电影总票房为因变量，建立多元线性回归模型，并对五类因素分别进行显著性检验，运用spss 软件进行分析，对电影票房进行价值评估研究。
模型建立
笔者选取以下指标作为自变量，并将这些指标进行量
表1
经营全方略
中央音乐学院考级
吉安区号化处理、编码处理。导演影响力以导演的作品数量为衡量标准，主演影响力以前三位主演获奖提名数为准；在类型上对不同类
型进行编码处理,1=喜剧,2=动作,3=剧情,4=爱情,5=悬疑,6=动画，其他变量的选择标准具体见表2。
根据表1的指标建立多元线性回归模型，以Y 代表电影总票房(亿元)，其公式为:Y=C+电影导演影响力。β1+电影主演影响力。β2+电影类型。β3+XX络评分。β4+用户期待度。β5+评价人数。β6+票价。β7+电影档期。β8+一线城市票房。β9+二线城市票房。β10+三线城市。β11+四线城市。β12+u。其中C 为常量,u 为绝对误差。
模型分析
本文利用八爪鱼采集器抓取20XX年到20XX年票房过亿的80部国产电影数据，选取标准：第一，以票房过亿元作为量化标准具有代表性。第二,20XX年内地电影票房增速整体遭遇滑铁卢，甚至达到了电影产业化改革14年来的最低速,20XX年实行《电影产业促进法》势必对电影票房产生影响，选取样本具有典型性。第三，这80部电影数据易采集，且具有时效性。利用spss 软件，对多元线性回归模型进行最小二乘法估量，结果见表3、表4。
从表3和表4可以看出，模型基本上通过了T 检验，拟合度达到了97%表示拟合较好，但档期、评价人数、主演影响力、一线城市票房和四线城市票房这几个指标没有通过检验，所以所建模型存在问题，需要进行调试。经过调试后，剔除没有通过检验的指标，对导演影响力、类型、票价、用户期待度、XX络评分、二线城市票房、三线城市票房进行重新回归分析，得出结果见表5和