22.02.2018 | Добавил: dmagic | Просмотров: 767
Marvel, Черная Пантера, корреляция и регрессия

Совсем недавно Marvel порадовал своих фанатов экранизацией еще одного героя комиксов – Черной Пантеры. Двухчасовой боевик с обилием дорогущих спецэффектов, наивным сценарием, нелепыми диалогами и одной шуткой… Кто ожидает чего-то еще, явно разочаруется.

Но, кажется, публике это нравится. Толпы зрителей делают из экранизаций комиксов Marvel (да и DC тоже) и их франшиз хорошие инвестиционные проекты. Достаточно сравнить бюджет любой из картин с кассовыми сборами, чтобы понять, что спецэффекты, какими бы дорогими они не были, окупаются сторицей.

Ниже приведен список фильмов, бюджет и сборы по данным Box Office Mojo на момент написания этой заметки:

Ух-ты! Черная Пантера уже собрала в два раза больше своего бюджета! Но вместе с тем, есть картины и подешевле, и те, у которых кассовые сборы повыше… Может, можно было сэкономить на спецэффектах? Или наоборот – инвестировать больше, чтобы заработать больше?

Понять это мне поможет график с регрессией:

Причем я построю их сразу два:

  • Первый для того, чтобы понять, влияет ли бюджет картины на сборы в Северной Америке?
  • А второй, чтобы понять, влияет ли бюджет картины на сборы во всем мире?

При этом мне также интересно сравнить оба графика. Поэтому я нажму на кнопку Multiple Graphs и выберу опцию Overlaid on the same graph:

Признаюсь, результат меня удивил: оказывается, жители Северной Америки не так уж и подвержены влиянию дорогих спецэффектов, в отличие от остального мира.

Линии регрессии говорят, что чем выше бюджет картины, тем выше сборы. Вот вам и ответ: давайте в следующей картине инвестируем еще больше в спецэффекты, декорации, костюмы, анимацию, видеомонтаж…

Хм… с одной стороны, все кажется просто и наглядно. С другой – это ж огромные деньги! И вы готовы доверить их… графику?! Пусть даже с линией регрессии?!

Графический анализ очень хорош для первой оценки и построения гипотез. Кроме того, графический анализ помогает избежать ошибочных выводов, как это продемонстрировано с помощью квартета Энскомба в презентации Корреляционный анализ. Тем не менее, для постановки выводов требуется нечто более числовое. В данном случае нам поможет корреляционный анализ:

Данная функция Minitab позволяет исследовать взаимосвязь между несколькими переменными. Поэтому зададим сразу все, что у нас есть:

Результаты в окне Session:

Связь между сборами в США и Канаде и по всему миру нас мало интересуют. Тем не менее, сильную положительную корреляцию мы видим (коэффициент корреляции Пирсона равен 0,938), которая, к тому же, статистически значима (p-value=0,000).

Коэффициенты корреляции (0,730 и 0,769) свидетельствуют о наличии слабой, но статистически значимой (значения p-value составляют 0,001 и 0,000 соответственно) зависимости между бюджетом и сборами. Это уже что-то! На основе этих результатов действительно можно делать выводы… и ожидать следующий фильм из вселенной Marvel с еще большим бюджетом.

На этом можно было бы закончить еще один скучный пост о применении статистических инструментов шести сигм в кинематографе, но давайте зададим еще один вопрос. Что если вам удалось бы поучаствовать в подобном проекте? Вы бы инвестировали свои деньги?

Шесть сигм не поможет найти ответ на этот вопрос – вы должны решить сами. Зато я могу вам подсказать, как узнать, сколько вы могли бы заработать. Для этого достаточно найти уравнение регрессии:

Указываем программе зависимые (Responses) и независимые (Predictors) переменные:

И смотрим ответ в окне Session. Итак, если вы решите, что ваш проект следует крутить по кинотеатрам всего мира, то… сначала нужно заглянуть в карман и удостовериться, что там находится кругленькая сумма, так как точка окупаемости начинается с вложения…

… а впрочем, зачем мне продолжать? Напишите в комментариях, какую сумму следует вложить Marvel-у в новую картину, чтобы она вышла в 0.

Уверен, ребята из Marvel на этом бы не остановились. Вспомнят, чему их учили на тренингах шести сигм, и дополнительно рассчитают доверительный интервал для регрессионной модели. Для этого можно еще раз построить график с линией регрессии, но уже другим способом:

Указываем зависимые и независимые переменные:

На вкладке Options, устанавливаем флажки напротив Display confidence interval и Display prediction interval:

Вот тут давайте на чистоту: полученный результат не слишком радует своей определенностью.

При скромном вложении в 120 млн. долларов США с вероятностью в 95% вы можете “поднять” как в десять раз больше, так и прогореть. Вот такой он – бизнес на комиксах)))

Лин6Сигм / 22.02.2018 | Просмотров: 767 | Добавил: dmagic | Всего комментариев: 0 / Теги: регрессия, корреляция, Minitab, Lean6Sigma в кино
ПОХОЖИЕ МАТЕРИАЛЫ


  Добавить комментарий
avatar
SixSigmaOnline.ru © 2009-2019            Хостинг от uWeb