基于一元線性回歸模型的視頻點擊量統計

2016-05-14 21:12:30毋世曉張立兵

魅力中國 2016年9期

毋世曉張立兵

Abstract： This paper discusssed linear correlations between video hits and video comment， using linear Regression of One-variable as our mathematic model. independent variable is video hits， dependent variable is video hits.we take least square method to make the equation. Our experiment tool is SPSS， the final result points out we pass the F test and T test， the experiment value illustrates that changes from comments can reflect video hits as far as 76.9 percent. This paper is useful to people who bulid the video website easily.

Keywords： Video hits； Comments； SPSS； Linear Regression； least square method

摘要：本文研究了視頻點擊量與視頻評論數之間的數量變動關系，使用的模型是一元線性回歸模型，以評論數為自變量，點擊量為因變量，用最小二乘法確定線性回歸方程。以SPSS作為實驗工具，F檢驗和t檢驗均通過。實驗結果表明，評論數的變化能夠在76.9%的程度上解釋點擊量的變化，實驗結果對于更好的建設視頻點播網站有重要意義。

關鍵詞：視頻點擊量評論數 SPSS 線性回歸最小二乘法

1、引言

相對于文字和圖片來說，視頻以其動態的、生動的、互動的方式吸引著越來越多人的目光。以視頻點擊量來考察視頻的熱度和受歡迎程度成了大眾喜愛的一種方式，很多觀眾習慣于觀看視頻的以后寫下自己的評論，視頻網站的BBS使得網絡建設者、演員、導演和觀眾緊密結合起來，大家的溝通變得更加的容易、便捷、高效。

很多人以為點擊量大的視頻必然評論者多，然而經過作者的統計發現，評論的多少還跟視頻的內容有關，比如公開課視頻《一切只需十分鐘的專注》，點擊量23.1萬，評論數有324條，而公開課視頻《VR的誕生--新藝術形式的崛起》點擊量比前者多，有25.7萬，評論數只有68條。后一個視頻門檻較高，很多人對這一主題不甚了解，因此上不敢妄加評論。還有，公開課視頻《口才概述》里，點擊量只有6.6萬，評論數達到了348條，起因是有網友提出了有爭議的問題，其他網友隨之跟帖展開了熱烈的討論。因此上，本文從數學統計的角度出發，以線性回歸模型的建立來討論評論數和點擊量的關聯和影響程度。

本文以優酷網站的21個熱播視頻和網易公開課的排名靠前的30個公開課視頻為例，統計了51個視頻的點擊量和評論數（跟帖數），以評論數為自變量，點擊量為因變量，用最小二乘法確定線性回歸方程，使用的統計工具是SPSS。

在本文的第二部分將會介紹一元線性回歸方程，第三部分用SPSS工具進行實驗，第四部分是實驗結果和分析。

2、一元線性回歸模型

2.1 最小二乘法

回歸分析是研究某一隨機變量（因變量）與另外一個或幾個普通變量（自變量）之間的數量變動的關系。由回歸分析給出的關系式，稱為回歸模型。一元線性回歸模型可以采用最小二乘法估計。最小二乘法的中心思想，是通過數學模型，配合一條較為理想的趨勢線。這條趨勢線必須滿足下列兩點要求：

（1）原數列的觀測值與模型估計值的離差平方和為最小。

（2）原數列的觀測值與模型估計值的離差總和為0。

3 、實驗工具

實驗內容及要求：針對21個優酷熱播視頻的點擊量和評論數，以及30個公開課視頻的點擊量和評論數，考察點擊量和評論數之間的關系。以點擊數為自變量，評論數為因變量，用最小二乘法確定現行回歸方程，顯著性水平為0.05。

3.1 實驗過程

（1）對原始數據進行回歸分析

①將數據錄入到spss工作表中。