这里没有考虑到人气倍率的影响，我认为可以假设B站先用一定的方法算出一个基础的人气值，再乘上倍率得到最终显示的人气值。之前一直以为营收是人气值的主要决定因素，不过从这个统计结果来看，似乎弹幕总数的影响是最大的。在高人气直播间中石油佬确实很显眼，但很可能活跃的观众才是使人气值上升的最主要因素。据此也可以推断，造成樱花妹高人气值的最主要原因可能并不是石油佬比较多，而是观众互动多，或者更重要的可能是人气倍率高。接下来如果能搞明白主成分分析的话，我打算用这方法来看看人气倍率之类的东西到底造成了多大的影响

数据man的进化，快进到大数据分析专家

再多列些样本吧，七个变量就不到二十个样本，起码找个百八十个样本啊
话说用的什么回归方法？拟合优度、显著性水平等等那些怎么样？

https://matsuri.icu/上有直播的观看人数的数据，最近的直播都只有一万多人观看。奇怪的是，越往前的直播看的人也越多，第3次从xin出发演唱会的观看人数都比一周年的还高就很离谱。

再说下去叔叔要出警到贴吧了⚠️

结果呢dhr

好家伙又整新活

倒数第3行的数据有问题吧?
8.2那个

B站人气确实很迷，加油，再多测一些样本看能不能摸索出点规矩

我提供一个数据是我玩的游戏有一次在B站直播只靠弹幕(没氪金道具)到了近80万人气，而平时大概20万人气，关注数20万左右

懂了，以后公会刷人气不打钱开着独轮车就来了

看来选样本还真是比较麻烦的事，刚才用不同的方法复制了这几周的一些数据记录，得到的相关系数有些差异，目前相关系数结果是互动人数＞营收≈弹幕数，跟1楼的不一样
主成分分析法倒是能得出一个结果，不过现在还说不清这结果要怎么解释

估计是有多重共线性和异方差问题，上网搜搜怎么解决吧

如果有多重共线性，一般可有3种解决办法，一是使用逐步回归分析（让模型自动剔除掉共线性过高项）；二是使用岭回归分析（使用数学方法解决共线性问题），三是进行相关分析，手工移出相关性非常高的分析项（通过主观分析解决），然后再做线性回归分析。可使用网页版SPSSAU进行分析查看。