参考了关于线性回归模型及其精度分析的多篇论文。根据线性回归的基本理论知识，研究不同的线性回归模型，可用不同的方法对电影票房进行预测。

（1） 张景阳，潘光友. 多元线性回归与BP神经网络预测模型对比与运用研究[J].70954

本文介绍运用了SPSS和MATLAB软件建立了反馈神经网络模型和和BP神经网络模型。虽然这两个模型都可用来模拟和预测，但是研究表明BP神经网络在拟合能力及对新数据的预测方面有较为显著的优势。BP神经网络模型的非线性关系对变量的处理效果比较好，研究结果可以为以后的决策提供了相应的指导。

（2） 王铮，许敏. 电影票房的影响因素分析* ——基于Logit模型的研究

本文对影响电影票房的因素进行了实证研究。以 2007年1月至2012年12月期间上映的554部国产影片为样本进行研究。本文考虑到票房分布的高偏态性，本文采用了传统的计量模型最小二乘法，同时建立成功影片临界值模型，然后利用Logit模型进行回归分析。研究表明，导演、明星、票价、评分、等因素均会对电影的最终票房产生积极的影响。其中虽然导演和明星存在显著的票房效应，但其边际效应呈递减态势。论文网

（3） 任丹. 基于多元线性回归模型的电影票房预测系统设计与实现

本文着重分析了多元线性回归在各领域预测上的应用，并且分析了电影票房预测在国内外发展的现状，并且建立了多元线性回归的票房预测模型。使用SSH 框架，使用MVC开发模式，在系统中集成 Heritrix 爬虫搜索引擎与Quartz 定时任务调度框架，实现了电影票房预测的系统。该系统功能强大且完整，不仅可以进行基本的电影票房预测，还能查询电影资料、电影票房趋势以及后台的管理情况等。该系统更加人性化、智能化，提高了系统的延展性和可维护性。

参考文献

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【2】涂宝标.关于血样分组检验的讨论[J].重庆工学院学报2005,19(3)：145-146.

【3】张乐成,赵旭,马跃.血样分组化验法的简洁数学证明及简单精确计算方法[J]数学的实践与认识,2010,40(22)：143-146.

【4】毕义明,张红文,扬宝珍.血样二次分组检验的讨论[J].数学的实践与认识,2010,40(24)：88-91.

【5】张乐成,赵旭,马跃.血样分组化验问题二次分组化验法最佳分组方式的算法[J].数学的实践与认识,2011,41(1)：78-84.

【6】唐守宪.分组化验的优化模型[J].数学的实践与认识,2006,30(7)：284-288

【7】王为.分组检验成立的条件及最佳分组方法[J].新疆工学院学报,1996,17(1)：19-23

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【11】Andreas Allemann. An Efficient Algorithm for Combinatorial Group Testing. Lecture Notes in Computer Science 7777: 569-596