Primeira Etapa do Relatorio Final de Estatistica de 2022
Felipe Fernandes de Araujo, Leticia Tarsitano Baptista, Davi Prado e Ronaldo
18/07/2022
Filme
1 Introdução
1.1 - Origem do cinema
De acordo com Figueiredo, Filipe(2021) O Cinema surgiu com o advento da criação do Cinematográfo criado pelos Irmãos Lumière em 28 de dezembro de 1895. Auguste Lumière era o cientista e inventor e Louis Lumière era o empresário, sendo um dos nomes pioneiros da invenção do cinema. Foi a evolução da Cronofotogria.
Figueiredo(2021) reiteira que o ser humano sempre brincou com a combinação de imagens, luz e sombra desde sempre.Temos exemplos com Eadweard Muybridge que em 1878 onde o mesmo estudou a movimentação de um cavalo para entender o movimento de galopar. Outra invenção comtemporânea ao dos irmãos lumière foi o cinetoscopio, invenção atribuída à Thomas Edison, porém a mesma era uma máquina individual, diferente da invenção dos franceses.
Figueiredo(2021) continua explicando que a partir destas inovações, que o Cinema se desenvolveu como uma forma de serviço barata e simples, algo que foi percebido pelos Irmãos Lumière com sua visão empreendedora.Além disso foi importante para o meio científico como forma registrar e preservar futuros estudos e garantir que o conhecimento não se perca.
Figueiredo(2021) então aponta que o primeiro cinema foi criado em 1896, chamado de Edisonia Hall, seu dono era Thomas Edison e a maior parte dos filmes exibidos eram dos Irmãos Lumière e eram comercializados pela British Pathé, sendo dominante no mercado até a Primeira Grande Guerra.
De acordo com Figueiredo(2021) Alice Guy-Blaché foi a primeira mulher à criar um filme narrativo de ficção e roteirizado. Ela também foi resposável por criar o que era considerado um longa-metragem. Os filmes normalmente duravam 10 minutos em média, entretanto os filmes de Guy-Blaché eram uma única história com durações de 33 minutos.
Figueiredo(2021) aponta que em 1987 as primeiras salas de exibição de filmes começaram a surgir no Brasil. No Brasil o cinema veio como uma grande ferramenta de propaganda pólitica.
1.2 - A Era de Ouro de Hollywood
Figueiredo(2021) diz que o protagonismo do cinema europeu começou a perder força por conta das consequências da Grande Guerra e esse protagonismo aos poucos foi parar nas mãos dos Estados Unidos.
Figueireido(2021) cita locais desde Miami e Nova Iorque, como pontos aonde foram importantes na construção do cenário do cinema estadunidense, e como forma de fugir da perseguição autoral de Thomas Edison, assim surgiu Hollywood, o antro do cinema estadunidense começando sua era de ouro.
Figueiredo(2021) comenta que Hollywood foi responsável por criar o primeiro filme longa metragem com som de trilha sonora e fala sincronizados; outros destaque temos foi com o impacto do estrelato e das obras de cómedia de Charles Chaplin e as primeiras mega-adpatações. Também surgiu durante esse período a Premiação do Oscar e as sessões duplas com filmes A e Filmes B, Sendo um o Filme principal e o outro Filme de Abertura.
Enquanto isso Figueiredo(2021) esclarece que o cinema europeu aos poucos se reergue, e definem com suas obras, como Metrópolis e o Encouraçado Potemkin, a linguagem do cinema, definindo um tipo de cinema mais artistico.
Nesse mesmo período, Figueiredo(2021) aborda que os filmes coloridos e o “boom” dos filmes, do crescimento dos centros de produção cinematográfica começam a surgir, durante o período da Segunda Guerra Mundial.
1.3 - A Era dos Blockbusters
A Partir dos anos 70, surgem os filmes chamados de Blockbusters, como Figueiredo(2021), fala e então ele continua explicando que desde então foi se continuando o desenvolvimento e evolução dos equipamentos para a produção cinematográfica, como camêras portatéis, novas mídias, tecnologias a cores, e expansão do canal de distribuição e o surgimento dos canais de streaming como Netflix, Amazon Prime e outros como Yotube e Twitch
2 - Objetivos
2.1 - Objetivo Geral
O objetivo desse estudo será a análise do banco de dados “Filmes_Critica.csv”, que aborda um conjunto de variavéis como Filme, Direção, Genêro, Bilheteria Mundial, Avaliações Popular e De Crítica, e
2.2 - Hipoteses
3 - Dados
3.1 - Base de Dados
library(readr)
Filmes_Critica <- read_csv("C:/Users/User/Downloads/b68782efa49a16edaf07dc2cdaa855ea-0c794a9717f18b094eabab2cd6a6b9a226903577/b68782efa49a16edaf07dc2cdaa855ea-0c794a9717f18b094eabab2cd6a6b9a226903577/Filmes_Critica.csv")
View(Filmes_Critica)Aqui nós temos uma base de dados com um conjunto de filmes que estão divididos por Genêro, Notas de Avaliação de Critica Especializada e Popular, Grau de Rentabilidade, Bilheteria Mundial e Ano.
Como não trabalharemos com séries temporais, essa variavél não será analisada.
3.2 - Dicionário de Termos
library(readxl)
Dicionario_de_Termos <- read_excel("C:/Users/User/Desktop/Faculdade/Adm P/8 Periodo/Estatistica/RMarkdown/Dicionario_de_Termos.xlsx")
View(Dicionario_de_Termos)3.3 - Tabelas
3.3.1 - Tabela da Base de Dados
par(bg= "black")
library(dplyr)
library(reactable)
Filmes_Critica %>%
reactable()Aqui mostro a tabela com a base de dados descrevendo os dados
3.3.2 - Tabela do Dicionário de Dados
library(dplyr)
library(flextable)
Dicionario_de_Termos %>%
flextable %>%
theme_box()Termo | Significado |
Film | É o nome do Filme |
Gênero | É o gênero Narrativo do Filme |
Lead Studio | É o Estúdio que dirigiu o Filme |
Audience Score % | É a porcentagem que o Filme obteve nas avaliações em termos de popularidade pelo voto popular |
Profitability | É o grau de Rentabilidade do Filme em milhões de dólares |
Rotten Tomatoes % | É a porcentagem que o filme obteve nas avaliações em termos de popularidade pelo voto da crítica |
Worldwide Gross | É o quanto o filme conseguiu acumular de dinheiro no mundo todo em milhões de dólares |
Year | Ano do Filme |
4 - Metodologia
4.1 - Hipoteses
4.1.1 - Primeira Hipotese
H0: A Disney possui o maior lucro entre os estúdios. H1: A Disney não possui o maior lucro entre os estúdios
Como as variavéis utilizadas são quanti-quali, foi utilizado o teste chisq.test para determinar a correlação entre as variavéis
podemos inferir que o resultado do p-valor foi de 0.08774
Definindo que o alpha é igual a 0,05
Como o alpha foi maior que 0,05, foi concluído que H0 não foi rejeitado
Logo a Disney possui maiores lucros entre estúdios
tabela1 <- table(Filmes_Critica$`Lead Studio`, Filmes_Critica$Profitability)
tabela1
0 0.005 0.2528949 0.44864475 0.652603178 0.8258 1.09
20th Century Fox 0 0 0 0 0 0 0
CBS 0 0 0 0 0 0 0
Disney 1 0 0 0 0 0 0
Fox 0 0 0 0 0 0 0
Independent 1 1 1 1 1 0 0
Lionsgate 0 0 0 0 0 0 0
New Line 0 0 0 0 0 0 0
Paramount 0 0 0 0 0 0 0
Sony 0 0 0 0 0 0 0
Summit 0 0 0 0 0 0 0
The Weinstein Company 0 0 0 0 0 1 1
Universal 1 0 0 0 0 0 0
Warner Bros. 0 0 0 0 0 0 0
1.211818182 1.245333333 1.3140625 1.34 1.365692308
20th Century Fox 0 0 0 0 0
CBS 0 0 0 0 0
Disney 0 0 0 0 1
Fox 0 0 0 0 0
Independent 1 0 0 1 0
Lionsgate 0 1 0 0 0
New Line 0 0 0 0 0
Paramount 0 0 0 0 0
Sony 0 0 0 0 0
Summit 0 0 0 0 0
The Weinstein Company 0 0 0 0 0
Universal 0 0 0 0 0
Warner Bros. 0 0 1 0 0
1.382799733 1.384166667 1.715263158 1.719514286
20th Century Fox 0 0 0 0
CBS 0 0 0 0
Disney 0 0 0 0
Fox 0 0 0 0
Independent 0 1 0 1
Lionsgate 0 0 0 0
New Line 0 0 0 0
Paramount 0 0 0 0
Sony 0 0 0 0
Summit 1 0 0 0
The Weinstein Company 0 0 0 0
Universal 0 0 1 0
Warner Bros. 0 0 0 0
1.747541667 1.751351351 1.78394375 1.797416667
20th Century Fox 0 0 0 0
CBS 0 0 0 0
Disney 0 0 0 0
Fox 0 0 0 1
Independent 0 0 0 0
Lionsgate 0 0 0 0
New Line 0 0 0 0
Paramount 0 0 0 0
Sony 0 0 0 0
Summit 0 0 0 0
The Weinstein Company 1 0 0 0
Universal 0 0 0 0
Warner Bros. 0 1 1 0
1.817666667 1.9802064 1.9832 2.004444444 2.022925
20th Century Fox 0 0 1 0 0
CBS 0 0 0 0 0
Disney 0 0 0 0 0
Fox 1 0 0 0 0
Independent 0 0 0 0 0
Lionsgate 0 0 0 0 0
New Line 0 0 0 0 0
Paramount 0 0 0 0 0
Sony 0 0 0 0 0
Summit 0 0 0 0 0
The Weinstein Company 0 0 0 0 0
Universal 0 0 0 1 0
Warner Bros. 0 1 0 0 1
2.0444 2.071 2.129444167 2.14 2.202571429 2.36768512
20th Century Fox 0 0 0 0 0 0
CBS 0 0 0 0 1 0
Disney 0 0 0 0 0 0
Fox 0 0 0 0 0 0
Independent 0 0 0 1 0 0
Lionsgate 0 0 0 0 0 1
New Line 0 1 0 0 0 0
Paramount 0 0 1 0 0 0
Sony 0 0 0 0 0 0
Summit 0 0 0 0 0 0
The Weinstein Company 0 0 0 0 0 0
Universal 0 0 0 0 0 0
Warner Bros. 1 0 0 0 0 0
2.4405 2.530526316 2.536428571 2.598205128 2.639333333
20th Century Fox 0 0 0 0 0
CBS 0 0 0 0 0
Disney 0 0 0 0 0
Fox 0 0 0 0 0
Independent 0 1 0 0 0
Lionsgate 0 0 0 0 0
New Line 0 0 0 0 0
Paramount 1 0 0 1 0
Sony 0 0 0 0 0
Summit 0 0 0 0 1
The Weinstein Company 0 0 0 0 0
Universal 0 0 0 0 0
Warner Bros. 0 0 1 0 0
2.642352941 2.64906835 2.8835 2.896019067 3.081421053
20th Century Fox 0 0 0 0 1
CBS 0 0 0 0 0
Disney 0 0 0 1 0
Fox 0 0 0 0 0
Independent 0 0 0 0 0
Lionsgate 0 0 0 0 0
New Line 0 0 0 0 0
Paramount 0 0 0 0 0
Sony 0 1 0 0 0
Summit 0 0 0 0 0
The Weinstein Company 0 0 0 0 0
Universal 1 0 0 0 0
Warner Bros. 0 0 2 0 0
3.207850222 3.307180357 3.3527293 3.49125 3.64741055
20th Century Fox 0 0 0 0 0
CBS 0 0 0 0 0
Disney 0 0 0 0 0
Fox 0 0 0 0 0
Independent 0 0 0 0 0
Lionsgate 0 0 0 0 0
New Line 0 0 0 0 0
Paramount 1 0 0 0 0
Sony 0 0 1 0 0
Summit 0 0 0 1 0
The Weinstein Company 0 0 0 0 0
Universal 0 0 0 0 0
Warner Bros. 0 1 0 0 1
3.682733333 3.7241924 3.746781818 4.005737082
20th Century Fox 0 0 0 0
CBS 0 0 0 0
Disney 0 0 0 1
Fox 0 0 1 0
Independent 1 1 0 0
Lionsgate 0 0 0 0
New Line 0 0 0 0
Paramount 0 0 0 0
Sony 0 0 0 0
Summit 0 0 0 0
The Weinstein Company 0 0 0 0
Universal 0 0 0 0
Warner Bros. 0 0 0 0
4.184038462 4.382857143 4.471875 4.5988 5.103116833
20th Century Fox 0 0 0 0 0
CBS 0 0 0 0 0
Disney 0 0 0 0 0
Fox 0 0 0 0 0
Independent 0 0 1 0 1
Lionsgate 0 0 0 0 0
New Line 0 0 0 0 0
Paramount 0 0 0 0 0
Sony 0 0 0 1 0
Summit 0 0 0 0 0
The Weinstein Company 0 0 0 0 0
Universal 0 1 0 0 0
Warner Bros. 1 0 0 0 0
5.3436218 5.387972222 5.402631579 6.267647029
20th Century Fox 0 0 0 0
CBS 0 0 0 0
Disney 0 2 0 0
Fox 1 0 0 1
Independent 0 0 1 0
Lionsgate 0 0 0 0
New Line 0 0 0 0
Paramount 0 0 0 0
Sony 0 0 0 0
Summit 0 0 0 0
The Weinstein Company 0 0 0 0
Universal 0 0 0 0
Warner Bros. 0 0 0 0
6.383363636 6.636401848 7.1536 7.221795791 7.8675 8.096
20th Century Fox 0 0 0 0 0 0
CBS 0 0 0 0 0 0
Disney 0 0 0 0 1 0
Fox 0 0 0 0 0 1
Independent 1 0 0 0 0 0
Lionsgate 0 0 0 0 0 0
New Line 0 0 0 0 0 0
Paramount 0 0 0 0 0 0
Sony 0 0 0 0 0 0
Summit 0 0 0 0 0 0
The Weinstein Company 0 0 0 0 0 0
Universal 0 1 0 0 0 0
Warner Bros. 0 0 1 1 0 0
8.744705882 9.234453864 10.18002703 11.0897415 14.1964
20th Century Fox 0 0 0 0 0
CBS 0 0 0 0 0
Disney 0 0 0 0 0
Fox 0 0 0 0 0
Independent 0 0 0 1 0
Lionsgate 0 0 0 0 0
New Line 0 0 0 0 0
Paramount 0 0 0 0 0
Sony 1 0 0 0 0
Summit 0 0 1 0 1
The Weinstein Company 0 0 0 0 0
Universal 0 2 0 0 0
Warner Bros. 0 0 0 0 0
22.91313646 66.934
20th Century Fox 0 0
CBS 0 0
Disney 1 0
Fox 0 0
Independent 0 1
Lionsgate 0 0
New Line 0 0
Paramount 0 0
Sony 0 0
Summit 0 0
The Weinstein Company 0 0
Universal 0 0
Warner Bros. 0 0TQQ <- chisq.test(tabela1)
TQQ
Pearson's Chi-squared test
data: tabela1
X-squared = 908.46, df = 852, p-value = 0.087744.1.2 - Segunda Hipotese
A segunda hipotese é:
H0:Filmes com maiores notas de audiência tendem a ter maiores graus de rentabilidade H1:Filmes com maiores notas de audiência não tendem a ter maiores graus de rentabilidade
Para este gráfico foi realizado o teste de Shapiro-Wilk para avaliar se existe ou não normalidade nas variavéis Audience Score e Profitability
Na variavel Audience Score o p-valor obtido foi de 0.03901, o que nos diz que a amostra não possui normalidade
Na Variavel Profitability o p-valor obtido foi de 0.0000000000000003319, o que nos diz que a amostra não possui normalidade também
Logo foi realizado um procedimento chamado cor.test, como as amostras não possuem normalidade, foi necessário utilizar o método de Spearman
Com isso, o resultado obitido do p-valor foi de 0.002855, que nós mostra que H0: É rejeitado
Logo Filmes com Maiores Notas de Audiência não possuem relação com maiores graus de rentabilidade
options(scipen = 999)
shapiro.test(Filmes_Critica$`Audience score %`)
Shapiro-Wilk normality test
data: Filmes_Critica$`Audience score %`
W = 0.96634, p-value = 0.03901shapiro.test(Filmes_Critica$Profitability)
Shapiro-Wilk normality test
data: Filmes_Critica$Profitability
W = 0.39549, p-value = 0.0000000000000003319cor.test(Filmes_Critica$`Audience score %`,
Filmes_Critica$Profitability,
method = "spearman",
conf.level = 0.95)
Spearman's rank correlation rho
data: Filmes_Critica$`Audience score %` and Filmes_Critica$Profitability
S = 50552, p-value = 0.002855
alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
sample estimates:
rho
0.3355101 4.1.3 - Terceira Hipotese
A Terceira Hipotese é:
H0: Filmes com maiores notas de Crítica tendem a ter maiores graus de rentabilidade H1: Filmes com maiores notas de Crítica não tendem a ter maiores graus de rentabilidade
O resultado obtido da variavél Rotten Tomatoes é de 0.007075, o que nos indica não normalidade O resultado obtido da variavél Profitability é de 0.0000000000000003319, o que nos indica não normalidade
por conta da não normalidade das variaveís foi realizado o cor.test com o método Spearman.
O resultado do cor.test foi de 0.3267, Logo é possível dizer que H0: Foi Rejeitado
Com isso podemos dizer que Não existe relação entre a nota da Crítica e o Grau de Rentabilidade
shapiro.test(Filmes_Critica$`Rotten Tomatoes %`)
Shapiro-Wilk normality test
data: Filmes_Critica$`Rotten Tomatoes %`
W = 0.95383, p-value = 0.007075shapiro.test(Filmes_Critica$Profitability)
Shapiro-Wilk normality test
data: Filmes_Critica$Profitability
W = 0.39549, p-value = 0.0000000000000003319cor.test(Filmes_Critica$`Rotten Tomatoes %`,
Filmes_Critica$Profitability,
method = "spearman",
conf.level = 0.95)
Spearman's rank correlation rho
data: Filmes_Critica$`Rotten Tomatoes %` and Filmes_Critica$Profitability
S = 67460, p-value = 0.3267
alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
sample estimates:
rho
0.1132517 4.1.4 - Quarta Hipotese
H0: Os filmes com maiores Notas de Audiência tendem a ter maiores Notas de Crítica H1: Os Filmes com maiores Notas de Audiência tendem a ter maiores Notas de Crítica
Utilizamos as variavéis Audience Score e Rotten Tomatoes, que são quanti-quanti.
Foram realizados os testes de Shapiro-Wilk e os resultados obtidos para ambas foram de:
Audience Score: p-valor de 0.007075 Rotten Tomatoes: p-valor de 0.007075
Com isso concluimos que não existe normalidade nas duas variavéis e com isso podemos realizar o cor.test
O Resultado obtido do cor.test foi de 0.0000000124, o que podemos concluir que H0: Foi Rejeitado
Com isso podemos dizer que Maiores Notas de Audiência não possuem relação com Maiores Notas de Crítica
shapiro.test(Filmes_Critica$`Audience score %`)
Shapiro-Wilk normality test
data: Filmes_Critica$`Audience score %`
W = 0.96634, p-value = 0.03901shapiro.test(Filmes_Critica$`Rotten Tomatoes %`)
Shapiro-Wilk normality test
data: Filmes_Critica$`Rotten Tomatoes %`
W = 0.95383, p-value = 0.007075cor.test(Filmes_Critica$`Audience score %`,
Filmes_Critica$`Rotten Tomatoes %`,
method = "spearman",
conf.level = 0.95)
Spearman's rank correlation rho
data: Filmes_Critica$`Audience score %` and Filmes_Critica$`Rotten Tomatoes %`
S = 30890, p-value = 0.0000000124
alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
sample estimates:
rho
0.5939648 4.2 - Gráfico de Pizza
library(RColorBrewer)
col <- brewer.pal(6, "Blues")
col[1] "#EFF3FF" "#C6DBEF" "#9ECAE1" "#6BAED6" "#3182BD" "#08519C"x_2 <- table(Filmes_Critica$`Lead Studio`)
x_2
20th Century Fox CBS Disney
2 1 8
Fox Independent Lionsgate
6 19 2
New Line Paramount Sony
1 4 4
Summit The Weinstein Company Universal
5 3 8
Warner Bros.
14 pie(x_2, col = col)
4.3 - Gráfico de Barras
x_1 <- table(Filmes_Critica$Genre)
x_1
Action Animation Comedy Drama Fantasy Romance
1 4 43 13 1 15 tab <- structure(c(Action = 1L, Animation = 4L, Comedy = 43L, Drama = 13L, Fantasy = 1L, Romance = 15L), .Dim = 6L, .Dimnames = structure(list(c("Action", "Animation", "Comedy", "Drama", "Fantasy", "Romance")), .Names = ""), class = "table")
b <- barplot(x_1, legend.text = c("Action", "Animation", "Comedy", "Drama", "Fantasy", "Romance"), ylim = c(0, 100 ), col = "Yellow")
text(b, tab + 5, tab, font=2, col=2:3)
4.4 - Gráfico de Boxplot
boxplot(Filmes_Critica$`Audience score %` ~ Filmes_Critica$Genre,
main = "Relação entre Notas da Audiência e Gênero",
ylab = "Nota da Audiência",
xlab = "Gênero",
col = "orange")
boxplot(Filmes_Critica$`Rotten Tomatoes %` ~ Filmes_Critica$Genre,
main = "Relação entre Notas da Crítica e Gênero",
ylab = "Nota da Crítica",
xlab = "Gênero",
col = "dark orange")
4.5 - Gráfico de Correlação
4.5.1 - Correlação entre as Notas
Existe um coeficiente de correlação de 0.6083327, que nos indica um grau de correlação moderadamente positiva
library(dplyr)
library(corrplot)## corrplot 0.90 loadedFC<- Filmes_Critica %>% select(`Rotten Tomatoes %`, `Audience score %`) %>% cor()
FC## Rotten Tomatoes % Audience score %
## Rotten Tomatoes % 1.0000000 0.6083327
## Audience score % 0.6083327 1.0000000corrplot(FC, method = "pie")
4.5.2 - Correlação entre Notas da Audiência e Grau de Rentabilidade
O grau de correlação é de 0.06627764, O que pode ser concluida como uma correlação extremamente fraca positiva
library(dplyr)
library(corrplot)
FC<- Filmes_Critica %>% select(`Audience score %`, Profitability) %>% cor()
FC## Audience score % Profitability
## Audience score % 1.00000000 0.06627764
## Profitability 0.06627764 1.00000000corrplot(FC, method = "pie")
4.5.3 - Correlação entre Notas de Critica e Grau de Rentabilidade
O grau de correlação é de 0.04242847, sendo também uma correlação extremamente fraca positiva
library(dplyr)
library(corrplot)
FC<- Filmes_Critica %>% select(`Rotten Tomatoes %`, Profitability) %>% cor()
FC## Rotten Tomatoes % Profitability
## Rotten Tomatoes % 1.00000000 0.04242847
## Profitability 0.04242847 1.00000000corrplot(FC, method = "pie")
Referência Bibliográfica
Figueiredo, Filipe. A História do Cinema | Nerdologia. 2021.(https://www.youtube.com/watch?v=KV9JqZPo26Y&ab_channel=Nerdologia)