将 DWTS 原始表格清洗为选手-赛季-周面板，显式处理 N/A、淘汰后 0 分占位、评委数量差异和淘汰周标签。

把明星/专业舞者粉丝存量、当周表现增益和赛季规则放入同一估计框架，用于反演隐藏粉丝票份额。

用 Dirichlet 后验刻画估计不确定性，并以遗传算法调参，使模型尽量复现历史淘汰同时惩罚失败和过宽区间。

比较排名制与百分比制在不同赛季淘汰机制中的交叉应用差异，解释规则变化对淘汰结果的影响。

Snapshot

结果指标

2402完整面板记录celebrity-professional-week complete cases

28.09%规则分歧率排名制与百分比制交叉应用后的淘汰结果分歧

+0.092专业舞者增量解释对 total fan outcome 的 ΔR²_pro 约 0.0922

0.8933表现成分对齐度professional effects 与 performance component 的 alignment

Mermaid

反演流程

flowchart LR
  A["DWTS 原始数据"] --> B["选手-赛季-周面板"]
  B --> C["评委分与淘汰标签"]
  B --> D["明星 / 专业舞者粉丝存量"]
  C --> E["赛季规则仿真"]
  D --> F["粉丝票先验强度"]
  E --> G["Dirichlet 后验"]
  F --> G
  G --> H["遗传算法调参"]
  H --> I["命中概率 / 区间宽度 / 规则比较"]

Timeline