教你用线差法精准预测院校分数线

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预测校线的作用和原则

一、预测校线的作用
1
填报志愿的最重要一步:评估被院校录取的概率。
2
增加分数的价值(用最经济的分数上最理想的大学)。
3
优化志愿结构,提高填报质量。
二、预测校线的原则
1
保守原则

由于影响因素太多,没有人能保证预估分精确无误,要留有余地。不要盲目听信别人的预估分,如果数据不够或者样本量不够,宁可浪费一定分数,也不要太激进。

2
知己知彼原则

填志愿是一项博弈,尽可能多地了解相关院校和专业的知识,包括招生简章、录取人数等信息。

图片来源:优志愿院校库 

3
科学性原则

大胆假设,小心求证!利用正态分布等统计学知识,用数据说话,不要盲目猜测。

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预测校线的影响因素

1
当地当年有无大的事件变动

包括高考试卷类型是否变化(自主命题还是采用全国统一试卷)、志愿填报方式(估分填报或者知分填报等)、志愿录取方式是否变化(顺序志愿、平行志愿等)、志愿录取批次是否变化等。

如四川省2005年高考志愿填报从考前估分填报改为据分填报,产生了比较严重的“扎堆”报考省类高校的现象。

2
所报学校近几年知名度是否有大的变化

某所院校在某地区的录取分数,主要依据该院校的在该地区的知名度,包括在当地的宣传力度、学校实力、是否出现大面积的负面新闻等。

例如某高校在2005当年派出大批招生人员光临湖北,对相关重点高中进行攻关,并通过媒体进行较大力度的“宣传轰炸”,结果当年的该院校的录取分数线较前一年相比,增加了竟达49分之多。

3
所报学校是否存在明显“大小年”现象

某所院校在某地区的录取分数忽高忽低,变化明显,即所谓 “大小年”现象。本质原因在于报考该校的人数多少。

例如前面提到的某高校,前后3年超过省控线的分数分别为1分、0分、49分。这就要求我们在预测校线时将该因素考虑进去,对预估的分数进行修正。

同济大学分数线,图片来源:优志愿院校库

4
当年考生的考分分布情况

如果预估出院校的最低录取分数,发现该分数段考生数量特别密集,根据影响力度,需要增加若干分或者减少若干分。若该分数段考生人数较密集,需要增加,反之,则需要减少。

5
学校、媒体是否预估当年录取分数线

很多考生和家长对该院校没有足够的自信时,特别容易受到高校(一般是该校的招生人员)做出的预估录取分数线的影响,这也必然导致了报考该校人数的变化。

一定要正确认识学校公开预估录取分数线的目的,一定不要高校的预估录取分数惟命是从,每年在这个问题上吃亏(退档等)的考生太多,特别是高分考生!

6
院校当年招生计划的增减

若某院校在某地的招生计划数量骤增或者锐减,必须对做出的预估分数增加或者减少。

如果历年的录取人数超过20人,按照统计学的原理,录取分数会呈现正态分布,即基本可以对预测出的校线不予调整。如果历年的录取人数低于20人,需要采取保守的原则。

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线差法概念及公式

基本概念一:录取分数

院校最高录取分

是指院校某年度录取的考生中成绩最高的那名考生的高考分数。

院校平均录取分

是指院校某年度录取的所有考生的平均高考分数。

院校最低录取分 

是指院校某年度录取的考生中成绩最低的那名考生的高考分数。

控制分数线 (省线、批次线)

是高考录取的“生死线”,按录取批次分别确定。分为本科第一批录取控制分数线、本科第二批录取控制分数线等。只有高考成绩达到或超过相应批次控制分数线的考生才有资格被该批次的院校挑选,低于这个分数的考生一般来说当年就与该录取批次的院校无缘了。

基本概念二:线差
1
线差的定义

是我们在分析院校录取情况时所引入的一个极其重要的概念,它是实际分数与各批次控制分数线的差值。 线差的作用主要用于对招生院校的录取分数进行分析和比较,尤其是对不同年度的录取数据进行分析和比较。

2
线差分类

通过与控制分数相减,会产生有3种线差:

院校最高分录取线差=院校最高分-省控线

院校平均分录取线差=院校平均分-省控线

院校最低分录取线差=院校最低分-省控线

修正线差=院校平均分-院校最低分

加权院校平均分录取线差=最近3年院校平均分录取线差由近及远按照50%、25%和25%的占比求和。

加权修正线差=最近3年院校修正线差由近及远按照50%、25%和25%的占比求和。

基本概念三:波动系数与修正分数

波动系数

经过分析研究并不断总结,采用了以黄金分割系数为基础并经衍生的波动系数。最主要的是(1+2/8=1.25)、(1+1/8=1.125) 、1、(1-1/8=0.875)(1-2/8=0.75)。波动系数的选择受到文理科、录取批次、院校知名度、录取人数等因素的影响。

波动分数

波动系数与线差相乘产生波动分数。

修正分数

对线差、波动分数的补充,达到减小误差、与波动系数互补以及稳妥保险的作用,而且简便易行。由修正线差、影响因素产生修正分数。

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