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高考一模考试来袭预估大学录取分数线的四种方法

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在平行志愿填报模式下,各高校在各省的录取分数出现扁平化的趋势,在各省招生时高校的最低排位也日趋稳定,也正因此,往年的录取排位数据参考价值越来越大。

2.有一点要注意的是在一些高考大省,由于中低分段的考生密集,同分考生全省少则几百、多则上千,这种情况下使用排名法时建议考生同时参考用“分差法”所得出的分数。

那应该怎么样呢?有一个办法是用分差法去衡量,两个年份的数据比较才有意义。

3.分差法只能做粗略的估计,考生不能完全单凭分差法去预估一所大学的录取分数。在运用分差法的同时必须与别的预估方法结合使用。

比如某省份2016年的时候本科一批次一共招生70000人,A大学2016年的时候在该省的最低分录取位次是67000名。但2017年的时候安排到本科一批次的招生计划一共65000人,这个时候你总不能直接用“排位法”预估说该学校2017年的录取位次在67000名吧?毕竟2017年一批次一共没有那么多人。

这个时候比较合理的算法是用“倒用排位法”先计算2016年该校最低录取位次后边还有多少名考生在本科一批次线年的情况可知该学校的最低录取位次后边还有3000多名学生。同样的大致可知道2017年也大约会有3000多名的考生会排在该大学的后边,就能预估出该校2017年录取位次大致在65000-3000=62000名。

这种方法的应用前提是该批次的大学总数没有发生较大的变化,比如2016年有300所大学在第一批次招生,2017年也是有300所左右的大学在第一批次招生,那就可以运用该方法。如果是该批次的大学总数发生较大变化,那该方法不适用,比如2016年有300所大学在第一批次招生,但2017年却有400多所甚至500多所大学在第一批次招生,那就不能运用该方法。

这就会出现一种情况:即“某本科大学在某一个省份的最低录取位次考生”在该省“所有本科线以上的考生总人数”中所处的位置会相对稳定。

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