线差和位次相结合预测大学录取分数

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1、线差和位次相结合预测大学录取分数家长朋友们大家好,我家孩子是13年参加高考的,在为孩子填报志愿时,我使用了无为老师教给的用线差预测大学录取分数的方法,同时结合位次,来估算目标大学的录取分数,并把它作为报志愿的主要依据之一,取得了非常好的效果,孩子顺利被所报志愿的第一院校第一专业录取。下面我就为各位家长朋友介绍一下线差和位次相结合估算大学录取分数的方法,如果您想学,请先准备好纸和笔。首先要说明一下,这个方法是以无为老师线差预测校线的讲座为基础的,在这里向无为老师表示衷心的感谢。下面我们先一起来复习一下无

2、为老师讲过的一些基础知识。没听过无为老师相关讲座的也不要紧,现在开始学习也不晚。1、线差是指大学录取的最低分数线减去一本线(批次线),比如:某年一本线是560分,某校最低录取分数是580分,则线差为580-560=20.2、修正值:某地当年某科类某批次控制分数线波动分数与修正分数的有机组合,核心是波动系数。这句话现在不理解也没关系,后面咱们会举几个例子,家长们可以结合例子来进一步理解。波动系数有10个,分别是1,0.618,0.5,0.382,0.309,0.191,0.096,0,-0.382,-0

3、.618我个人体会,0、382,0、309、0.191、0.096用得较多些,即图片里红色的这几个数字。有不少家长曾经有过这样的疑问:十个波动系数,我用哪一个呢?我告诉您两条原则,一是:0、382,0、309、0.191、0.096、0这5个都是正常情况下用的,而0.5、0.618、1、-0.382、-0.618,一般是在有大的变化、特殊情况时用,比如,如果某校近几年的录取分数,明显出现大小年的情形。第二个原则就是,结合位次对应的分数来选取波动系数。修正值的选取一般在±10以内。影响修正值的因素:1、

4、当地当年是否有大的政策变动,比如,如果是第一年实行平行志愿,录取分数就有可能有较大波动。2、该校近几年有无大的事件变动。比如是否发生社会影响较坏的丑闻等等。3、当年考生的分数分布情况,比如,你家孩子一本线上高出50分,你就要看看当年高出50分的考生跟以前比是否明显增多,如果多,说明高分考生多了,你预测的分数线就要上升几分,如果高出一本线50分的考生比以前明显减少,你预测的分数线就可以降几分。4、该校当年在你所在省份招生计划的增减。如果招生人数增加了,则录取分数就有可能降低。5、当年该校招生工作的宣传力

5、度。我个人认为,这前五条较重要。6、考生当年的预报考情况,可咨询招生老师来获得这方面情况,留下招生老师的电话。对招生人数多的院校不易造成波动。7、学校录取的历史情况:分析时看录取分数比较集中的部分;分数变化出现异常,要分析原因。8、高校自己预估的分数线:参加高招咨询会时,该校的招生老师有时会说,大概多少多少分就能报。不要对此惟命是从,因为老师为了让更多的考生报考他的学校,会把分数说的偏低一点。所以他说的分数仅仅可以作为参考,要三思而行。9、招办老师忽悠考生的力度,他越会忽悠,报考的孩子越多。不要听招生

6、老师的忽悠,有的老师是有招生任务的,会反复给考生打电话,甚至给你一些承诺,这些都没法律效力。10、你找的资料的可用性、可比性。了解了上述基础知识后,用线差和位次相结合来预测大学录取分数的过程,也就是填写一个表格的过程,下面我就来教您画这个表格。请看屏幕上的图片,您照着画即可。预测大学的名称、预测哪一年的分数一、计算线差并确定录取最低分对应的位次年份(近三年即可)最低录取分数线那一年的一本线线差该校录取最低分对应的位次二计算线差平均值p:最低位次平均值:三波动系数取a波动系数取b波动系数取c波动分数p(

7、1+a)波动分数p(1+b)波动分数p(1+c)四当年一本线+波动分数当年一本线+波动分数当年一本线+波动分数五结合位次:查看你上面算出的那个最低位次平均值在当年对应的分数是多少六从三个预测的分数中选一个比较接近的,并结合当年的具体情况确定修正值。七得出最后的预测分数现在,您手里应该画出了这样一个表格:预测大学的名称、预测哪一年的分数第一步:计算线差年份最低录取分数线一本线线差录取最低分对应的位次二计算线差平均值P:最低位次平均值:三波动系数取a波动系数取b波动系数取c波动分数p(1+a)波动分数p(

8、1+b)波动分数p(1+c)四当年一本线+波动分数当年一本线+波动分数当年一本线+波动分数五结合位次:最低位次平均值在当年对应的分数为六从三个预测的分数中选定一个,并结合当年的具体情况确定修正值。七得出最后的预测分数为具体应用这种方法时,要注意以下几点:1、注意线差逐年递增或递减的情况。2、对同一所大学,多算几年的,找出规律、找到感觉。如果预测的跟实际差别很大,就回到第三步,修改波动系数.3、慎重考虑可能导致分数升高的因素。4、多测几所大学,积累更多经验

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