​超实用！4个方法预估大学录取分，这样填志愿简直太简单了

超实用！4个方法预估大学录取分，这样填志愿简直太简单了

排名换算成绩法

排名换算成绩法也叫排位法。所指的“位”，就是每年由考试院公布的普通类文理科（历史/物理类）一分一段位次表，每个考生在获知自己的高考成绩时，同时可以得知自己的成绩在全省所处的位次，简称省排位。

近3年的一分一段表是考生志愿填报时非常重要的参考资料，各院校的录取分数每年都会有波动，但是录取分数的位次却相对会在一个比较稳定的范围内。考生可以查询各院校往年的录取分数及该分数往年排名位次情况，根据自己的位次来选择合理的院校。

大家看到的一分一段表，实际上“人数”是指这个分数的同分人数，“累计人数”是这个分数的排名。但其实同分的同学们都有单独的位次，是绝对不会重复的！

同分的情况如何排定位次？按照单科成绩！以福建为例：

那这个省排位位次应该如何运用于预测院校的录取分呢？下边就举例说明一下：

假设要预估中山大学今年在广东的录取分数线及大致排位：

第一步：将中山大学近3年在该省的录取最低分数找出来。

第二步：找好该省近3年的一分一段表，如：

2022年

注意：该年普通批物理类略有崩盘，排位暴跌，2023年参考时需辩证看待

物理类614分 省排位约13000

历史类602分 省排位1504

2021年

物理类629分 省排位8649

历史类615分 省排位1453

2020年

理科629分 省排位8426

文科605分 省排位1378

第三步：据此预估出2023年中山大学在该省的录取位次。历史类大约在1200-1400名左右，物理类大约在8500-12000名左右。

第四步：根据2023年该省的一分一段表得出该录取位次所对应的分数。

注意事项：

1.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。

2.这种方法的使用前提是该省的招生计划没有较大的变化。如果招生计划变化太大，势必会引起录取位次的大幅变动，尤其是排名比较靠后的大学变化幅度更大，这个时候就必须同时参照别的预估方法。

分差法

在进行录取分数预估前，我们需要明确一点，不同年份的高考分数、录取分数等不能直接进行横向和纵向对比。你不能说去年复旦大学的录取分数是650分，那今年的录取分数就在650分左右。因为每年高考题难度不同，招生计划数有变化，考生人数也有变化等，导致每年的省控线一年一个样，也就导致了不同年份的高考分数没有直接可比性。

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。

所谓分差，指的是高校某年的录取分数减去省控线的值。例如，2021年复旦大学在某省的最低录取分数是650分，该省的一批（本科批）控制线是500分，那分数差就是650分-500分=150分。我们可以将想要预测的高校近几年与省控线的分差都算出来，然后就能大致能判断出这所院校近几年的最低录取分区间段。小车提醒，在使用该方法时，最好再参考一下该校历年“录取平均分”与省控线的分数差。

注意事项：

1.近些年各省份响应国家号召纷纷开始调整大学录取批次（例如部分省份一二本批次合并，广东取消高优线等），如果遇到近几年你所在的省份在录取批次上有大调整，一定要分清是用哪条线做参考。

2.在使用此方法时，我们还需要注意查看想填报的大学在所在省份有没有进行志愿批次上的调整，比如招生批次从专科升到本科，或本二批升到本一批等。

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。

倒用排位法

这种方法其实就是“排位法”的灵活应用，具体方法就是通过计算“某个大学某年的最低录取位次”与“当年本批次最末尾考生的名次差距”，然后预估出该大学今年的录取位次。用这个方法的原因是有时候某个省份某批次招生总人数可能会发生较大的变化，这个时候越靠后的大学录取名次就会有越大幅度的变动。

比如某省份2020年的时候本科批一共招生35000人，A大学2020年的时候在该省的最低分录取位次是33000名。但2021年的时候安排到本科批的招生计划一共32000人，这个时候你总不能直接用“排位法”预估说该学校2021年的录取位次在33000名吧？毕竟2021年本科批的人数都没那么多。

这个时候比较合理的算法是用“倒用排位法”。先计算出2020年该校最低录取位次后边还有多少名考生在本科批次线以上，即35000-33000=2000人，也就是根据2020年的情况可知该学校的最低录取位次后边还有2000多名学生。同样的大致可知道2021年也大约会有2000多名的考生会排在该大学的后边，就能预估出该校2021年录取位次大致在32000-2000=30000名。

注意事项：

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2020年有300所大学在第一批次招生，2021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2020年有300所大学在第一批次招生，但2021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。

同比例法

一般情况下，在某个省份投放招生计划的本科大学总数不会有太大的变化，一个本科层次的大学在该省相邻几年的认可度也是不会有太大的变化的，那该大学在这个省所招收的学生水平也不会有太大起伏。

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。

于是就有了这种“同比例法”的预估方法，具体计算方式为：今年某大学的最低录取位次≈（历年某大学在该省最低录取位次 ÷ 全省当年本科批次线上总人数）× 今年全省本科批次线上总人数。

假设A大学的物理类在某省一直在本科批次招生，要预估A大学在该省2023年的物理类录取位次。

第一步：先找好A大学近3年在该省的物理类录取最低位次，假设：

2022年在该省的最低录取分数对应的位次是9500名；

2021年在该省的最低录取分数对应的位次是10500名；

2020年在该省的最低录取分数对应的位次是10000名。

第二步：再找好该省历年物理类本科批次线上的总人数，假设：

2022年该省理科本科批次线上人数为55000人；

2021年该省理科本科批次线上人数为60000人；

2020年该省理科本科批次线上人数为58000人。

第三步：找出省考试院公布的2023年该省物理类本科批次上线考生总数，假设为65000人。

第四步：求出以下比例值：A大学历年在该省最低录取位次 ÷ 该省当年本科批次线上人数。由2022年的比例情况预估2023年的录取位次是11225名；由2021年的比例情况预估2023年的录取位次是11375名；由2020年的比例情况预估2023年的录取位次是11206名。

第五步：预估2023年A大学在该省的录取位次。综合三年情况可以预估出A大学2022年在该省物理类的录取位次预估在11300名左右。

第六步：再将录取位次转变为对应的分数。

人工智能志愿卡

常用的预估大学录取分数的方法就是上面这几个，但其实除了上边的这几种预估方法外，每年还有部分高校官方会发布学校的预估投档分数/排位，并给出了志愿填报建议。请戳链接查看：招办刚刚透露！这些大学可大胆报考，你的排位符合吗？