基于正态分布的高考报考专业冲稳保区间的预测方法技术

本发明专利技术公开了基于正态分布的高考报考专业冲稳保区间的预测方法，涉及数据处理技术领域，S1、数据统计；S2、数据处理；S3、均值转换；S4、计算专业概率；S5、计算最终录取概率：根据S4中的步骤计算分数在所选专业中的专业概率，根据专业概率和专业计划人数确定最优发生概率，专业概率与最优发生概率相乘即可得到最终录取概率；S6、确定冲稳保区间。本发明专利技术采用上述步骤的基于正态分布的高考报考专业冲稳保区间的预测方法，充分考虑到高考录取分数线、大小年、排名变化、专业计划人数对专业录取分数线的影响，计算出相同专业，可报考分数区间不同分数的录取概率，并将录取概率划分到冲稳保录取难易度区间。录取难易度区间。录取难易度区间。

【技术实现步骤摘要】
基于正态分布的高考报考专业冲稳保区间的预测方法


[0001]本专利技术涉及数据处理
，特别是涉及基于正态分布的高考报考专业冲稳保区间的预测方法。

技术介绍

[0002]近年来，针对高考志愿填报的发展，许多公司开发相关产品。然而，目前一些产品仍然依赖简单的统计学原理，如线差法：将考生的分数减去今年考生所属批次、科类分数线与近几年考生所属批次、科类分数线的差值，找出分数满足的分布函数，预测录取概率。位次法：将考生的分数对应到最新年一分一段表所在排名，将近年专业的录取最低分对应到对应年份一分一段表所在排名，找出排名满足的分布函数，预测录取概率。
[0003]但在上述方法在预测录取概率时忽视了诸多重要因素，导致这些产品的录取概率精准度并不理想，并且没有划分录取难易度区间，或难易度区间划分不够科学，这对考生在志愿填报过程中可能产生一定的误导。
[0004]为了提升高考志愿填报的合理性，使考生分数更加保值，也就是减少考生分数与专业录取最低分的差值，应当结合先进的数据分析和建模方法，综合考虑多个维度的数据。通过更细致的数据分析和建模，可本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于正态分布的高考报考专业冲稳保区间的预测方法，其特征在于：S1、数据统计：获取的数据包括历史招生中的批次名称、科类名称、学校名称、专业名称、专业需求、专业计划人数、去年录取分数、前年录取分数，高考分数线中的年份、省份、批次名称、科类名称、批次线、批次线上人数，一分一段表中的年份、科类、累计人数、分数；S2、数据处理：选择S1中的数据建立数据库，并进行排名转换和排名比转换；S3、均值转换：比较当年批次线上人数是否大于去年批次线上人数，若是，则去年分数选择为去年排名转换分、前年分数选择为前年排名转换分；若否，则去年分数选择为去年排名比转换分，前年分数选择为前年排名比转换分；根据选择后的去年分数和前年分数计算变换后的均值；S4、计算专业概率P(a≤X≤b)：S4、计算专业概率P(a≤X≤b)：μ＝h
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6其中，μ代表正态分布的期望，σ代表正态分布的标准差，b是积分区间的上限，a是积分区间的下限，h为S3中变换后的均值，X在积分区间内，x为X的取值；S5、计算最终录取概率：根据S4中的步骤计算分数在所选专业的专业概率，根据专业概率和专业计划人数确定最优发生概率，专业概率与最优发生概率相乘即可得到录取概率；S6、确定冲稳保区间：通过对历史年份录取概率模拟及真实录取结果进行对比分析，确定冲区间、稳区间和保区间。2.根据权利要求1所述的基于正态分布的高考报考专业冲稳保区间的预测方法，其特征在于：S2中，数据库包括S1中的批次名称、科类名称、今年批次线上人数、去年批次线上人数、前年批次线上人数及由S1中...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵龙霄，佘彦，李想，马红光，王新鑫，
申请(专利权)人：安徽萃文科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：