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第二部分：出分后——如何用真实分数和位次计算概率
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2.1 数据获取
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· 用户输入：真实分数_26
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· 系统获取：2026年一分一段表（官方发布，4月9日）
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· 查表得到：真实位次_26
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· 历史数据：2024年、2025年各院校专业的最低录取位次（及招生计划）
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2.2 核心计算流程
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步骤1：获取目标院校专业的历史录取位次
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· 对于某院校专业，取 历史位次_2025 和 历史位次_2024。
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· 若两年都有，计算加权：历史位次_加权 = 0.7×位次_2025 + 0.3×位次_2024
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（权重可后台配置，默认最近一年权重大）
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· 若只有一年，则直接使用该年数据，并标注“数据较少”。
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步骤2：招生计划修正（得到等效历史位次）
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根据2026年招生计划与历史年份计划的变化，对历史位次进行修正：
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变动 修正公式 说明
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扩招（计划增≥10%） 等效位次 = 历史位次 × (1 + 扩招系数) 门槛降低，位次数字变大
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缩招（计划减≥10%） 等效位次 = 历史位次 × (1 - 缩招系数) 门槛提高，位次数字变小
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稳定 等效位次 = 历史位次 不变
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· 默认扩招系数=0.15，缩招系数=0.20，后台可调。
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步骤3：对比用户真实位次与等效历史位次
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差值 = 用户位次 - 等效历史位次
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· 若 差值 ≤ 0：用户位次更靠前（数字小），录取希望更大。
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· 若 差值 > 0：用户位次更靠后，希望更小。
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步骤4：计算录取概率
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采用分段线性函数，将“用户位次相对于等效位次的偏离程度”映射到概率。
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定义：
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相对位置 = (用户位次 - 等效位次) / 等效位次
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· 相对位置 = 0：用户位次等于等效位次 → 基准概率 50%（可调整）。
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· 相对位置为负（用户更优）：概率提升。
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· 相对位置为正（用户更劣）：概率降低。
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概率映射公式（线性）：
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概率 = 50% - 相对位置 × K
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· 当相对位置 = -0.15（用户位次比等效位次低15%）时，概率 = 50% + 0.15×K，设K=250，则概率≈87.5%。
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· 当相对位置 = +0.20（用户位次比等效位次高20%）时，概率 = 50% - 0.20×250 = 0%（保底5%）。
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实际分段实现（更直观）：
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用户位次范围 概率 推荐等级
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≤ 等效位次 × 0.85 90% - 95% 稳妥
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(等效位次×0.85, 等效位次] 70% - 90% 可冲 / 稳妥
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(等效位次, 等效位次×1.15] 40% - 70% 谨慎冲刺
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等效位次×1.15 5% - 40% 风险较高
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具体概率值可在区间内线性插值。例如：
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· 用户位次 = 等效位次 × 0.92 → 属于第二档，概率下限70%，上限90%，按比例：70% + (0.92-0.85)/(1-0.85) × (90%-70%) = 70% + 0.07/0.15×20% ≈ 79.3%。
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步骤5：输出结果
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· 展示：录取概率 XX% + 推荐等级 + 填报建议。
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· 同时显示等效历史位次、用户位次、计划变动情况。
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2.3 新增专业的概率计算（无历史位次）
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当专业为2026年首次招生时，使用招生计划排名法（已在PRD中说明）：
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· 获取该专业大类的2026年一分一段表。
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· 获取公办招生总人数、民办招生总人数。
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· 根据用户位次与累计计划人数的关系，直接赋予基准概率（60%-80%等），无需与历史位次对比。
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第三部分：完整计算示例
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示例背景
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· 用户：26年真实分数 210分，查26年一分一段表得位次 1050名。
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· 目标院校：XX学院计算机专业。
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· 2025年录取位次：1200名，招生60人。
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· 2024年录取位次：1150名，招生55人。
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· 2026年招生计划：75人（扩招25%）。
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· 系统参数：扩招系数0.15，加权权重0.7/0.3。
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计算过程
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1. 历史加权位次 = 0.7×1200 + 0.3×1150 = 840 + 345 = 1185名。
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2. 扩招修正：扩招25%（≥10%），等效位次 = 1185 × (1 + 0.15) = 1185 × 1.15 = 1362.75 ≈ 1363名。
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3. 用户位次 = 1050名，小于等效位次1363，用户更优。
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4. 相对位置 = (1050 - 1363) / 1363 = -313 / 1363 ≈ -0.2296。
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5. 落在第一档（≤ 0.85×1363=1158.55）？1050 ≤ 1158.55，是 → 概率区间 90%-95%。
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· 插值：90% + (1050-? 具体线性映射) 可简化直接给92%。
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6. 输出：录取概率 92%，等级“稳妥”，建议“可作为保底志愿”。
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第四部分：前端与交互要点
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4.1 出分前界面
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· 显示“预估模式”标识。
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· 用户输入预估分后，系统展示推荐院校列表，仅显示等级（稳妥/可冲/谨慎冲刺/风险较高），不显示百分比概率。
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· 提示：“当前位次为估算值，4月9日后输入真实分数可获精准概率。”
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4.2 出分后界面
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· 用户输入真实分数，系统自动从26年一分一段表匹配位次（也可让用户手动输入位次）。
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· 展示每个院校的录取概率（百分比） + 等级 + 详细对比数据。
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· 对于新增专业，展示特殊标签“🆕新增专业”和基于计划人数的概率。
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4.3 数据刷新
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· 4月9日当天，系统后台导入官方26年一分一段表，前端自动启用真实位次模式。
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· 对于之前已输入预估分的用户，可提示“您的真实分数已公布，点击更新推荐”。
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第五部分：公式与参数汇总表
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用途 公式 参数
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预估位次（出分前） 调整分 = 预估分 - (预估省控线_26 - 省控线_25) 位次_25查表 预估位次 = 位次_25 × (总人数系数) 总人数系数默认1.0，后台可调
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历史位次加权 加权位次 = w×位次_25 + (1-w)×位次_24 w=0.7
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计划修正（扩招） 等效位次 = 加权位次 × (1 + 扩招系数) 扩招系数=0.15
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计划修正（缩招） 等效位次 = 加权位次 × (1 - 缩招系数) 缩招系数=0.20
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概率分段 见上文表格 阈值系数：0.85, 1.15
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新增专业概率 公办：70%，民办：60%，超计划：30% 后台可调 |