[发明专利]一种高考志愿录取概率模型的建立方法

权利要求书

1.一种高考志愿录取概率模型的建立方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、根据确定的参考年份，对其高考分数进行预处理，将历年高考分数转化为待测年份对应的等效分数；

S2、对等效分数进行概率密度估计，并计算概率密度函数的可信度；

S3、根据等效分数及其概率密度估计，得到对应的不同分数段的录取概率模型；

所述步骤S1具体为：

将所述参考年份的高考分数作为原始分数；

查找参考年份中原始分数的一卡一段信息表，确定原始分数在参考年份中的位次；然后，查找待测年份的一卡一段信息表，确定和原始分数为相同位次的分数，该分数为待测年份中原始分数的等效分数；

转化为待测年份中待测学校中待测专业对应等效分数组成序列

所述步骤S2中，对所述概率密度函数进行可信度计算的方法具体为：

A1、对等效分数序列的样本均值构造服从自由度n-1的t分布统计量；

其中，为总体均值的无偏估计，且

A2、对等效分数序列的样本方差构造服从自由度n-1的χ²分布统计量；

其中，S为总体方差的无偏估计，；

A3、设定α＝0.05；

A4、计算得出等效分数序列的均值和方差的显著水平为1-α的置信区间；

所述等效分数序列的均值的显著水平为1-α的置信区间为：

所述等效分数序列的方差的显著水平为1-α的置信区间为：

A5、判断均值与置信区间A_μ，方差与置信区间的关系，若且进入步骤A6；否则令α＝α+0.05，并返回步骤A4；

A6、得到等效分数概率密度函数的可信度为1-α；

所述步骤S3具体为：

设定所述序列中，序列最小值为序列均值为序列最大值为且确定高考分数最低分和最高分分别为0分和750分；

根据等效分数概率密度函数ρ(x)分别计算出0、和750分处的概率，得到各个分数段的录取概率分别为：

得到高考志愿录取概率模型为：

式中，为待测年份分数s的等效分概率，t为年份。

2.根据权利要求1所述的高考志愿录取概率模型的建立方法，其特征在于，所属步骤S2中，等效分数符合正态分布；

对等效分数进行概率密度估计的方法具体为：

S21、计算等效分数序列里的样本均值

式中，n为等效分数样本的数据总数，i为第i个等效分数的下标；

S22、计算等效分数序列里的样本标准差

S23、根据均值和标准差，计算得到等效分数序列的概率密度估计函数；

式中，ρ(.)表示估计出的概率密度函数。