Fait20 전년도 합격선 형성 지점 총정리
전년도 Fait20 보고서는 436개 모집 단위에 대해 추정을 했습니다.
436개 모집 단위에 대해, Fait Greenlight™ 가 켜진 점수에서 지원을 했을 때 합격할 확률은 100% 였습니다.
Fait20 보고서에 표시되었던 확률의 점수에서, 실제로 지원을 했을 때 합격할 확률을 1%p 단위로 표시하면 아래와 같습니다.
아래 표에 보이는 제일 좌측 열 "Fait20표시확률" 은 Fait20 보고서에 실제로 표시된 합격 확률을 말합니다.
제일 오른쪽 열 "실제합격확률" 은 작년 2020학년도 정시모집에서 각각의 점수대(%)에서 지원한 학생들이 최종 차수 추가합격 기준으로 최종합격할 확률입니다.
가운데 열 "실제연산확률" 은 통계엔진이 내부적으로 연산했던 확률을 말합니다. Fait 보고서는 60% 이상의 확률을 표시할 때 실제로 연산된 확률보다 더 낮은값으로 보고서에 확률을 표시합니다. 실제로 발행된 Fait 보고서에서 그 이유가 설명된 부분을 인용하면 아래와 같습니다.
가령 위 실제 결과값에서, 52% - 52% - 52% 는 통계엔진이 실제로는 52% 확률로 합격할 것이라고 예상해서, 보고서 상에는 52% 로 표시를 했고, 실제 합격 확률도 52% (436개 모집단위 중 225개에서 합격) 였다는 것을 의미하고,
80% - 95% - 97% 는 통계엔진이 실제로는 95% 확률로 합격할 것이라고 예상했지만, (불합격할 5%의 구매자들이 받을 충격을 고려해) 보고서 상에는 80% 확률로 합격할 것이라고 표시했고, 실제로는 97% 확률로 합격했다는 것을 의미합니다.
각각의 모집 단위별로, 합격자 평균점수에서 표시된 Fait20의 확률, 최초합격컷의 확률, 최종합격컷의 확률을 정리하면 아래와 같습니다.
가령 아래에서, 간호대학이 82.2% - 77.3% - 54.9% 라고 되어 있으면, 작년 입시에서 해당 학부에 합격한 학생들의 평균점수와 동일한 점수를 받은 학생이 작년 Fait20 보고서를 받아봤다면, 그 보고서에는 82.2% 라고 적혀있을 것이라는 의미이고, 77.3% 이상의 확률을 받은 학생들은 최초합격을 했으며, 54.9% 이상의 확률을 받은 학생은 (추가합격자로) 최종합격을 했다는 의미입니다.
서울대 문과
가장 오른쪽에 있는 Fait20% 최종컷 값이 50.0%에 가까울수록 예측 값과 소수점 이하 자리까지 완전히 정확히 일치했다는 의미입니다.
실제로는 예측 값에서 소수점만 조금 변해도 30~70% 사이를 크게 왔다갔다 합니다. 그래야 60% 확률에서 실제로 60% 합격하는 정밀도가 나옵니다. 따라서 30~70% 구간 내에 최종컷이 들어간 경우 거의 소수점 단위 내지는 1~2점 이내로 예측이 정확한 경우라 볼 수 있습니다.
모든 학과에서 50.0% 컷이 나온다고 정확한 것이 절대 아닙니다. 그러면 정확도는 훨씬 떨어집니다. 왜냐하면 모든 학과에서 50.0%에 커트라인이 형성되면, 51% 확률에서 합격할 확률은 51%가 아니라 100%가 될 것이기 때문입니다. (이해가 직관적으로 되지 않을 수 있는데 곰곰히 생각해 보시기 바랍니다)
50%에서 멀어질수록 예측과 차이나는 결과가 나온 것인데,
0%에 가까운 방향으로 갈수록 (더 초록색) 예측값에 비해 합격선이 낮았다는 것이며 (펑크)
100%에 가까운 방향으로 갈수록 (더 빨간색) 예측값에 비해 합격선이 높았다는 의미입니다.
모든 추측은 최종합격선을 기준으로 한 것이므로, 합격자평균이나 최초컷은 100%에 더 가까운 (더 빨간) 것이 당연합니다.
한 가지 더 강조하고 싶은 점이 있습니다.
예를 들어, 위에서 의류학과 최종합격선이 80.6% 에서 형성되었다고, 올해도 80.6% 이상을 받아야 합격이 가능한 것이 절대 아닙니다.
반대로 지리교육과에서 26.4% 가 나왔다고, 올해도 26.4% 이상에서 합격 가능한 것이 절대 아닙니다.
위와 같은 작년 결과와, 더 과거의 10년치 결과를 모두 고려해 올해 합격확률이 보정되기 때문입니다.
올해 의류학과에서 합격 가능성이 60% 라고 나왔다면, 올해 합격 가능성도 60%이고,
지리교육과에서 합격 가능성이 60% 라고 나왔다면, 올해 합격 가능성도 60%입니다.
적어도 이 점만은 꼭 고려해 자료를 해석하시기를 당부드립니다.
이 자료는 올해 값을 해석하는 데 사용해서는 절대 안 되고("작년에 43% 이상이면 붙었으니까 올해도 43%면 붙겠지"),
작년 추정치의 대략적인 경향을 판단하는 용도로만 사용하셔야 합니다.
여기 빨간색으로 강조한 문단이 이해가 가지 않으신다면, 그냥 이 글은 무시하고 읽지 마시길 바랍니다.
괜히 혼동을 더 주기 때문에 안 보느니만 못하기 때문입니다.
연세대 문과
고려대 문과
(글씨색이 다른 것에 특별한 의미는 없습니다. 내부적으로 해당 학과의 연산식이 다름을 표시하기 위한 용도입니다.)
서강대 문과
성균관대 문과
한양대 문과
중앙대 문과
다군은 충원률이 높기 때문에 최초컷은 아주 높고, 확률이 높게 표시되는 것은 자연스러운 현상입니다. (예: 경영경제대학)
이하 다른 대학들도 모두 마찬가지입니다.
경희대 문과
한국외대 문과
시립대 문과
이화여대 문과
서울대 이과
연세대 이과
고려대 이과
서강대 이과
성균관대 이과
한양대 이과
중앙대 이과
경희대 이과
시립대 이과
이화여대 이과
Fait Medical
위 436개 모집 단위에 대해,
최종합격선이 형성된 지점의 표시확률을 모두 평균하면 50.4% 였습니다. (50% 에 가까울수록 정확)
Fait 에 대해 자세히 알아보고 싶으시면 아래 파란 글씨를 눌러보세요.
Fait
p.s. 올해로 10주년을 맞은 Fait는 올해가 마지막입니다.
오르비 내 인공지능 부서가 너무 빨리 성장해 Fait 팀도 연구를 돕기 위해 올해부터 AI팀에 흡수되기 때문입니다.
그동안 Fait를 사랑해주셔서 감사드립니다.
0 XDK (+1,000)
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1,000
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