숫자는 어디서 왔고, 어떻게 계산하나

1. 원자료

합격선은 각 대학이 입학처에 공개한 정시 입시결과(PDF·엑셀)에서 학과 단위로 옮겼습니다. 대학마다 공개 항목이 달라 70% 컷, 평균, 최저, 환산점수, 등급 중 공개된 것만 싣고, 없는 값은 비워 둡니다. 추정해서 채우지 않습니다.

경쟁률은 원서접수 대행사(진학어플라이)의 마감 집계 2017–2026학년도입니다. 모집인원이 학과별이 아니라 전형 전체로만 공개된 경우 ‘공동’으로 표시하고 경쟁률은 원자료 값을 씁니다. 원자료에 군 표기가 빠진 해(2023학년도 등)는 같은 학과의 인접 연도 군을 가져오고 *로 표시합니다.

2. 2027 합격선 예측

학과·전형별 백분위 70% 컷 시계열에 몇 가지 예측식(직전 연도, 최근 3년 평균, 최근 가중평균, 추세 보정)을 적용해각 학과의 마지막 해를 그 이전 자료로 맞혀보는 백테스트를 하고, 오차가 가장 작은 식을 씁니다.

불확실성 σ는 백테스트 오차와 학과 자체의 연도별 변동을 합쳐 정합니다. 70% 컷은 등록자 중간보다 아래 지점이라 실제 합격 하한보다 높으므로, 70% 컷과 최저점을 함께 공개한 학과들의 간격으로 하한을 보정합니다.

상위권 학과일수록 합격선이 해마다 덜 흔들립니다. 그래서 오차와 하한 간격을 합격선 수준별로 따로 씁니다.

σ 보정 후 백테스트 구간 적중률: ±0.67σ 52% · ±1σ 71% · ±1.645σ 92% (이론값 50 · 68 · 90%).

3. 합격 가능성

내 지표는 국어·수학·탐구(2과목 평균) 백분위의 평균입니다. 예상 합격 하한과의 차이를 σ로 나눈 값에 정규분포를 적용해 확률로 바꾸고, 85% 이상 안정 · 60% 이상 적정 · 35% 이상 소신 · 12% 이상 상향으로 나눕니다.

대학 반영비율(국·수 가중, 탐구 1과목 반영, 영어 가감점)은 학교마다 다릅니다. 이 계산은 공통 축(국수탐 백분위 평균)으로 본 근사이며 ±2점가량 어긋날 수 있습니다. 환산점수만 공개한 학과는 확률을 계산하지 않습니다.

4. 추가합격

‘몇 바퀴’는 충원합격 인원 ÷ 모집인원, ‘최종 예비순위’는 대학이 공개한 마지막 추가합격자의 예비번호입니다. 2027 예상 예비순위는 (예비순위 ÷ 모집인원)의 최근 가중평균에 최근 모집인원을 곱한 값이고, 괄호 안은 과거 최소–최대 범위입니다.

5. 연쇄 예측 — 최초합 · 추가합격 · 예비번호

57개 대학 1,974개 학과에 대해, 가상 수험생 약 6.5만 명이 가·나·다군 원서를 쓰고 → 최초 합격 → 더 나은 곳으로 옮기며 → 빈자리가 예비 순번대로 채워지는 과정을 회차마다 되풀이하는 에이전트 시뮬레이션(ABS)입니다. 학과 지원자 수준은 시뮬레이션 등록자 70% 컷이 예상 70% 컷과 맞을 때까지 되풀이해 맞춥니다 (재현 오차 RMSE 2.058점).

온길 입시가 대학 원문에서 옮긴 충원 실적(2018–2026)으로 두 번 보정합니다. ① 이탈 · 학과 취향 같은 전체 변수를 실측 충원율에 맞추고 (945개 학과, 기본 이탈 0.16 · 최상위 이탈 0.15 · 학과 취향 1), ② 그래도 남는 학과별 차이는 그 학과의 실측 충원율과 시뮬레이션 값을 섞어 메웁니다.

합격선 백테스트(2026 맞히기): 1029개 학과 · RMSE 4.90점 (작년 그대로 5.15점). 온길 입시의 2021–2023 원문 입결을 더해 원래 3개년(907개 학과 · 5.23점)보다 검증 범위와 정확도가 모두 늘었습니다.

이 화면의 합격 가능성은 최근 3개년 + 영어 · 학교 환산 보정 식이고, 학과 페이지의 확률은 9개년 백분위 시계열 식이라 숫자가 조금 다를 수 있습니다. 예비번호는 학과 단위 추정이며 실제 충원은 대학 발표로 확인하세요.