我试着去预测这几所学校的分数线。

好消息是，我面对的是一个很简化的情况，除了北航外，其余四所大学的分数线相差不太大，我猜测它们的分数线可能服从一种很相似的规律。结果喜人，我去的学校的分数线和我预测的只差一分，其余学校分数线误差都在5分以内。方法简述：利用过去五年该省的一本分数线、五校过去五年各自的的平均录取分数，然后我用直线拟合25个线差数据（线差就是，某校某年的平均录取分数减去当年的一本分数线）。当一本分数线越高时，每个学校的线差都减小，一本分数线很低时，线差就会比较大。于是我就拿着这些数据，和高考当年的一本分数线成功预测了五所学校的分数线。注意事项: （1）为什么选择平均录取分而不选择最低录取线？这个很容易就明白，可靠性不在一个量级。

（2）能不能把这个规律运用到所有一本学校，甚至所有大学？我没有尝试过，不知道的。但是我相信根据过去的数据经过一定的修正就能得到可靠性较高的预测。

（3）为什么用直线拟合而不用高次拟合？其实每个学校的线差曲线都是由5个节点拟合出来的，所以最合适的拟合应该是四次曲线拟合才对。假如把这个写成程序，一定要用高次拟合。自己填志愿的话用直线拟合就足够了，误差够小了，高次拟合高中生也不太会。

（4）把自己分数线接近自己的考分的大学都拿来拟合，可以有效增加数据样本。

（5）打算用这个方法预测今年分数线的高三小朋友们记得回来告诉我效果怎么样。