每年在高考填報志願的時候，當大家已經選擇完院校和專業都已經選之後，有些人卻不敢把這些學校和專業填報志願表裏，原因就是不知道自己的錄取風險到底有多大，本篇文章，小編利用自己六年從事高考志願填報的實際經驗，總結了一下錄取風險的測算方法，以公式的形式體現，不同的省份可能會有些差別，這裏以吉林省2020年理科考生為例。
測算風險必備工具：3~5年的吉林省普通高校招生指南或報考軟件。
測算風險必備數據：最高分、最低分、平均分、線差、位次、招生人數
2018年、2019年、2020年理科一批次控制線分別為533分、530分、517分。
2018年、2019年、2020年理科二批次控制線分別為405分、350分、336分。
首先，找你所填報院校校近幾年錄取的最高分和最低分，分別查找最高分最低分對應參考年份的位次，分別設為A1~B1、A2~B2、A3~B3，A為最高分位次，B為最低分位次，考生2019年位次設為C，如果對比三年內的位次，三年內C都小於等於B的，説明該考生被這個學校錄取的概率非常大；小的越多，錄取的概率越大；如果三年內，只有兩年C小於B，説明該考生報考這個學校有一定的風險，但風險不高，這個學校可以算是“衝、穩、保”中“衝”的範圍；如果三年內，只有一年C小於B或者三年內C都大於B，則説明，考生報考這個學校的風險很大，不建議填報此學校。根據位次對比，可以初步鎖定院校選擇範圍。
院校範圍鎖定之後，找到自己心儀的學校，下面來計算如果被該校提檔，該校招生各個專業錄取概率。首先，找到3年內招生指南上冊，分別找到考生所填報專業的3年內的錄取最高分、最低分、招生人數、錄取人數。
方法一：線差法
首先分別測算出填報專業三年錄取的平均分，如果知道該專業錄取每個人的分數，可以把這些分數加在一起，之後再除以該專業錄取總人數，比如該專業2020你那一共錄取了3個人，3個人的分數分別是565、566、567，測算平均分，（565+566+567）/3這樣算出來的平均分比較準確；如果不知道錄取每個人的分數，也可以用最高分加最低分之後除以2算出平均分。
分別選出該專業三年錄取的平均分後，用這個平均分減去對應年份的本科控線，由於2019年開始，吉林省二、三批次合併，新的二批次線沒有參考價值，但是一批次線還是有參考性的，所以，不管是哪個批次的分數，統一減去一本線就可以。專業錄取平均分減去對應年份的一批線，得出的值我們分別為X1、X2、X3，考生的高考分減去當年的一批線，設這個值為Y，用Y分別與X1、X2、X3進行對比，如果三年內都是Y<X，那就説明考生的錄取幾率比較低，小的越多，幾率越低，風險越大，超過5分，建議重新選擇專業；如果三年內，有兩年Y≥X，則説明考生報考這個專業有一定的風險，不過風險係數很低，該專業可以填報；如果三年內都是Y≥X，則説明考生的錄取幾率很高，大的越多，幾率越高，錄取風險也就越小，超過15分，建議從新選擇院校，實現分數最大化。風險等級：高、中偏高、中、中偏低、低。
方法二：位次法
首先，算出考生當年的位次，設為W，然後分別找到所填報專業最高分和最低分對應年份的最高位次和最低位次，測算出平均位次，測算方法，與上述測算平均分的方法相似，測算出來的三年的平均位次分別設為W1、W3、W3。
用W分別與K1、K2、K3進行對比，如果三年內都是W>K，那就説明考生的錄取幾率比較低，大的越多，幾率越低，風險越大，超過1000，建議重新選擇專業；如果三年內，有兩年W≤K，則説明考生報考這個專業有一定的風險，不過風險係數很低，該專業可以填報；如果三年內都是Y≤X，則説明考生的錄取幾率很高，小的越多，幾率越高，錄取風險也就越小，超過2000分，建議從新選擇院校，實現分數最大化。風險等級：高、中偏高、中、中偏低、低。
方法三：換算法
這種方法操作起來是比較簡單的，首先，找到考生當年的位次以及前三年的一分段表，假設考生2020年高考分數571分，位次8298名。然後，在三年的一分段表內，找到與8298名相近的位次，比如，2019年，吉林省理科與8298名相近的位次是8316，對應的分數是578分；2018年，吉林省理科與8298名相近的位次是8306，對應的分數是583分；2017年，吉林省理科與8298名相近的位次是8269，對應的分數是556分。得出換算結果，考生2020年高考571分，相當於2019年、2018、2017年考了578分、583分、556分。
得出換算分數後，可以用這個分數對比所填報專業對應年份的錄取最低分，如果三年內都可以被錄取，則説明錄取的幾率很大；如果三年內只有兩年可以被錄取，則説明考生報考這個專業有一定的風險，不過風險係數很低，該專業可以填報；如果三年內都不能被錄取，那還是換個專業吧，這個專業不值得這麼衝。風險等級：高、中偏高、中、中偏低、低。
用以上三種方法測算出來專業的錄取風險後，我們假設被該專業錄取的幾率很高，那麼下一步就要看看這個風險到底高到什麼程度了（錄取幾率低的話，也可以用這個算法測算一下低到什麼程度）。首先，分別用所選擇專業三年的最高分減去最低分，得出Z1、Z2、Z3，對應年份這個專業的招生人數分別設為S1、S2、S3，用Z1、Z2、Z3分別除以S1、S2、S3，得出F1、F2、F3，F就是這個專業錄取時大致每個人分值區間佔比，再看看Y和X的差，與F進行對比，可算出考生大致在哪個區間被錄取，前段，中段還是後段。如果Y-X>F，則該考生可能被這個專業的前段錄取；如果Y-X=F，則該考生可能被這個專業的中段錄取；如果Y-X<F則該考生可能被這個專業的後段錄取，最後綜合該專業總招生人數，能大致算出來考生能被第幾名錄取。
例：用已經錄取結束並且公佈數據的年份舉例比較直觀一些，假設，吉林省考生，理科，2019年高考成績563，位次C=10878，高出一本控線Y=33分。填報志願：燕山大學：車輛工程，數據如表一，表二
表一：燕山大學歷年錄取分數線
表二：燕山大學車輛工程專業錄取數據
第一步：由表一可見，考生2019年位次，正好在燕山大學近三年錄取位次區間內，可以考慮報考該院校。
第二步：由表二可見，考生位次與車輛工程專業的位次在2017年是有一定差距的，而且考生2019年高出一本線分數，與車輛工程專業近三年高出一本線分數相差很大，則説明，如果考生報考燕山大學，肯定是可以被提檔的，但是，車輛工程專業錄取存在一定風險，需詳細計算，車輛工程專業，屬於本志願“衝”的範圍。
第三步：測算錄取區間
2016年：589-554=35（Z1），35÷14（S1）=2.5（F1），33-41.5=-8.5<2.5
説明：如果該考生被錄取的話，應該也是在中間人數，14人的中間數，被第7人之後錄取，每個人的錄取分值區間大概是2.5分，那麼該考生根據2016年的數據，可能被此專業的第13或14名錄取，不被錄取的幾率也很大，風險評估，高度風險。
2017年：582-544=38（Z2），38÷13（S2）=2.9（F2），33-56=-23<2.9
説明：如果考生被錄取的話，應該也是在中間人數，13人的中間數，約等於被7人之後錄取，每個人的錄取分值區間大概是2.9分，那麼該考生根據2017年的數據，可能被第13人錄取，甚至不被錄取，風險評估，極高度風險。
2018年：582-568=14（Z3），14÷13（S3）≈1（F3），33-45=-12<1
説明：如果考生被錄取的話，應該也是在中間人數，13人的中間數，約等於被7人之後錄取，每個人的錄取分值區間大概是1分，那麼該考生根據2018年的數據，可能被第13人之後錄取，那就是不可被錄取，風險評估，極高度風險。
總評：根據位次，該考生三年之內，只滿足一年的條件，錄取風險很高；根據線差，該考生三年之內，無一年滿足條件，不可能被錄取；根據招生人數以及分值區間，該考生3年之內僅滿足一年，而且風險還很大。數據綜合評價之後，可以看出，考生報考燕山大學車輛工程專業錄取風險可評估為高度風險，雖然該專業的風險極高，但是該考生肯定會被燕山大學提檔，而且一所學校可以填報6個專業，按“衝穩保”原則，車輛工程專業，有“衝”的價值，剩下的5個專業也可以按照此方法進行推算，只要有一個專業風險評估中等的話，考生被調劑的幾率就很小，所以，在填報專業的時候，建議大家一定要拉好梯度，並綜合冷門熱門等其他因素，才能實現完美填報。
這個算法只能初步測算大概的錄取風險，具體算法還需要綜合錄取規則、招生模式、投檔比例等多種情況，各位考生和家長如果想精準測算錄取風險，建議找專業人士進行諮詢。
聲明：此算法未經任何權威審核，純屬個人總結，僅供參考，出現任何問題，作者不負任何責任，最終解釋權由作者所有。