세테리스파리부스 [485365] · MS 2013 (수정됨) · 쪽지

2020-12-31 22:44:13
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적중률50프로,승률 25프로짜리 문과 n수생의 스나에 관한 이야기 4편

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<표본분석에 대하여>

우선분석하는 방법은 다양합니다왜냐면미분법처럼 정해진게 아닙니다다항함수를 미분하라하면 미분법에따라 해야겠죠근데 표본은 따로 어떤식으로 분석해야만한다는 그런게 없습니다그러니이런 분석방법도 있구나 하면 됩니다누군가는 정말 무식하게 하는구나 싶기도 할거고누군가는 이럴 수도 있겠거니 할겁니다상관없습니다저는 이런식으로해서 결국엔 누차하지만 스나로 들어갔으니까요.


표본분석의 절차는 크게

1.업데이트 될 때마다 표본을 수집한다

2.표본 수집후 해석한다

3.1과 2를 누적해서 반복한다

4.누적된 데이터와 경쟁률을 고려하여 원서를 쓴다


...네 이게 답니다그리고 당연히 진학표본분석을 말합니다그리고 표본해석은 반드시 엑셀없으면 못합니다엑셀함수를 적어도 쓸 줄은 알아야합니다.


1.업데이트 될 때마다 표본을 수집한다

 1)표본 수집의 범위

 우선원칙적으론 s대부터 본인이 원하는 라인까진 수집해야합니다만약에 본인이 서성한쓰신다면 s대부터 ky, 서성한까지고중경외시쓰면 중경외시전라인이랑 s부터 모조리 수집해야합니다정말 어렵다면 s대는 빼더라도 ky부턴 분석해야합니다.

 ===>정말 어렵더라면자기 윗라인이라도 분석해야합니다왜냐하면윗라인사정에 따라서 아랫라인에 영향을 받습니다. s대는 윗라인이 없으니 차치하더라도당장 ky는 s대 빵폭에 따라서 ky 빵이 결졍되고마찬가지로 ky폭빵에 따라서 가군 서성(빵이결정되고가군 서성한 빵폭에 따라서 나군 성한 빵폭이 결정되고... 또 ky에 얼마나 몰렸느냐에 나군 성한 빵이 결정되고,,. 나군 성한빵폭과 교대에 따라서가군 중경시 빵이 결정되고... 이런식으로 계속갑니다만약 본인이 중경시라인이라 하더라도 결국엔 위부터 바라보는게 가장 스나가 정확해집니다

그리고 같은 과에선 모든 과를 찾으셔야합니다 한편 본인이 중경외시라인을 주력으로 분석한다면 경희대 경우 한의대나 이대의 의예 이런 과는 제외하셔도 좋습니다


 2)표본 수집의 대상

 데이터는 여러 가지를 담습니다예를 들어서 저라는 데이터는 남자이고 나이는 몇 살이고... 여자친구는 있고 없고... 근데 원서입장에서 무슨 쓸모가 있나요결국 원하는 데이터는 성적이 그 대학에서 그 학과에서 몇등이고 어떻게 원서를 쓸지가 중요하죠.

 그래서 저는 다음과 같이 표본의 데이터를 수집했습니다각 해당과에서 

(1)나의등수 – 실지원 20개를 했을 때 자신의 표본상 등수를 의미합니다

(2)실지원자수 – 모의지원상 실지원자 총수를 의미합니다.

(3)진학4에서 제시하는 각과의 예상경쟁률 – 그 말대로 진학4가 제시하는 경쟁률을 의미합니다.

(4)진학4에서 제시하는 최초합격인원자수 – 모의지원 상세보기에서 진학4에서 제시하는 최초합격자수를 의미합니다직접 세셔야합니다.

(5)진학4에서 제시하는 추가합격자수모의지원 상세보기에서 진학4에서 제시하는 추가합격자수를 의미합니다직접 세셔야합니다.

(6)표본 실지원자의 지원 정보모의지원 상세보기에서 표본이 어디에 지원할 지를 확인할 수 있는데 이를 수집하면 됩니다캡쳐보단 동영상 녹화하는게 낫습니다어차피 빵날 학과만 유독 볼거니 일일이 캡쳐할 필요도 없고다 보지도 않습니다.


우선은 이게 답니다글로하니까 적지만실제로 실제 대학의 학과는 20~30개가 기본입니다지원군이 많지 않은 서성중시야 나은데 나머진 정말 많습니다하지만 스나 절실히 붙고싶다면 하시는게 낫습니다업데이트 될 때마다아니면 최소 하루에 정기적인 시간대에 한번은 해야합니다만약에 추가적으로 해석할 유의할 데이터가 있으면 수집하십쇼 저건 예시입니다..

 

2.표본 수집후 해석한다

 해석하는 지표는 스스로 찾아내면 좋겠지만제가 활용한 지표중 몇 개만 알려드립니다이런식으로 데이터를 해석하면됩니다인문논술 수리통계문제랑 비슷합니다.


다시 한번 말씀드리지만엑셀 함수 곱하기 나누기정돈 할줄 알아야 분석합니다.


최초합격인원 차지비율=(4)진학4에서 제시하는 최초합격인원자수/총지원자수

진학4가 현재 합격인원중에서 최초합인원을 얼마나 잡았는지를 의미합니다

 =>가령 to가 10명인데 수집한 (4)의 자료에서 8명이라 잡았습니다그러면 8/10해서 0.8입니다아직 진학4는 2명이 더 들어올 것이라고 추정하는겁니다만약에 5명이라면, 5명 더 들어올거라고 생각하는것이고진학4생각엔 현재 지원풀이 적다고 판단하는겁니다반면 10명이나 11명이라면 지원풀이 다 들어왔을거라 예상하는 것이죠.

 ===>여기서 스나는 이런 가정에서 시작합니다. 값이 1미만이지만 실제로 이대로 간다면적정지원풀이 부족한게 아니라 이게 실제 지원풀이라면하지만 막상 해보면 많은 과들이 1미만이 뜹니다실제로 그래야하는게 표본추출이니 더 들와야하는게 맞습니다하지만 여기서 빵은 진짜로 1미만이 뜬 표본과 실제 원서지원시의 풀이 비슷하면 빵이날 가능성이 큽니다왜냐하면 가령 5명으로 잡은 근거는 대개는 누백을 사용한 적정 예측점수를 활용하는데실제원서지원풀과 같다면 실제 최초합인원은 5명이아니라 10등인거죠진학4가 예측을 틀리게했다면 빵이터지는거죠.

 ==>이런 식으로계속 추이를 보면 여러 가지로 해석가능합니다계속 근처면 그 지원풀 그대로 원서까지 갈 가능성이 높겠죠.

 =>보통은 gs성장이나 페it등 예측 점수랑 비교해서 풀의 적정성을 따지는게 바람직합니다다른 지표들도 마찬가지로...


추합인원 차지비율=(5)진학4에서 제시하는 추가합격자수/(5)진학4에서 제시하는 추가합격자수+(4)진학4에서 제시하는 최초합격인원자수

진학4가 현재 추가합격자를 전체 현재 표본상 합격자수에 얼마나 잡았는지를 제시합니다.

=>가령 최초합인원(4)을 8명 잡았고추가합격자수(5)를 4명 잡았으면, 4/12해서 0.333이 나오겠죠일반적으로 다 통계내보면 0.333정도합니다.

===> 일반적인 다른 학과 평균보다 지나치게 높다면 현재 지원자수가 많이 빠져나갈 것이라 예측하는건데다소 주의해야할 게 현재 표본이 실제로 나갈지를 잘 봐야합니다.(3지망 지원정보를 봐야합니다실제로도 많이 빠져나갈 표본들이라면 추정이 맞겠지만그러지 않다라면 과하게 커트를 낮게잡고 있는 것이죠빵이 나기 어려운 구조입니다반대로 지나치게 평균이 낮은데 실제로도 덜 빠져나갈 것 같다면 맞는 추정이지만실제론 더 빠져나갈것같다면 이는 커트를 지나치게 높게 추정하고 있는 것이죠이런 경우 빵이 날 가능성이 있습니다. 

 

표본상 합격비율=(5)진학4에서 제시하는 추가합격자수+(4)진학4에서 제시하는 최초합격인원자수/(2)실지원자수

-진학4에서 제시하는 총합격자수가 전체 지원자수 대비 얼마나 되는가를 의미합니다.

=>가령 최초합8+추가합격자4명이고 전체 실지원자수가 36명이면, 12/36해서 0.333입니다

일반적으로 0.35정도 잡히는 것 같습니다.

==>이제 지나치게 작은 수치라면최초합격인원차지비율처럼 더 들어올 수 있는데 지나치게 커트를 높게 측정한걸 수도 있습니다하지만 적정하게 측정될 수도 있는데 최초합격인원차지비율이 1에 가까운데 추합인원이 낮은 경우엔 표본상합격비율이 낮을 순 있습니다복합적으로 고려를 해야합니다.

===>빵시나리오는 최초합격자비율도 낮은데 표본상합격비율은 높게(혹은 평균과 비슷한잡힌경우입니다이 경우는 집단이 다 들어오지 않았다고 판단하지만 그럼에도 다른 학과와 비슷하게 표본합격비율을 잡았더라면실제 합격 커트는 더 내려갈 수 있는 겁니다최초합인원이 더욱 넉넉해질 수 있는거니까요.


지원인원 추정=(3)진학4에서 제시하는 각과의 예상경쟁률*모집인원(TO)

-진학4가 추정하는 예상경쟁률에따라서 몇 명이 지원할까를 의미합니다

=>예를들어 TO가 10명인데 예상경쟁률을 6이라 잡아놨으면지원인원추정은 60명입니다

=>일반적으로실지원자수에 몇 퍼센트 더 붙어서 지원을 합니다그런데 이 지원풀에 미달하는 점수로 0.5배수~1배수만큼 더 지원을 합니다. KY에 갈수록 1배수에 가깝고 인기학과의 경우엔 더 그렇습니다소위 불나방이죠안될 걸 알지만 기받아가는...아니면 17연심리를 노리는.. 그런 경우죠

==>의미는 이렇습니다. 지원인원추정은 60명이고, 현재 실지원자수는 30명입니다. 만약 이과가 KY에 해당한다면 1배수의 허수(실지원자수보다 못한 점수)들이 지원합니다. 그럼 실제로 이 풀이 그대로 지원할 갈 가능성이 높고, 실제 지원풀도 이대로갈 가능성이 높습니다

===> 이제 스나 시나리오는 이겁니다. 지원인원추정대비 실지원자수는 적정한것같은데(지원인원추정대비 실지원자수가 0.5~0.6이면 적정하다고 생각하면됩니다), 다른 지표들은 여전히 숫자가 부족하다고 추정하는 경우입니다왜냐면지원자수는 적정한데 실제론 더 많이 들어올거라고 기대하는 가정 자체가 틀릴 수 있기 때문입니다 

====>강력한 힌트지만, 지금보니 놀랍게도 이렇게해서 작년 빵 몇 개가 설명이됩니다. 잘 가져가셨으면 좋겠습니다. 물론 몇 개는 설명이 안됩니다. 이런 것은 경쟁률이나, 2편에서 설명한 여러 요소들이 복합적으로 작용해서겠죠

====>예상경쟁률을 기초로해서 진학4가 많이 값들을 도출하는 걸로 알고있습니다예상경쟁률을 믿어보되여러 데이터간 모순을 찾아보는겁니다.


1.그 외 여러지표를 충분히 만들어 볼 수 있습니다이건 대표적인 지표고저같은 경우 예상 등수까지 추론했는데 적어도 스나로 지원한 과에선 맞췄네요.(이건 IF함수랑 여러 가지 가정을 더 추가하고 추정치 변동을 가미한거라 글로설명하기 너무 어렵네요당시에 그렇게 절박했나 봅니다


2.또 KY나 S는 당연히 헤드카운팅할수록 더 정확해질겁니다. S스나는 잘 모르겠으나 KY스나의 경우 표본 전부기록(점수대까지)하고 얼마나 변동이 이뤄지는지 잘 보는게 낫습니다하지만 그럼에도 스나 찾기는 너무 어렵겠죠

====>KY의 경우엔 솔직히 장난치기 너무 쉬운데 잡아내기 너무 어렵습니다당장 수시합격자 5명 계정만 가지고가서 허위점수로 허위점공하면 됩니다아무리 CON설팅이니 표본분석이니 할 것이 없는게직접 표본을 조작하면되니까요. 15연자전이든, 16S경영 미수사건이든시장을 조작하는건 꽤나 유례가 깊습니다지금까지 KY 핵빵들도... 그런 것들이 혹여 있지 않을까 조심스레 생각해봅니다특히나 지금같이 특정 플랫폼에 지나치게 기대고 있는 상황에선 더더욱 효과가 크죠상위권에서 인터넷 안되는거아니면 누가 진학4안끊고하나요하지만 저는 여전히 잡아내는 법을 모릅니다누군가는 잘 찾아내서 그런 세력을 잘 찾아내서 잘 들어갔음 좋겠습니다아무래도 KY미만부터는 이런 조작이 값어치가 없다판단하는진 잘 모르겠습니다만 이런 핵빵이 잘 안나는 것 같습니다


3.분석의 핵심은 어느정도 커트라인까진 꾀고 있어야합니다이런식으로 해석하고추합과 불합의 경계선을 진학4에선 XXX점이라 추정하고 GS성장는 YYY점이라 추정하고있으면 어느게 더 맞을지그리고 실제 만든 지표상과 비교로 해봤을 때 실제론 몇 점이 될지 표본정보(다른 표본이 어디로 빠질 건지와 같은 정보와 함께추정을 해야합니다이런식으로 상위대학부터 꾀고 자기가 생각하는 미니멈대학까지 점수대 추정이 얼추 되고현재 표본상 추합인원까지 고려를 하면 이제 이과가 스나가 될 학과인지 아닌지(적어도 스나로 써볼만학 확률이 나올지나옵니다


4.이 분석은 기본적으로 횡적으론 같은 날 다른과와 비교해봐야하고종적으론 매일 추세를 읽어야합니다하다보면실지원자수가 부족하니 더 들어가는 과가 있고반대로 많다고 생각해서 빠지는 과가 있고... 정시이월인원이 늘어나서 변동이 생길 수 있고.. 계속 이런걸 지켜봐야합니다물론 실제 지원 풀은 최종날에 가까울수록 표본과 가까워 집니다그럼에도경쟁률이나작성한 표본추이들그리고 2편에서의 여러 요인들이 중첩해서 진학최종표본과 다르게 실지원이될 겁니다이걸 최종적으로 예측하면 되는겁니다경쟁률만이 유일하게 논의하지않은 요인이므로 이를 4편에서 다루겠습니다.


<경쟁률>

일반적으로최종경쟁률이 낮을수록 합격 커트는 일반적으로 내려갑니다당연하게도지원자 풀이 적으니까요

=>하지만 실제로 깐다면다릅니다. 3편에서 표본의 허수와 실지원자수 비율이 1:1정도된다고 했는데 같은 2:1의 경쟁률인 두 과가 있다고 합시다그런데 한 과가 실지원자로만 모여있게 지원이된다면 실제 경쟁률은 한 쪽은 1(허수제외):1이고다른 한쪽은 2:1이겠죠반대로 10:1이라 하더라도 실지원자수대 허수 비율이 1:9라면실질적인 경쟁률은 1:1일겁니다작년에 20연경제와 20연아과 경쟁률이 실제로 그렇습니다. 20연경제는 2:1에 가까웠고, 20연아과의 경쟁률은 10:1이였지만실제로 커트에는 큰 이상이 없었습니다


더구나 최종경쟁률은 원서 쓰고나서 아는 경쟁률이므로원서쓰고나서는 이제 스나 관점에선 사실 의미가 없습니다쏘고나서 주변에서 얼마나 쐈는지는 쏠 때 고려하는게 아니죠실시간 경쟁률을 통해서 알고 싶은건경쟁률을 통해서 과연 얼마나 실지원자들이 몰렸는가가 중요합니다.


보통 두 가지 지표로 실지원자가 몰렸을 것이라고 예측 가능합니다.


1.마감일 전날까지의 경쟁률-아주 일반적으로마감일 전날까지의 지원은 안정을 깔고 쓰는 경우가 많습니다경영이나 경제가 특히 초반 경쟁률이 높습니다.

==>유의한 해석이 나오려면 과거 경쟁률 추이와 비교해야겠지요만약에 같은 학과인데 20년도엔 마감일 전까지 0.5:1의 지원을 보이다가 21년엔 1:1을 보인다 이러면 폭의 조짐이 보입니다하지만 반대로 빵의 시그널까지 나옵니다왜냐면 최초합하여 추합하는 인원이 그만큼 늘어난 걸수도 있는데도리여 일반 추합인원들이나 스나허수들이 높은 경쟁률을 보고 오히려 더 쪼는 시나리오가 날 수 있습니다

===>이런 판별은 보통 표본에서 나타납니다표본이 과하게 몰릴 것 같다는 분석을 최종적으로했는데 실제 1:1이 된다면 그게 현실이된 것이고과하게 몰리지 않을 것이라 봤는데 갑자기 들어온 것이라면 숨어있던 표본들이 여기저기서 몰려왔다고 해석이 가능합니다하지만 어느 경우건 마감일 전날까지의 높은 경쟁률은 일반 추합인원들이나 스나허수들에겐 호재가 아니라서 쫄게 하는 유인이기도 합니다

====>하지만 이런걸 노리고 소수과나 일반적으로 선호도가 낮은 경우는 허수가 초장부터 들어가기도 합니다스스로를 뻥카로 세우는 거죠.


2.마감일의 마지막경쟁률-보통 14:00나 15:00에 직전경쟁률을 발표합니다발표 이후 이 때 기지원자만큼 지원을 보통을 합니다가령 1.5:1로 14:00에 직전경쟁률이 발표가되면보통은 최종경쟁률은 3:1입니다.

===>이것도 마찬가지로 허수와 실지원자수의 비율이 1:1이다란 가정과 호응합니다

===>직전경쟁률이 타과보다 적으면 엄청 몰리고타과보다 많으면 덜 몰리는 성향이 있습니다.

====>어쨋건 스나의 관점에서는너무 극단은 피하는게 좋습니다너무 덜 몰린 곳엔 어차피 스나든 추합인원이든 허수든 다 몰리고너무 많이 몰린 곳엔 마찬가지로 이미 최초합인원과 추합인원이 많이 모였다고 판단할 여지가 있습니다하지만 정말로 쓸 곳이없다면 이런데라도 써야겠죠.

====>마지막까지 유지해야할 태도는 빵구인 곳을 내가씁니다.‘ 표본 분석상 빵꾸일 학과는 실제 직전경쟁률까지의 추이에서도 분석이 틀리지 않은걸 대체로 보여줍니다.(추이는 빵꾸 시나리오마다 다릅니다...) 그런데 분석을 어긋나게하는건 바로 직전경쟁률의 자료입니다표본분석 최종 자료는 마지막날에 업데이트가 안되고 그 전에 업데이트로 마감하여 모두가 들고있는 자료가 같습니다

또 직전경쟁률도 빵꾸조짐이라고 나만 생각하면 괜찮은데스나들도(그리고 추합인원들도그렇게 생각하고 모두가 써버린다면 그 과는 정상 입결이나 폭으로 갑니다.

 실제로 저의 경우 붙은 대학에 3개의 과가 직전경쟁률까지보면 빵이날 것이라 봤는데한 과는 가도 너무 고생할 과일거 같아 거르고나머지 두과에서 고민했는데결국 너무 빵인 것 같은 과를 거르고 나머지 과를 택했습니다결국엔 고생할 과는 핵빵이 났고 너무 빵인 과는 그 대학 입결1위를 찍엇습니다

=>항상 유념하세요스나는 두 과정입니다빵꾸인 곳을 찾고빵꾸인 곳에 붙는 두 과정입니다모두가 빵꾸를 찾아내고 모두가 지원한다면 내가 붙기 어려워집니다빵꾸는 원서마감때 결정되지직전경쟁률이 발표된 시점에 결정되는게 아닙니다.

===>2시간~3시간 이내로 최종결정해야하는데저는 쉽지 않았습니다항상 정시원서 쓸 때 다군 제외하곤 전부 마감직전 5분이내... 짧은건 1분이내 했던 것도 기억납니다빠른 해석이 필요합니다왜냐면 스나는 특정 대학에 걸쳐있는게 아니라 특정 라인에 걸쳐서 하기때문이기에경쟁률을 죄다 분석해야합니다

특히나올해 같이 응시인원감소의 이슈가 있는 상황에서 상위대학에서 직전경쟁률이 작년에 비해 여유롭다면추합여력이 더생길 수 있다고 판단가능합니다그래서 결국 표본 추이든경쟁률 추이든 S부터 본인 원하는 대학라인까지 다 봐야한다는 겁니다특히 본인이 쓸 스나학과가 추합인원이 많이 생기는 과라면 더더욱이겠죠이런 분석까지 다 해내야 확실히 어느정도 보입니다.

<마무리>

1.그냥 이대로 머릿속에만 담아두긴 좀 뭐해서 시작했던 것인데... 역시나 쉽지 않네요얼마나 도움이 됐을란진 잘 모르겠습니다논쟁의 여지도 있는 부분도 많고전달이 잘 매끄럽지 않은 부분도 있을 것 같구요그렇다고 돈 받고 하는 것도 아니니 막 엄청 신경써서 작성하기도 뭐 하구요좀 빨리 써서 포스팅하는 건데 차일피일 미루다가... 작성이 많이 늦게된 것도 유감입니다자랑하려고 올린 글도 전혀 아니고 제 입시과정은 많이 부끄럽기도 합니다부끄러운 과정을 괜히 보여주나 싶기도 하고 많은 사람들은 그저 스크롤을 내리겠지만 그럼에도 분명히 누군가에게그리고 이 내용중 아주 조그마한 부분이라도 도움이 되지 않을까...라는 기대에 올려봅니다.

2.a4 22쪽 분량이 나왔는데제가 글을 하도 길게쓰고 장황하게 쓰는지라 핵심만 잘 가져갔기를 바랍니다게다가 맞춤법 검사도 하지도 않은 지라 대충 한국인이라면 잘 알아듣으셨길 바랍니다..

3.스나하면서 데이터 찾고 분석하는 과정들이 힘들겁니다기분좋게 올 만점이거나 한 두 개 틀렸으면 기분 좋게 원서를 쓰셨겠지만그러지 못했으니 고생해야죠... 특히 스나라는 것 자체가 자기 점수를 일단은 부정하고 여러 예측을 부정하는 근거를 찾는 것이니 더 힘들고더더욱 힘든 것은 잘 본 사람들의 성적표를 보거나또 여러 온라인이든 오프라인에서의 수시합격자들을 더욱 힘들겁니다어쩔 수 없어요참고해야죠... 

4.결국 수능은 수단입니다정시전형에서 대학합격이라는 목적을 위한 수단이지 그 자체가 목적이 아닙니다평가원에서든 교육부에서든 왜 그냥 성적순대로 합격시키지 않을까란 질문엔결국 이런 스나의 기회를 열어주는 측면도 있다 생각합니다마지막 패자부활전(패자라는 말도 참 민감합니다만)인 것이죠어찌되었든 마지막 기회입니다

5.그리고 살아보니대학도 결국 인생의 목적이아니라 수단입니다대학 잘간다고 행복한 것도 아니고 못간다고 불행한 것도 아니더라구요대학이 전부일 시기이지만너무 못봐서 스나하는 처지 너무 비관하지마세요인생은 여러 기회가 있으니까요건투를 빕니다.

6.무단배포를 하든 알아서들...하시길 이걸 가지고 뭘 취업한다든가 현금화할 생각 전혀 없습니다제가 돈 받은 적도 없으니 아주 혹시나 저한테 의존하지마시고... 스스로를 믿으시길.

0 XDK (+300)

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  • 파보 · 950639 · 21/01/01 00:10 · MS 2020

    표본수집에서 6번에 표본의 1.2.3순위 대학 동영상으로 찍으라 하셨는데. 그럼 국수영 백분위 성적이나 표본이 택한 대학들을 엑셀에 일일이 기록하지 않아도 되는 건가요?

  • 세테리스파리부스 · 485365 · 21/01/03 23:01 · MS 2013

    하셔도 되구요 안하셔두되구요 그걸로 유의한 분석이 가능하다면 적는게 낫겠죠

  • 션04 · 946084 · 21/01/01 02:04 · MS 2020

    좋은 글인데 모밴땜에 묻힌건가...ㅠ 감사히 보겠습니다.

  • 한sk · 979379 · 21/01/01 19:08 · MS 2020 (수정됨)

    최초합격인원 차지비율=(4)낙지에서 제시하는 최초합격인원자수/총지원자수
    - 낙지가 현재 합격인원중에서 최초합인원을 얼마나 잡았는지를 의미합니다.

    여기서 총지원자수는 TO를 의미하는 게 맞죠?

  • 세테리스파리부스 · 485365 · 21/01/03 23:02 · MS 2013
    회원에 의해 삭제된 댓글입니다.
  • 세테리스파리부스 · 485365 · 21/01/04 01:19 · MS 2013

    에고 to가 맞습니다 비판적으로 잘 읽으셨네요

  • 마진 · 677713 · 21/01/02 12:46 · MS 2016

    저도 군대에서 수능을 준비하고 정시 원서를 쓰는 입장에서 얼마나 간절하셨는지 어느정도 이해가 가네용 잘 참고하겠습니다. 감사합니다

  • 르릐르 · 867645 · 21/01/02 18:15 · MS 2019

    가나다군 셋다 해야하는데 오늘부터 시작해도 괜찮을까요??

  • 세테리스파리부스 · 485365 · 21/01/03 23:02 · MS 2013

    지금도 안늦었네요

  • 에오옹 · 944047 · 21/01/04 00:47 · MS 2019
    회원에 의해 삭제된 댓글입니다.
  • 에오옹 · 944047 · 21/01/04 01:38 · MS 2019 (수정됨)

    안녕하세요 오타 나서 댓글 수정합니다..ㅎㅎ
    글 너무 감사해요..열심히 분석하고있어요..ㅋㅋ

    1. 실지원자수와 지원인원 추정이 햇갈려서요.. 지원인원 추정이 경쟁률*to라면 실지원자는 무엇으로 봐야할까요?

    2. 어떤 대학의 학과 4개에 대한 최초합격인원 차지비율(최초합인원/(최초합인원+추합인원)으로 계산한다면) 0.5가량 나오는 것 같습니다. 이 대학의 학과별 합격비율((최초합+추합)/실지원자수)을 구해 평균을 내어 각 과의 합격 비율과 비교했을때 좀(..)작은 값이 나오는데(0.28xx), 이때는 컷이 내려갈수 있다고 해석해도 될까요..?

    3. If함수 활용법 알려주실수 있으신가요..? 식만이라도 ㅠㅠ

    정말 힘든 글 써주셔서 감사합니다. 도움 받이 받고있어요..!

  • 세테리스파리부스 · 485365 · 21/01/04 01:59 · MS 2013

    1.네 그게 명칭은 정확히 기억안나는데 그걸겁니다 20개과만 올릴경우에 분석하는거요
    2.음 글쎄요 이 표본대로라면 컷이 높다고 해석하겠죠? 0.5는 이상이 없는건데 0.28은 실 지원자수가 많이 몰렸다는 의미죠 이런 경우 최초합 비율까지 1에 가깝게 뜨고있다면 더더욱 표본은 과열에 가까우니 앵간하면 컷이 높겠죠 0.5라면 이게 결국 최초합인원이 다빠져나가는데 그럼에도 최종불합격할 인원을 72프로나 잡고있는건 추합기다리는 인원이 한트럭인거죠
    이 경우엔 두 지표보다 다른 지표도 고려하는게 좋겠네요
    3.if함수는 검색해보시는게...

  • 이 타구가 빠져나갑니다 · 994518 · 21/01/04 17:09 · MS 2020

    언제부턴가 실지원 바꾸기 횟수에 제한걸렸는데 어떻게 하면 좋죠?

  • 세테리스파리부스 · 485365 · 21/01/04 21:34 · MS 2013

    저같으면 눈물을 머금고 계정공유라도하던가 아니면 그만치 구매를 하는게..

  • 이 타구가 빠져나갑니다 · 994518 · 21/01/04 23:41 · MS 2020
    회원에 의해 삭제된 댓글입니다.
  • 김긍긍 · 801488 · 21/01/05 15:46 · MS 2018

    쪽지 드려도 될까요?

  • 세테리스파리부스 · 485365 · 21/01/05 21:42 · MS 2013

    답변했어요

  • marsh멜로 · 918644 · 21/01/05 19:34 · MS 2019

    감 사 합 니 다 !

  • 세테리스파리부스 · 485365 · 21/01/05 21:46 · MS 2013

    쪽지로 개인 컨sul팅 문의하시는 분들이 조금 있어서 미리 알려드립니다. 제가 돈받으면서 컨sul팅할 실력도 안되고 당장 올해 표본이 어떻게 돌아가는지도 잘 몰라서 컨설팅으로 도와드리긴 어렵습니다. 다만 매일 저녁 9시 이후정도엔 쪽지든 댓글이든 달아주심 아는 한도에서 알려드릴게요. 스스로를 믿으시고 근거를 더 잘 찾는 남은 기간이 되길 바랍니다.

  • 요새 · 822176 · 21/01/06 17:45 · MS 2018

    3편에서 중앙대 나군에 빵꾸가 난 이유는 한양대 나군을 썼기 때문에 중앙대 나군이 빵꾸가 났다고 생각했는데 이게 맞나요? 너무 단순한것 같아서요

  • 세테리스파리부스 · 485365 · 21/01/06 21:40 · MS 2013

    그렇죠 중앙대 가군을 쓴다면 기회비용이 크지 않은데(위로 서성인데 점수격차가 크고) 중앙대 나군의 경우 위로 한앙인데 점수격차가 작으니(대부분의 예측들에서) 차라리 한양대를 써버리는거죠 더 문제가 나군에서 중앙대 아래가 바로 외대인데 외대랑 경시랑 격차가 나는 상황에서 중앙이랑은 더 차이나죠 그럼에도 다군 중앙대로 가나군도 높을것이라고 대부분 예측했지만 실제로 나군은 아니였죠 너무나 필연적으로 취약한 빵 구조죠

  • 요새 · 822176 · 21/01/06 21:43 · MS 2018

    자세한 설명 감사합니다

  • dkfn · 863200 · 21/01/08 09:10 · MS 2018

    쪽지 확인해주세요:)

  • 생각 그리고 실천 · 869428 · 21/01/09 03:27 · MS 2019

    후...이제봤는데 넘 어렵네용 ㅠㅠ 지금와서는 할 수있는건 없겠지만..

  • NorN · 915691 · 21/01/10 22:55 · MS 2019

    쪽지 확인 부탁드립니다..!

  • 세테리스파리부스 · 485365 · 21/01/10 23:20 · MS 2013

    네 답변했습니다

  • 세테리스파리부스 · 485365 · 21/01/11 01:17 · MS 2013

    질문은 오늘 오전 2시까지 받고, Q&A정리한 글 있으니 참고바랍니다.

  • 세테리스파리부스 · 485365 · 21/11/03 19:03 · MS 2013

    안녕하세요 혹시나 제 글을 다시 보시는 분들이 있을지 몰라서 몇 자 적습니다. 뉴스에서 수능 15일 남았다고 보도하길래, 제 글이 잠깐 생각나서 로그인하네요.

    1.우선 제 방법은 기업 재무제표 분석방법과 많이 유사 했네요. pbr, per, roic, roe이런 수치들 분석할 때하는 비율분석이랑 제가 제시한 방법이랑 많이 유사합니다. 필요한 수치를 선정하고, 수치간 해석을 해내서(모순 등을 찾아내서) 결국 이 학과가 빵이날지 안날지를 판단하는 것...

    재무분석에서도 이런 논리와 비슷하게 '적정성'을 판단하고, 이런 적정성 판단에 따라서 예측을 많이 합니다. 간단하게 맛만 보여드리면, 기업이 유동비율(유동자산/유동부채)이 좋으면 보통은 좋다고 판단합니다. 자산은 돈을 만들어 낼 수 있는 걸 말하고, 부채는 그말대로 빚입니다. 유동은 이제 빠르게 돈을 만들어낼 수 있냐, 혹은 빠른 시일내로 갚아야되냐 이런 의미인데, 유동자산에는 현금, 재고자산(기업에서 판매하는 상품,제품), 예금등이고, 유동부채에는 이제 만기가 얼마 안남은 빚 따위를 말합니다. 그래서, 유동비율은 보통 빚을 얼마나 잘 갚을수 잇느냐? 라는 비율이니, 분자가 많으면 유동비율이 좋다고 판단합니다.

    문제는 분자에 재고자산이 포함됐다는 겁니다. 예를 들어 LG폰을 생각해봅시다. LG폰은 인기가 없고 잘 팔리지도 않을 건데 이게 재고자산으로 잡혀요. 근데 실제로 유동자산은 돈으로 잘 빨리 바뀔 자산이 잡혀야하는데, 이런 LG폰은 정말로 그렇다고 보기 어렵죠. 그래서 당좌비율(재고자산을 제외한 유동자산/유동부채)을 씁니다. 이런 소위 악성재고가 있는 경우에 당좌비율은 많이 낮게 잡힙니다. 그러면 이제 유동비율은 높지만, 당좌비율은 낮다라는 수치를 도출해서, 이 두개를 해석하면, 이 회사는 겉으론 유동비율이 높으니 빚을 잘 갚을 것 같지만, 사실 재고만 많을 뿐이지 빚을 잘 못갚는 회사다. 라는 결론이 나올 수 있습니다.(물론, LG폰이 아니라 정말 잘팔리는 경우에 재고자산이 여전히 높을 수가 있죠. 이런 경우 재고자산 회전율 등으로 또 다른 수치랑 비교를 해봐야합니다.)

  • 세테리스파리부스 · 485365 · 21/11/03 19:03 · MS 2013

    대충 이런 프로세스가 제 글이랑 엄청 비슷합니다. 4편에서 지원인원 추정대비 지원자수는 적정한데, 다른 비율은 여전히 부족하다고 판단하는 경우, 이 경우 더들어와야된다고 겉으론 보이지만 실제로 다 들어왔으니 이 표본 그대로 간다라고 해석할 수 있는거죠. 물론 이 경우에도 다른 지표랑 분석을 같이 해봐야합니다.

    당시 이 글 쓸 때나 원서 쓸 때는 저런 재무제표분석방법을 몰랐고, 그냥 이렇게 해야겠다라고 직감적으로 필요성을 느껴서 분석을 했습니다. 이런 방법은 어디서 알려주지도 않았고, 대부분의 표본에 대한 글들은 질적분석(하나하나 표본봐서 빠질지 안빠질지...)에 그쳤습니다. 또 저는 하도 성적이 안좋아서 많은 학과를 검토했어야 했는지라 이런 양적분석, 비율분석에 대한 필요성을 느꼈나 봅니다.

    그러니 좀 많이 낯선 방법일 수도 있고, 사실 분석자 개인 능력에 따라서 해석을 얼마나 잘 내느냐가 달라지기도 하구요. 그리고 제가 다 알려드린 것도 아니구요. 가장 문제는 제가 전달을 그 때도 잘 못했고 지금도 잘 못합니다만, 이런 기본적인 로직은 재무분석에서도 쓰이니 너무 분석에 겁을 안냈으면 합니다. 이걸 쓰고 나서 한 참뒤에 알게되었지만, 적어도 다른 데에서도 쓰이는 로직이니... 참고하셨으면 하네요. 저도 참 신기합니다.

  • 세테리스파리부스 · 485365 · 21/11/03 19:05 · MS 2013

    2.과연 내년에도 제 방법이 쓰일까? 라는 생각을 작성자입장에서만 생각을 해보면...

    우선은 특별히 1,2,3편에서의 요소들이 특별히 제거될 것 같진 않습니다. 다만 요소가 추가되었다는 것은 확실하나, 과연 결국 표본분석에 힘을써야하지 않는가? 라는 생각입니다.

    대충 눈대중해보니, 올해 입시에선 문이과가 통합을 명목상하고, 선택과목이 국어 수학에서도 생긴다는 점인걸로 알고있습니다. 이게 추가된 요소일탠데요. 그럼 이게 문과중상위권이상스나입장에서 얼마나 영향을 줄까요? 등등... 여러가지 생각들을 정리해봤습니다.

  • 세테리스파리부스 · 485365 · 21/11/03 19:06 · MS 2013

    1)절대 안정은 없을 것이다.

    -1,2편에서도 언급했지만, 수능만점 사례를 생각해보면 원래 수능만점도 안정은 없다 이런 얘기를 했는데, 이번엔 더욱 그럴겁니다. 그 때 중요 전제가 '문이과 교차지원을 허용하지 않는다' 인데 이제는 허용을 합니다. 이게 무슨 차이를 주나면, 지원군 집단이 전보다 더 나눠진다는 겁니다.

    -문과 SKY권 지원사례에서 17년이전에 2과목 시절 조금 어려웠던 점은, 서울대가 한국사 필수였던 시절이 있었습니다. 문제는 KY 지원자중에선 한국사를 택하지 않은 경우도 엄청 많았다는 겁니다. 그래서 수능 만점인데 한국사를 택을 안해서 연경에 최종등록하는... 그런 사례가 몇몇 있었습니다(당시까진 한의대가 지금처럼 높지 않았구요) 반대로 서울대는 사실상 한국사 + 제2외국어 응시자에서만 승부를 보니까, 실제 누백으로 따지면 빵이 터지는 경우가 종종 터졌습니다. 16년 경영이 그랬구요. 그래서 S랑 KY가 집단이 같질 않으니 분석상 좀 어려움이 있었죠. 근데 그럼에도 이 곳은 헤드카운팅(질적분석)으로 어떻게 해결이 됐습니다.(그래서 점공 카페가 특히나 더 영향력이 있었고 16년 성적표 조작사례도 여기 서울대 문제죠)

    -근데 17년부터 한국사 절평으로 필수화가 폐지가 되니, S나 KY 지원자 집단이 완전히 같아지게 되니(선택과목 측면에서) 완전히 줄세우기가 되고, 분석이 아주 조금은 용이해집니다.
    -근데 이번엔 그게 아닙니다. 교차지원이 가능해지고, 또 같은 사탐 선택자여도 선택과목이 달라질 수 있으니 집단이 또 한번 나눠집니다.
    -그럼 이것과 안정이 없다와 무슨 상관을 가지나면, 내가 쓰는 학과에서 여러 집단이 겨눌탠데, 각각의 집단에서 얼마나 더 들어올지가 예상이 안됩니다. 이과에서도 올테고, 또 확통선택자가 아닌 미적분 선택자가 침범할 가능성도 있을 것일탠데, 얼마나 들어올지가 예상이 안됩니다. 저는 실지원자랑 허수지원자가 1:1에 가깝다라고 제시했지만, 이제 그 실지원자의 집단이 또 나뉘어진다는게 문제라는 겁니다. 그 각각의 집단에서 얼마나 들어올지? 알수가 없습니다. 그러니 절대 안정이런게 사실 알 수가 없죠. 얼마나 들어올 지 모르니까요.

  • 세테리스파리부스 · 485365 · 21/11/03 19:06 · MS 2013

    => 하지만 이런 안정분위기에서도 나름 스나는 노릴 수 있습니다. 잘 찾아보세요. 작년 연경사례도 어떤 측면에선 안정분위기에서 나타난 문제라고 생각할 수도 있어보입니다. 왜 굳이 다른 경영 빵이 안터졌는데 왜 연경만 이런 사단이 났을까요? 힌트는 서울대입니다. 하지만 같은 구조의 문제는 나타나리라 생각은 안되네요. 아래의 2번문제 때문에...
    => 과거 데이터도 없는데 '안정'을 노리는 분위기라면 노린다면 사람들은 대형과를 쓸까요 소형과를 쓸까요? 여기서 스나를 노린다면, 과연 여러분들이 어느 곳을 써야할까요? 이게 아마 올해 입시에서의 최대 딜레마일 겁니다. 데이터를 최대한 뽑아내시길 바랍니다. (일부러 추상적이게 썼습니다. 여기서 나름 답을 내야, 스나가 그려질 거라 보입니다)

  • 세테리스파리부스 · 485365 · 21/11/03 19:06 · MS 2013

    2.진성 문과 지원자외의 침범자가 표점이 더 잘나오는 문제.

    침범자들. 즉 이과(미적분선택자) 침범자가 문젭니다. 이게 좀 이중적인 해석이 가능한데, 침범자 원래 권역대 점수가 모잘라서 자기(스나)가 쓰려는 스나과에 안정으로 박은 걸 수도 있습니다. 예를들어 중시경 공대점수인데, 약간 아쉬워서 서성한 문과를 쓰는거죠. 그럼 서성한 문과를 써서 안정을 박고 다른 군(서성한 이상으로)에서 더 모험으로 지를 수도 있습니다. 차라리 서성한서 학점 먹고 전과하는게 중시경 공대에서 졸업하는 거보단 나으니까요. 이게 아마도 가장 큰 리스크라 생각합니다. 이말은 추합이 안돌 수도 있다는 것이죠.

    이런 문제는 아마도 SKY권에서 가장 많이 나타날겁니다. 문과 S가 특히 자기 성적대로 가는게 쉽지 않을겁니다. 우리나라는 아직 서울대공화국이거든요. 앞으로도 일겁니다. 서울대라는 타이틀이 주는게 다릅니다. 의대도 거르고 가는 곳이 서울대인데요. 근데 이과과로는 서울대 못가는데 문과과로는 서울대를 갈 수 있다? 특히나 부모님들, 진학지도 선생님들 입장에선 너무 아깝거든요. 복전하면 되는거 아니냐? 이거부터가 문제가 터질겁니다.
    =>문과에서 안정장치로 제2외국어를 걸어놓은걸로 아는데... 모릅니다. 이과인데 문과서울대 기웃거린 사람들은 이미 원서 넣었을거라 봅니다. 원래 과거에도 5등급 맞아도 서울대 잘 들어갔습니다.
    =>여기서 생기는 문제도 정말 이중적입니다. 그렇게 가령 서울대 윤리교육과 같은 곳에 파킹박아놔서 최초합은 했는데 결국엔 딴대로 가버리면요? 이것도 꼭 답을 내보기 바랍니다.
    =>또 이런 것 때문에 문과S대 성적대는 어떤 의사결정을 해야할까요? 이건 정말로 저도 정답을 모르겠습니다. 1편처럼 문과(확통)만점 받았더니 이과 교차지원으로 침범해서 S대 경영이 흔들린다면? 그리고 아주 일반적으로 문과 S대는 S대가려고 공부합니다. 경한(또는 이대의예) 정도가 아니라면 다른 의치한쓰려고 공부하지 않습니다.
    =>참 시대가 뭐같네요. 제 입시때까지는, 그리고 그 글을 쓸때까지는 4편의 영향력이 가장강하고 1편의 영향력이 엄청 약했는데요, 1편의 영향력이 이렇게 올라올 수가 있을지는 상상도못했네요. 그만큼 극단적인 입시가 됐다는 의미겠죠.

  • 세테리스파리부스 · 485365 · 21/11/03 19:07 · MS 2013
    회원에 의해 삭제된 댓글입니다.
  • 세테리스파리부스 · 485365 · 21/11/03 19:13 · MS 2013

    이런 S대에서의 침범문제는 KY로도 불똥이 튈겁니다. 또 KY에서도 분명히 침범자 문제가 생길탠데, 근데 제 직관에선 S나 중시경만큼은 아니지 않을까? 라는 조심스런 직관을 내놓습니다. 즉, 성한 공대와 과연 KY문과를 잴 때, 제가 보기엔 오히려 앞에 것이 더 커보이거든요. S문과는 엄청커보이고, 중시경 공대와 서성한 문과랑 비교했을땐, 둘 다 작겠지만, 중시경 공대가 오히려 더 작아서요. 이런게 어떨지는 데이터,표본에 나와있을겁니다.
    =>하지만... KY상경은 또 다를 수 있습니다. Y신학과는 좀 영아니다... 싶겠지만 Y경영과 성한 공대? 고민해볼만하죠.

  • 세테리스파리부스 · 485365 · 21/11/03 19:13 · MS 2013

    이미 원서 넣었을거라 봅니다->이미 아랍어 등등 신청해서 수능 원서 넣었을거라봅니다.

  • 세테리스파리부스 · 485365 · 21/11/03 19:07 · MS 2013

    3.'빵꾸'에 대한 정의 문제. - 과연 누백이 의미있는 숫자가 될 것인가?
    사실, 2편인가 3편에서 입결의 정의를 문닫고간 누백이 평균적인 것보다 너무 낮은 경우라 했습니다.사실 누백 나눌게 사탐으로 나누냐 수학나형기준으로 나누냐 이차이가 있지 이건 결국 스케일의 문제입니다. 50등이 75등이되고, 100등이 150등이 되는 문제이지, 50등이 150등이되고 100등이 75등이 되지 않습니다. 과거까진요. 그래서, 수학 나탐, 사탐나누는 누백문제가 S랑 KY 극상위권 따질 때가 아니라면(실제 지원자수가 몇 명이나 있을까를 추정하는 차원), 사실 그렇게 의미가 없었습니다. 그 아래로 내려갈수록 결국 절대숫자가 천단위로 늘어나고 또 수시합격자가 있으니까요. 그래서 저렇게 정의해도 문제가 안됩니다. 어떤 누백으로 하든간에, 결국 사탐누백으로 따지든, 수나기준으로 하든간에 그 각각 누백에서보다 통상적으로 낮은 수준에 붙는걸 빵꾸라고 정의해도 됐었죠.

    근데 지금도 빵꾸라는 정의가 여전히 똑같을까요? 우선, 누백이 미적 누백이 따로 있고, 확통누백이 따로 잡히는걸로 압니다. 찾아보니 기백도 따로 있네요. 누백으로 라인을 잡을 수 있던 이유는 모두가 거의 똑같은 시험(문과는 수학과탐을 보지 않는다는 것)을 보니 그렇게 줄 세울 수 있었고, 그 줄세우기에 따라서 라인을 나눌 수 있는 겁니다. 근데 이제 그런 기준자체가 너무 많아지니, 뭐 기하(이과)기준 22111=확통(문과)기준11111이런 라인 자체가 성립이 어렵다는겁니다. 정말 입시끝나고는 어느정도 그런 경향성 자체는 확인할 수 있겠지만, 스나 입장에선 전혀 도움안될거고 그걸 신봉하셔도 안되며 오히려 그걸 역이용하셔야합니다.(근데 아마 역이용까진 어려울 겁니다.) 전혀 그 라인과 맞지 않게 들어갈겁니다.

  • 세테리스파리부스 · 485365 · 21/11/03 19:07 · MS 2013

    결국 빵꾸 정의는 가장 본질적인 정의인 ’같은 학교 다른 비슷한 기대치를 가진 학과에서의 평균 최종합격 점수에서 한참 다다르지 못한 경우‘로 정의되어야 할겁니다. 이건 물론 과거에서도 정의할 수 있는 정의지만, 합격선 누백에서 한참 떨어진 경우로 정의하는 것보다 더 본질적인 정의입니다.

    이런 정의 변경이 왜 중요하나면, 결국 누백이니 적정지원선이니 전부 의미 없다는 의미입니다. 아예 거칠게 말하자면, 본인이 스나를 쓸 때는 싸그리 무시하셔도 좋습니다. ’성적대‘이런 말이 아무런 의미가 없어진다는 겁니다. 남들은 성적대라는 허상의 개념이 있다고 생각하고, 그것에 맞춰쓰겠죠. 여전히 배치표를 내놓을 것이고 여전히 계산기가 있을 거고 여전히 적정 안정 위험의 지표를 제시할겁니다. 다 믿지마세요. 과거의 경우엔 그 지표들간의 상관성이 어느정도 있었고, 그 상관성이 자신의 지원과의 등수로 연관이 됐지만 과거보다 훨씬 떨어집니다.

    결국 내가 지원할 과에서 몇등할 것인가 이 관점에서 철저히 접근하세요. 이 관점을 지키는 자가 스나 성패를 가를거라 무조건 확신합니다. 그 몇등을 판정함에 있어서 교차지원자를 더 고려해야한다는 점, 그리고 과거데이터가 없다는 점 등이 차이가 있는거지, 등수 판정에 대한 관점은 결국 4편에서도 계속 등수로 비율 산정한 것처럼 등수는 가장 중요한 거였습니다. 그리고 그 때보다 더 등수가 더 중요하구요.

  • 세테리스파리부스 · 485365 · 21/11/03 19:07 · MS 2013

    4.기타의견
    -교육부에서 이런 관점을 모르고 있진 않을 겁니다. 평가원과 교육부가 생각보다 피드백을 잘하는 집단이라, 이과수능이 쉽게나오고 문과수능(확통)이 어렵게 나와서 실제 입시에서는 적당히 고르게 갈 수 있도록 할 수도 있거든요. 물수능을 싫어하는 건 사실 입학처에서도 싫어합니다. 그리고 입학처와 교육부, 평가원은 좀 같이 노는 측면이 있구요. 그래서 보통은 물수능다음 불수능 이런 구조가 입학처부터가 꼬장을 부려서 시작하는게 큽니다. 근데 지금처럼 일부러 물수능을 낼 유인이 있다면(작년 21수능은 결론은 물수능을 의도했다고 봅니다. 코로나로학력저하 문제로. 그리고 지금도 이과수능을 충분히 쉽게 낼 이유도 있다 보구요)어떻게 될지는.. 15일 뒤에 알겠죠?
    -근데 정말 확실한건, 이건 확실하게 말할 수 있습니다. 17이후부터 서울대 빵 가능성이 확실히 어느 때보다 생긴겁니다. 서울대가 빵이 안생겼던 가장 결정적인 이유는 위에 아무도 없었기 때문입니다. 이제 위가 생겼으니, 아래도 생길 여지가 생긴겁니다. 어떤 측면에선 부럽네요 하하.. 그렇다고 빵이 생기느냐? 모릅니다.
    -이런 불확실성에서 정시 TO가 느는 것도 문제입니다. 이런 상황에서 전체적인 빵 가능성은 훨씬 높아졌다고 봅니다.
    -가장 특이하게 꼭 수집해야할 데이터는, 침범자 통계일겁니다. 다른과보다 침범을 많이하는 경우와 적게하는 경우, 그리고 그 표본이 그대로 갈지 안갈지, 그리고 그 침범자들이 빠질지 안빠질지, 원래는 어느 공대, 지방의치,한라인을 갈지... 이런 데이터 꼭 수집하셔야합니다. 아마 이데이터가 어쩌면 4편에서의 어떤 비율분석보다 특히 SKY쪽에선 더 중요해질겁니다. 중경외시까지도 꽤 유의하게 작동할탠데 그 미만에서는 잘 모르겠습니다.

  • 세테리스파리부스 · 485365 · 21/11/03 19:08 · MS 2013 (수정됨)

    -누차 얘기하지만, 빵인 곳을 내가 씁니다. 내가 쓴다고 빵이 되는게 아니라요. 성공적인 스나는, 일단 빈자리가 생기는 근거를 찾아내고, 그 빈자리에 남들보다 내가 먼저 앉을 근거를 찾아냈느냐에 달려있습니다. 누군가는 의도적이든, 아니든 빵을 찾아낼겁니다. 또 한편으론 누군간 빵을 표본조작으로 만들어낼 수도 있구요.
    -그리고 항상 모를 때는, 다른 데이터에서 견주어서 판단하세요. 꼭 22수능 표본 데이터가 아니라, 21수능 전의 과거데이터도 분명히 힌트를 줄 것이고, 서강대는 교차지원한 역사가 기니까 이것도 같이 견주어서 생각할 수 있습니다. 예측이 필요한데 그 근거가될 내가 지금 데이터가 없다? 꼭 과거 수능 것을 봐보길 바랍니다. 배치표 보라는 의미가 아니라요.
    -좀 이번 수능은 정말로 현실반영일 가능성이 큽니다. 노력과 성과가 과연 인과성이 있는가? 라는 능력주의에 칼침을 놓는 입시일 가능성이죠... 문과 진성S대의 문제도 그렇고, 또 빵도 그렇고... 폭도 그렇고.. 그리고 문과 전체에 대한 문제일 수도 있구요.. 과연 문이과를 택할 기회가 공평하게 있지만, 문과를 택했다는 이유로 이과보다 더 노력이 평가절하 되는게 정당한가? 이런 논점을 던지겠죠... 문과 기피가 또 장기적으로 일어날지도 관건이구요.
    -근데 실제 판을 까보면, 그렇게 이과침범이 크게 작동안할 수도 있습니다. 근데 잘 모르겠습니다. 전 그래도 분명 중요한 변수로 작동할거라 봅니다. 그리고 이과침범이 없다하더라도, 누백보고 절대 쓰면 안된다 생각합니다. 문과도 지금 언매니 아니니로 나뉘는 상황이니까요.
    -그리고 이번 입시는 무조건 빠르게 데이터 뽑는 자가 승자입니다. 이과 변심정도나, 그에 따른 문과 반응 정도를 처음부터 측정을 해야 나중에 갈수록 해석에 엄청 유리해집니다. 저번 입시는 좀 늦게 진입해도 괜찮았는데 이번은 아니라고 봅니다. 등수변동이 꽤 심할 수 있고 이를 해석하는 능력이 아마 이번 스나 성패를 가를거라 봅니다. 참 성패가르는거 많네요. 그만큼 입시 정말로 어렵다는겁니다 이번 입시는..

  • 세테리스파리부스 · 485365 · 21/11/03 19:09 · MS 2013

    3.이정도...입니다. 굳이 새로 글 파는게 아니라 댓글로 다는 이유는 그리고 수능전에 이 글을 과거 데이터를 찾다가 찾아오시는 분들이 봤으면 해서입니다. 마지막 F/U에서도 달았지만, 찾는자에게 길이 있다고 생각합니다. 이 댓글을 보는 분들은 찾는 자들이구요. 이 글을 찾을 정도면 어느정도 스나든, 혹은 입시든 다 관심이 있는 사람들이라 생각하고, 꼭 아무튼 제 댓글에서 가져가셨으면 하는 관점은, 등수관점으로 철저하게 생각하시라. 이겁니다. 커뮤에서 나 몇점인데 여기 될까요? 이런거 전혀 의미없습니다. 10년대 입시 역사 이래로 가장 의미 없는 질문일거고, 물론 데이터가 쌓이는 내년부터는 의미가 있을 수 있겠죠. 하지만 지금은 아닙니다. 가장 의미 없고 등수가 가장 중요합니다. 등수(대학별 점수)로 판단하세요.

    내 점수로 여기가 될까? 정말 가장 무쓸모 질문이고, 내 현재 표본상 등수가 몇등인데 실제론 몇등을할까? 이게 가장 핵심질문입니다. 등수에 점수를 영향을 주니까 같은 질문 아니냐고요? 그렇게 이해했으면 댓글을 다시 읽어보길 바랍니다. 과거까진 그게 맞았다구요.

    글이 길어졌지만... 나름 대충 재무비율이랑 그냥 약간의 인사이트정도만 달려했는데... 아마도 이게 22수능 관련해서는 마지막 업데이트일 가능성이 높아서, 그냥 지금 생각나는거 적습니다. 특별히 입시 관련해서 본 것도 없어서 잘 모릅니다. 쓴 시간도 2시간 남짓이구요. 그래서 늘 그랬지만, 제 댓글을 신봉하는건 여러분 몫이고(1번의 재무비율은 그냥 팩트지만 2번은 완전 주관적이니... 이를 받아드리는건 여러분들에게 맡깁니다) 이거 보고 잘되면 여러분들이 해낸거고, 안되면 너무 원망하지 마시길... 빵은 결국엔 여러분이 찾고 붙어야하는겁니다.

    23수능부터는 여전히 불안전성은 있겠지만, 과거 데이터가 쌓인 만큼 그거 견주어서 쓰면 됩니다. 그 때도 이 글을 보는 사람이 있을까요? 그 때 쯤 되면 이런 비율분석법만 가져가시면 될 듯 합니다. 나머지 저런 교차지원 같은 것들은 나름 결과가 나왔을 탠데 그건 새로운 다른 글에서 이미 다뤘겠죠.

    그리고 아마 또 안들어올 가능성이 높아서 미리 말씀드리자면, 혹시 스카웃하고 싶으신 단체,개인에서는 미안하지만 사양하겠습니다. 2월달에도 큰 곳(다들 알만한)에서 스카웃 제의가 왔지만 글쌔요 좀 아쉽지만 현업도 있고 상황이 여의치 않아서 거절한 바 있습니다.

    어느 시기에 이 글을 보든 간에 다들 응원합니다.

  • 친척이 · 948519 · 21/12/15 06:34 · MS 2020

    감사합니다. 어렵지만 도움이 됐습니다

  • 세테리스파리부스 · 485365 · 22/02/27 22:10 · MS 2013

    안녕하세요 한 참 입시할 때 와서 도와주려했는데 다 끝나고 와버렸네요 미안합니다. 바쁜 것도 약간 정리가 되었고, 입학을 축하합니다란 슬로건을 보고 생각나서 들어옵니다. 역시나 입결표는 돌아다니네요. 이 판은 계속 돌아갑니다.

    당장 11월에 했던 말들을 리뷰해보면
    -1,2편에서도 언급했지만, 수능만점 사례를 생각해보면 원래 수능만점도 안정은 없다 이런 얘기를 했는데, 이번엔 더욱 그럴겁니다.
    => 결국 맞았습니다. 유난히 폭 난과(특히 이과가 선호할만 한 과에서) 많네요.

    하지만 이런 안정분위기에서도 나름 스나는 노릴 수 있습니다. 잘 찾아보세요.
    =>역시나 연고대에서든 어디서든지 빵은 다 났네요.

    '안정'을 노리는 분위기라면 노린다면 사람들은 대형과를 쓸까요 소형과를 쓸까요? 여기서 스나를 노린다면, 과연 여러분들이 어느 곳을 써야할까요?
    =>'사람들은' 대형과를 씁니다. 그렇다면 일단은 스나를 노리는 '여러분들'은 소수과를 썻는게 '결과론적'으로 옳았네요. 대체로 보니 소수과(특히 이과가 공부하기 싫어하는 어문과)에서 빵이 났네요.

    문과에서 안정장치로 제2외국어를 걸어놓은걸로 아는데... 모릅니다. 이과인데 문과서울대 기웃거린 사람들은 이미 아랍어 등등 신청해서 수능 원서 넣었을거라봅니다.
    =>어디 헤드라인으로 인문대 수십명 추합 돌았다고 봤습니다. 이것도 맞았네요.

    여기서 생기는 문제도 정말 이중적입니다. 그렇게 가령 서울대 윤리교육과 같은 곳에 파킹박아놔서 최초합은 했는데 결국엔 딴대로 가버리면요? 이것도 꼭 답을 내보기 바랍니다.
    =>이건 별일 없었네요. 연고대 상위권과 서울대 갭은 상당히 크고 또 그 갭에 있는 인원도 원채 많으니 결국 빵나진 않았나보네요.

  • 세테리스파리부스 · 485365 · 22/02/27 22:11 · MS 2013

    또 KY에서도 분명히 침범자 문제가 생길탠데, 근데 제 직관에선 S나 중시경만큼은 아니지 않을까? 라는 조심스런 직관을 내놓습니다.
    =>이건 틀린 거 같네요. 근데 제가 판단하는 가치에는 솔직히 ky비상경 값어치가 과연 성한서 공대 값보다 큰 진 정말로 잘 모르겠습니다. 전과전제로한다면 그럴 순 있는데 글쎄요 전과를 생각한다 하더라도 솔직히 이과친구들이 문과공부 잘 적응할 수 있을 지 잘모르겠습니다. 대학공부는 특히나 어떤 인싸이트가 필요할 때가 많은데, 인싸이트가 나름 잘나오는건 문과 최상위입니다. 문과공부가 뜬구름 잡기일 때도 꽤 많은데 문과 특성이 뜬구름을 잘 잡아야하거든요. 글쎄요 단순히 외우는 공부를 많이 뛰어넘는게 고학점 비결인데 이과생들이 잘 적응할 진 잘 모르겠습니다. 또 누군가는 해내겠죠.


    결국 누백이니 적정지원선이니 전부 의미 없다는 의미입니다. 아예 거칠게 말하자면, 본인이 스나를 쓸 때는 싸그리 무시하셔도 좋습니다. ’성적대‘이런 말이 아무런 의미가 없어진다는 겁니다
    =>결국 입결표 보면 들쑥날쑥은 아닌 것 같은데, 폭의 관점에서는 성적대나 누백은 의미 없는 말이지만 빵의 관점에서는 어느정도 유효했던 것 같습니다. 왜냐면 어느정도 합의된 성적대가 있었다면, 폭이난 과의 고득점자들은 아 그 성적대 넘었으니 붙겠거니 해서 쓰고, 빵이 난과의 저득점다들은 그 성적대를 부정할 근거를 찾았을테니까요. 어쨋건 역이용한셈이니 성적대가 무의미한건 아니였을 겁니다. 근데 어쨋건 성적대를 결과 그대로 나온다고 더더욱 믿지말아야한다는 관점은 유효 했으니 맞는 말이었다 생각합니다.

    평가원과 교육부가 생각보다 피드백을 잘하는 집단이라, 이과수능이 쉽게나오고 문과수능(확통)이 어렵게 나와서 실제 입시에서는 적당히 고르게 갈 수 있도록 할 수도 있거든요.
    =>결과적으론 이렇게 노린 거 같습니다. 국어지문도 보면 헤겔에 경제에 순수과학이 아닌 기술 지문에... 물론 수험생들 체감 난이도는 많이 달랐지만요. 수학도 미적분 만점자는 엄청 많이 나왔네요.

  • 세테리스파리부스 · 485365 · 22/02/27 22:34 · MS 2013

    참고:과탐이 어렵게 나왔는데 이건 "이과수능이 쉽게나오고 문과수능이 어렵게 나왔다"와 상관 없는 얘기입니다. 왜냐면 탐구를 표점반영하는 곳은 일단은 서울대 빼고 없는 걸로 알고있고, 결국 백분위 문제라서 저 명제자체에는 영향을 주지 않습니다. 명제에 영향을 주는건 점수를 공유하는 국어와 수학의 문제죠. 탐구는 어차피 백분위라 만점 한 쪽을 표점 100점짜리를 내든 한 쪽을 50점짜리 시험을 내든 그건 문이과 교차관점에서 의미가 없고 교차가 아니더라도 의미가 없습니다. 백분위 반영이라.

  • 세테리스파리부스 · 485365 · 22/02/27 22:11 · MS 2013

    17이후부터 서울대 빵 가능성이 확실히 어느 때보다 생긴겁니다
    =>허허 결국 빵은 나지 않았네요. 이과가 합격해서 빠져간 자리를 또 이과에서 너무 채웠나봐요. 근데 23년 입시는 또 어떨지 모르죠. 이제 데이터가 나왔고, 추합을 기다릴 이과들이 직전데이터보고 어차피 떨어질꺼 그냥 메디컬 쓰고 말지하고 빠질 수 있습니다. 문과는 어차피 이과 못쓰니 그대로 있겠죠.

    과연 문이과를 택할 기회가 공평하게 있지만, 문과를 택했다는 이유로 이과보다 더 노력이 평가절하 되는게 정당한가? 이런 논점을 던지겠죠... 문과 기피가 또 장기적으로 일어날지도 관건이구요.
    =>결국 일어난 듯 합니다. 메이저 언론사 보도로 몇몇 관련 글들은 봤습니다.

    내 점수로 여기가 될까? 정말 가장 무쓸모 질문이고, 내 현재 표본상 등수가 몇등인데 실제론 몇등을할까? 이게 가장 핵심질문입니다. 등수에 점수를 영향을 주니까 같은 질문 아니냐고요? 그렇게 이해했으면 댓글을 다시 읽어보길 바랍니다. 과거까진 그게 맞았다구요.
    =>이제 등수와 점수간의 데이터가 나왔으니, 어느정도 상관성이 보일겁니다. 물론 역시나 등수로 최초로 판단해야겠지만, 점수로도 어느정도 가늠할 수 있어질 겁니다. 23년부터.

  • 세테리스파리부스 · 485365 · 22/02/27 22:29 · MS 2013

    대략 리뷰하면 위와 같고, 이제는 정말로 마지막 F/U가 될 듯 합니다. 이제 오르비와 입시판에서 제 역할은 끝난 듯합니다. 쪽지도 몇 개 왔는데 안타깝게 제 때 답장하지 못해서 미안합니다.

    특히 쪽지로 현재 입시와도 제 글이 잘 들어먹을 수 있는가?라는 질문이 몇 개 있던데, 일단은 4편 자체의 비율분석법은 입시가 크게 바뀌지 않고 jinhak사 플랫폼이 계속 돌아가면 4편은 유효합니다. 특히 현재 빵난 과들 특징이 어문과들에서 특히나 났는데, 이건 비율에서 꽤(이과 지원자비율이 꽤 타 학과보다 줄어있었을 겁니다) 나타났을 것입니다.
    3편까지도 사실은 문과적인 얘기들을 제외하면 어느정도 입시자체의 인과 또는 논리들도 돌아간다 생각합니다. 하지만, 안들어먹는 부분도 분명히 있을탠데, 지금 들어먹을지 안들어먹을지 스스로 판단이 가능해야 어느정도 유의한 스나를 할 실력이 좀 있지 않을까 싶습니다. 그러니까, 어떤 정보를 취급할 때 이건 그 때 정보지 지금 써먹을 정보이다라는 그 판단을 할 수준까지 올라와야 어느정도 스나가 가능한 수준이 아닐까 싶습니다.

    이렇듯 예측은 몇 개는 맞고, 또 몇 개는 틀립니다. 입시 자체도 그렇고, 살아갈 세상도 마찬가지입니다. 사람이 모든 걸 고려할 순 없고 모든 예측을 다 맞진 않지만, 알려진 근거로만 일단 올바르게 추론해보면 맞는 결론이 나오는 때가 많습니다. 다만, 말이야 그렇지 실제 실행은 어렵죠. '근거'를 수집하는 것도 어렵고, 근거는 어떻게 수집해도 '올바르게' 추론하는 것도 어렵습니다. 그럼에도 누군가는 이걸 해내어서 스나로 뒤집는게 입시입니다.

    이제 데이터는 나왔고, 23년 입시부턴 22년 보단 약간은 입시난이도 자체는 쉬워질테니 건승을 바랍니다. 제 역할은 여기까지입니다. 쪽지보내셔도 2020년 중반에나 답장 받지 않을까 싶네요.

    응원합니다.