作者：孙甜

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孙甜老师除了美国化学博士学位，还兼具美国统计学硕士学位。这里，孙甜老师用一个很简单的统计学方法，教大家一个用SAT成绩快速自我定位，并帮你选校的一个超级简单的方法。

首先，先学会理解学校给出的SAT分数范围。

每个大学给出的成绩不是一个数字，而是一个范围：比如2140 – 2340。很多人误解这个范围是最低分和最高分，其实不是！！！这个范围英文叫做25 percentile～75 percentile。

拿2140～2340举例。

2140是指：如果有100个学生申这个大学，那么SAT排名在75的学生的分数是2140

2340是指：如果有100个学生申这个大学， 那么SAT排名在25的学生的分数是2340. 在下文中，SAT分数范围的高分我们用SAT分数（高）来代表，低分用SAT分数（低）来代表。

而我们中国学生SAT分数普遍高，所以孙甜老师建议大家在选校时，重点以分数的高点作为参考标准。如果你能考到上限，申这个学校还是非常有把握的。如果你的SAT仅在低点，也不要气馁，因为SAT成绩在申请中的重要性并不是第一位的，如果你其他方面优秀，SAT低也没什么关系。

第二就是孙甜老师提供的超简单的方法：

经过对前50名学校的SAT考分成绩分析，利用线性回归模型（Linear regression）孙甜老师算出了以下公式：

                                                             SAT分数（高）=2361—7×学校排名

举例说明：如果你想进入前20的大学，那么SAT的较高分数需要： 2361-7*20=2221

就是说，如果你考到了2220分以上，那么申请前20的大学就非常有把握。

那么有学生就会问：如果我考出分数了，那么如何定位呢。其实非常简单，只要把上面的公式换个形式就行了：

                                                      学校排名=（2361—学生实际SAT分数）÷7

比如说，如果你考了2130分，那么学校排名=（2361-2130）/7=231/7=33. 就是说，用这个分数申请排名33的大学，是非常有把握的。

第三，这个方法还有高级用法，但是鉴于学生的时间紧迫，本文篇幅有限，这里不做过多介绍。如果有学生感兴趣，欢迎发邮件给孙甜老师： suntian@focusedu.cn以下是线性回归的模型数据和图表，供专业人士检验。（如果需要原始数据和编程代码，请发邮件联系我，我很愿意分享）

　　这个分析是用软件R做的。R的报告如下：

　　Call:

　　lm(formula = y2 ~ x)

　　Residuals:

　　Min 1Q Median 3Q Max

　　-102.050 -32.987 6.217 29.813 144.430

　　Coefficients:

　　Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)

　　(Intercept) 2361.3261 14.4131 163.83 <2e-16 ***

　　x -7.0950 0.4863 -14.59 <2e-16 ***

　　---

　　Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

　　Residual standard error: 51.82 on 50 degrees of freedom

　　Multiple R-squared: 0.8098, Adjusted R-squared: 0.806

　　F-statistic: 212.9 on 1 and 50 DF, p-value: < 2.2e-16