2024 年考研报录比预测及国家线趋势分析：工学部分

0 简介

全国线的走势与报考录取率的走势有着直观的联系，进一步计算相关系数（0.7114）可知网校头条，两者之间确实存在较高的线性相关性。因此，在分析全国线走势时，考虑报考录取率对其的影响，将有助于我们得到更为可靠的结论。

前两篇文章我们分析了24本全国考研线的物理和管理学部分，今天我们继续分析工科部分。数据来源：互联网。模型选取：SVR-模型、VAR模型、组合模型。分析工具：R软件。考虑到文章的可读性，我们会尽量减少专业词汇的描述，不对所用到的模型理论进行介绍​​。对理论和建模方法感兴趣的朋友可以移步评论区交流。

1 2024年研究生入学考试报到率预测——基于SVR

我们现在知道24届考研的报名人数是438万，为了得到报名人数与录取人数的比值，我们需要对录取人数进行预测。在上一期的文章中，我用模型预测了管理学专业学生人数。在进一步的探索中，我发现了SVR（支持向量回归）[1]这个好东西，它对小样本数据的分析能力非常强大。因此，在这期的工科中，我先用SVR预测了录取人数，然后再用模型预测24届工科考研的总成绩，我把这种方法叫做SVR-算法。下面给出这种方法的拟合结果，见图1。

图1 应聘人数SVR拟合效果图

可以看出SVR拟合效果良好，只有2023年的实际情况与SVR拟合结果相差较大，可以视为异常值。这样，我们根据24届考研报名人数（438万）可以得到24届考研录取人数的预测值为111万2024年考研国家线，进一步得到24届考研报考录取比的预测值为3.946。

图2 2024年A区工程专业全国总分预测

在对2004年至2023年A区工程专业全国线、报考率、SVR的预测基础上，利用VAR和VAR两个时间序列模型对2024年A区工程专业全国线总成绩进行预测。为了使预测结果更加可靠，我们参考Bates等[2]的研究，对以上两个模型进行简单平均，得到一个组合模型。图2给出了三个模型的预测结果。

图2：2024年A区工程专业全国总分预测时间序列

总体来看，近20年来全国工程专业总成绩呈下降趋势，2004年至2016年波动较大2024年考研国家线，2016年以后持续在低位波动。对于2012年以后的数据，三种模型拟合效果较好。SVR模型给出的预测值为272分，VAR(2)模型给出的预测值为259分，预测均值为266分。以上数据为对预测值进行四舍五入后得到的结果。

3 2024年A区工程类专业全国线分数线预测

基于2004年至2023年工程专业的100分学科分数线、150分学科分数线及录取情况，结合SVR的预测结果，采用时间序列模型对2024年的情况进行预测，如图3所示。

图3 2024年A区工程国线预测时间序列图

100分科目和150分科目变化趋势几乎一致，模型很好的抓住了数据的趋势特征，今年的预测值分别是：38分（100分科目）和57分（150分科目）。话说理工科真的是密不可分啊，理工科变化趋势真的很像啊！

4。结论

本文采用SVR算法、VAR模型及其组合对2024年A区国道工程进行预测，得出以下结论。

（1）工程类全国线近20年来一直呈下降趋势，2016年以来持续在低位震荡，短期可能继续在260-270点之间波动。

（2）第24届研究生入学考试预计录取人数为111万，报考录取比预计为3946。近年来，报考录取比一直较高，虽然短期内可能略有下降，但大概率仍将维持近20年来的高位，研究生入学考试难以“降温”、难以降低“难度”。

（3）2024年A区工程专业全国分数线预测结果为：总分预计为266分，100分制科目预计为38分，150分制科目预计为57分。以上数据为预测值四舍五入后得出。

5 展望

本文对24年考研A区工程专业全国线进行了预测，未来可能也会预测其他学科的情况。作者水平有限，对小样本数据分析方法的研究较少，以后会继续探索。如果有不对的地方或者可以改进的地方，请大家提出宝贵建议，谢谢！

最后祝大家一切顺利！

参考

[1] Smola, A., , B. A. 和, 2004, 14(3): 199-222。

[2] Bates JM, CW J. of the Study ...