我们如何计算录取机会，准确度如何
School Match 根据 DOE 的公开数据模拟全市的录取过程。我们用一个招生年度的数据调整模型，然后不做任何修改，用下一年的数据来检验。在这次检验中，模型与 DOE 公布的三项全市结果的差距都在 5 个百分点以内。
你们用什么数据？
只用纽约市教育局的公开数据：DOE 名录中的名额、申请人数、录取方式和优先条件，已公布的全市分配结果，以及学校报告中的 SAT、毕业率和学生构成。录取要求来自 MySchools 上的学校页面和学校网站。我们不使用私人调查。
估算是怎么得出的？
对每个项目，我们查看名额、申请人数、录取方式和您的优先组别，然后针对未知的或您输入的随机号码模拟分配过程，得出一个机会和一个范围。范围和数字同样重要：它显示在有未知因素的情况下，答案可能有多大变化。
模型有多准确？
我们用 Fall 2023 的数据调整了四个参数，再用模型从未见过的 Fall 2024 数据检验。检验之前，我们先写下了与每项 DOE 结果相差不超过 5 个百分点的限度。
- 得到第一志愿：模型 46.2%，DOE 51.0%，相差 4.8 个百分点。
- 得到前三志愿之一：模型 79.3%，DOE 77.0%，相差 2.3 个百分点。
- 得到志愿表中的任何一个：模型 97.6%，DOE 96.0%，相差 1.6 个百分点。
- 在 658 个项目中，竞争越激烈，机会越低（Spearman 相关系数 −0.945）。
- 在每个名额申请人数不足 1 人的 145 个项目中，没有一个的机会低于 80%；在每个名额申请人数超过 10 人的 38 个项目中，没有一个的机会高于 40%。
这项检验没有证明什么？
它检验的是全市的总数和各项目的排序。DOE 不公布个人的结果，所以我们无法衡量某一个家庭的估算有多少次成真。请把每个数字当作用来做计划的估算，而不是对您孩子的预测。
模型无法预测什么？
- 面试表演和作品集的结果：这取决于孩子自己的作品，所以我们不给出百分比。
- 特殊高中：我们把练习分数与往年的分数线比较，不预测今年的分数线。
- 有自己的作文、面谈或考试的项目：结果取决于学校如何评分。
- 需求变化：名额和申请人数来自最近一次公布的年度，而且每年都在变。
为什么 DOE 说有 700 多个项目，而你们说 943 个？
我们统计了 DOE 名录文件中的每一个项目代码，包括 59 个 District 75 融合项目、49 个 ASD 和 ACES 项目，以及 23 个转学高中（transfer）项目，大多数家庭不会申请这些项目。DOE 所说的“700 多个”指的是它自己页面上的高中项目选择；DOE 没有公布明细，所以具体差别是我们的推断。
你们和 DOE 有关系吗？
没有。School Match 是独立的，与纽约市公立学校（NYC Public Schools）没有隶属关系。录取通知只由 DOE 通过 MySchools 发出。
回测于 2026年9月5日 完成。