가운데 열 "실제연산확률" 은 통계엔진이 내부적으로 연산했던 확률을 말합니다. Fait 보고서는 60% 이상의 확률을 표시할 때 실제로 연산된 확률보다 더 낮은값으로 보고서에 확률을 표시합니다. 실제로 발행된 Fait 보고서에서 그 이유가 설명된 부분을 인용하면 아래와 같습니다.

가령 위 실제 결과값에서, 52% - 52% - 52% 는 통계엔진이 실제로는 52% 확률로 합격할 것이라고 예상해서, 보고서 상에는 52% 로 표시를 했고, 실제 합격 확률도 52% (436개 모집단위 중 225개에서 합격) 였다는 것을 의미하고,

80% - 95% - 97% 는 통계엔진이 실제로는 95% 확률로 합격할 것이라고 예상했지만, (불합격할 5%의 구매자들이 받을 충격을 고려해) 보고서 상에는 80% 확률로 합격할 것이라고 표시했고, 실제로는 97% 확률로 합격했다는 것을 의미합니다.

각각의 모집 단위별로, 합격자 평균점수에서 표시된 Fait20의 확률, 최초합격컷의 확률, 최종합격컷의 확률을 정리하면 아래와 같습니다.

가령 아래에서, 간호대학이 82.2% - 77.3% - 54.9% 라고 되어 있으면, 작년 입시에서 해당 학부에 합격한 학생들의 평균점수와 동일한 점수를 받은 학생이 작년 Fait20 보고서를 받아봤다면, 그 보고서에는 82.2% 라고 적혀있을 것이라는 의미이고, 77.3% 이상의 확률을 받은 학생들은 최초합격을 했으며, 54.9% 이상의 확률을 받은 학생은 (추가합격자로) 최종합격을 했다는 의미입니다.

서울대 문과

가장 오른쪽에 있는 Fait20% 최종컷 값이 50.0%에 가까울수록 예측 값과 소수점 이하 자리까지 완전히 정확히 일치했다는 의미입니다.

실제로는 예측 값에서 소수점만 조금 변해도 30~70% 사이를 크게 왔다갔다 합니다. 그래야 60% 확률에서 실제로 60% 합격하는 정밀도가 나옵니다. 따라서 30~70% 구간 내에 최종컷이 들어간 경우 거의 소수점 단위 내지는 1~2점 이내로 예측이 정확한 경우라 볼 수 있습니다.

모든 학과에서 50.0% 컷이 나온다고 정확한 것이 절대 아닙니다. 그러면 정확도는 훨씬 떨어집니다. 왜냐하면 모든 학과에서 50.0%에 커트라인이 형성되면, 51% 확률에서 합격할 확률은 51%가 아니라 100%가 될 것이기 때문입니다. (이해가 직관적으로 되지 않을 수 있는데 곰곰히 생각해 보시기 바랍니다)

50%에서 멀어질수록 예측과 차이나는 결과가 나온 것인데,

0%에 가까운 방향으로 갈수록 (더 초록색) 예측값에 비해 합격선이 낮았다는 것이며 (펑크)

100%에 가까운 방향으로 갈수록 (더 빨간색) 예측값에 비해 합격선이 높았다는 의미입니다.

모든 추측은 최종합격선을 기준으로 한 것이므로, 합격자평균이나 최초컷은 100%에 더 가까운 (더 빨간) 것이 당연합니다.

한 가지 더 강조하고 싶은 점이 있습니다.

예를 들어, 위에서 의류학과 최종합격선이 80.6% 에서 형성되었다고, 올해도 80.6% 이상을 받아야 합격이 가능한 것이 절대 아닙니다.

반대로 지리교육과에서 26.4% 가 나왔다고, 올해도 26.4% 이상에서 합격 가능한 것이 절대 아닙니다.

위와 같은 작년 결과와, 더 과거의 10년치 결과를 모두 고려해 올해 합격확률이 보정되기 때문입니다.

올해 의류학과에서 합격 가능성이 60% 라고 나왔다면, 올해 합격 가능성도 60%이고,

지리교육과에서 합격 가능성이 60% 라고 나왔다면, 올해 합격 가능성도 60%입니다.

적어도 이 점만은 꼭 고려해 자료를 해석하시기를 당부드립니다.

이 자료는 올해 값을 해석하는 데 사용해서는 절대 안 되고("작년에 43% 이상이면 붙었으니까 올해도 43%면 붙겠지"),