Industry Pool Size Weighted 總排名 （不考慮學生人數）

Weight

Tech=4

Medical=2

Law=IB=1

MBB=0.5

加上行業Pool size權重更真實的體現了現實中校友在熱門行業裏的人數。

Berkeley以體量和廣度力壓Harvard奪得頭籌。

Rank	College	Med School	Adj P Index	Law School	Adj P Index	CS	Adj P Index	IB	Adj P Index	MBB	Adj P Index	Total Adj P Index
1	UC Berkely	769	0.08781044819	3570	0.0729747961	1212	0.2654692805	203	0.04755211993	81	0.01973684211	0.4935434868
2	Harvard	1742	0.1989152155	3651	0.07463052677	260	0.05694885555	231	0.05411103303	225	0.0548245614	0.4394301923
3	Stanford	1269	0.1449043677	2336	0.04775045481	661	0.1447815135	77	0.01803701101	97	0.02363547758	0.3791088246
4	Columbia	998	0.1139594633	2241	0.04580854848	651	0.1425911729	231	0.05411103303	73	0.01778752437	0.3742577421
5	Upenn	698	0.07970311162	2054	0.04198605916	352	0.07709998905	486	0.1138439916	191	0.04653996101	0.3591731124
6	U Mich	863	0.09854410505	2528	0.05167514973	532	0.1165261198	236	0.05528226751	102	0.02485380117	0.3468814433
7	USC		0	763	0.01559657407	1252	0.2742306429	157	0.03677676271	32	0.007797270955	0.3344012506
8	Cornell	664	0.07582072509	2220	0.04537928497	612	0.1340488446	248	0.05809323026	31	0.007553606238	0.3208956912
9	CMU		0		0	1356	0.2970101851		0		0	0.2970101851
10	UCLA	669	0.07639166429	1944	0.03973753603	704	0.1541999781	100	0.02342468962		0	0.293753868
11	NYU	630	0.07193833857	2244	0.04586987183	464	0.1016318037	302	0.07074256266		0	0.2901825768
12	Yale	991	0.1131601484	3079	0.0629382065	115	0.02518891688	149	0.03490278754	100	0.02436647173	0.2605565311
13	GIT		0		0	1094	0.2396232614		0	46	0.011208577	0.2508318384
14	Duke	694	0.07924636026	1889	0.03861327446	304	0.06658635418	157	0.03677676271	92	0.022417154	0.2436399056
15	U of Washington	360	0.04110762204		0	876	0.1918738364		0		0	0.2329814584
16	UT Austin	298	0.03402797602	685	0.01400216676	578	0.1266016866	148	0.03466854064	72	0.01754385965	0.2268442296
17	UCSD	301	0.03437053954	600	0.01226467161	795	0.1741320775		0		0	0.2207672887
18	UIUC		0	767	0.01567833855	877	0.1920928704		0	22	0.005360623782	0.2131318328
19	Northwestern	811	0.09260633743	1320	0.02698227755	226	0.04950169751	85	0.01991098618	75	0.0182748538	0.2072761525
20	Princeton	563	0.06428775335	1918	0.03920606692	170	0.03723579017	105	0.0245959241	84	0.02046783626	0.1857933708
21	U of Waterloo		0		0	793	0.1736940094		0		0	0.1736940094
22	Brown	419	0.04784470454	1480	0.03025285665	236	0.05169203811	111	0.02600140548	52	0.0126705653	0.1684615701
23	MIT	439	0.05012846132		0	405	0.08870879422	40	0.009369875849	83	0.02022417154	0.1684313029
24	U of Virginia	189	0.02158150157	1866	0.03814312872	244	0.05344431059	154	0.03607402202	70	0.01705653021	0.1662994931
25	Uchicago	244	0.02786183271	965	0.01972568018	156	0.03416931333	212	0.049660342	54	0.01315789474	0.144575063
26	Northeastern		0		0	604	0.1322965721		0		0	0.1322965721
27	Dartmouth	396	0.04521838424	1398	0.02857668486		0	90	0.02108222066	65	0.01583820663	0.1107154964
28	U of ND	259	0.0295746503	968	0.01978700354		0	191	0.04474115718	60	0.01461988304	0.1087226941
29	UCI		0		0	482	0.1055744168		0		0	0.1055744168
30	SJSU		0		0	470	0.1029460081		0		0	0.1029460081
31	Purdue		0		0	469	0.102726974		0		0	0.102726974
32	U of Tornoto		0		0	466	0.1020698719		0		0	0.1020698719
33	UNC	534	0.06097630602	758	0.01549436847		0	79	0.0185055048	27	0.006578947368	0.1015551267
34	JHU	599	0.06839851556		0	143	0.03132187055		0		0	0.09972038611
35	Wash U St. Louis	402	0.04590351128		0	183	0.04008323294		0	43	0.01047758285	0.09646432706
36	Rice	300	0.0342563517		0	235	0.05147300405		0	33	0.008040935673	0.09377029142
37	Georgetown		0	1805	0.03689622044		0	141	0.03302881237	50	0.01218323587	0.08210826867
38	Williams	166	0.01895518127	611	0.01248952393		0	52	0.0121808386	100	0.02436647173	0.06799201554
39	U of Wis-Madison		0	641	0.01310275751	249	0.05453948089		0		0	0.0676422384
40	Vandebilt	283	0.03231515844		0		0	77	0.01803701101	58	0.01413255361	0.06448472305
41	Emory	356	0.04065087068		0		0	74	0.01733427032		0	0.057985141
42	Amhearst	176	0.02009705966	685	0.01400216676		0	29	0.006793159991		0	0.04089238641
43	Swarthmore	118	0.013474165	352	0.007195274013	36	0.007885226153	13	0.003045209651		0	0.03159987482
44	BC		0	595	0.01216246602		0	77	0.01803701101		0	0.03019947703
45	Pomona	115	0.01313160148	320	0.006541158194		0	14	0.003279456547		0	0.02295221623
46	Wesleyan	107	0.01221809877	507	0.01036364751		0		0		0	0.02258174629
47	BYU		0	624	0.01275525848		0		0	34	0.00828460039	0.02103985887
48	Wellesley	93	0.01061946903	414	0.008462623413		0		0		0	0.01908209244
49	U of Florida		0	643	0.01314363975		0		0		0	0.01314363975
50	Brandeis		0	480	0.009811737291		0		0		0	0.009811737291

所有跟帖： 

• 哈哈，感覺每個在壇裏整排名的父母都是使勁把自己孩子的學校往上整， -成功的小猴子- ♀ (314 bytes) () 09/22/2023 postreply 20:09:52

• 一針見血！ -久四- ♂ (0 bytes) () 09/22/2023 postreply 20:11:21

• 那你把News再貼一遍唄 -whaled- ♂ (45 bytes) () 09/22/2023 postreply 20:14:41

• 不堵不堵，排吧排吧 -成功的小猴子- ♀ (167 bytes) () 09/22/2023 postreply 20:40:58

• 你這裏的weight到底是啥意思？ -phoenix05- ♀ (0 bytes) () 09/22/2023 postreply 20:28:27

• 每個行業招NG的相對數量權重 -whaled- ♂ (0 bytes) () 09/22/2023 postreply 20:31:04

• 你這4:2:1:0.5這麽搞我沒看懂。 -phoenix05- ♀ (229 bytes) () 09/22/2023 postreply 20:53:21

• 我的假設是這些學校放到一起進大廠/unicorn，做醫生，進名所，IB和mbb比例是4:2:1:1:0.5 -whaled- ♂ (0 bytes) () 09/22/2023 postreply 21:10:18

• 應該是哪個錄取率最低哪個權重最大啊。 -phoenix05- ♀ (71 bytes) () 09/22/2023 postreply 21:26:44

• 什麽錄取率？數據裏沒有。 -whaled- ♂ (0 bytes) () 09/22/2023 postreply 21:37:16

• Subjective enough for personal gain? -其樂無窮- ♂ (0 bytes) () 09/22/2023 postreply 20:31:47

• 和你的比哪個更接近實際？你真以為lawyer占了53%最好的NG open？ -whaled- ♂ (0 bytes) () 09/22/2023 postreply 20:33:01

• 哈，我已經算好了。按每項每個學校占各項總人數的比例算。結果差別不大。 -其樂無窮- ♂ (0 bytes) () 09/22/2023 postreply 20:38:01

• 起碼我是在不知道最後結果的情況下答應了網友才開始計算的。你這算什麽? -其樂無窮- ♂ (0 bytes) () 09/22/2023 postreply 20:39:08

• 我給出了justification，你可以批駁我的觀點，用不著對人 -whaled- ♂ (0 bytes) () 09/22/2023 postreply 20:41:30

• 你這justification 是你昨天自己批駁過的好不好? -其樂無窮- ♂ (0 bytes) () 09/22/2023 postreply 20:44:01

• 不是，我說過沒仔細查過你的數據。今天看到律師占比53%當然錯了。錯了就改，幹嘛生氣？ -whaled- ♂ (0 bytes) () 09/22/2023 postreply 20:47:26

• 出爾反爾那不是錯了就改的問題。是帶有偏見的故意找茬。 -其樂無窮- ♂ (0 bytes) () 09/22/2023 postreply 20:52:30

• 看來你沒做過科研 -whaled- ♂ (0 bytes) () 09/22/2023 postreply 21:00:27

• 你這人太假。昨天的理由是按1-30每項打分太主斷，現在就來個你自己硬加的權重。 -其樂無窮- ♂ (0 bytes) () 09/22/2023 postreply 20:35:37

• 這樣做和US News先把Princeton 排第一再算有什麽區別? -其樂無窮- ♂ (0 bytes) () 09/22/2023 postreply 20:36:30

• 每人都有權用自己的方式排，隻要公開自己的方法就行了。 -whaled- ♂ (0 bytes) () 09/22/2023 postreply 20:43:11

• 昨天你是這麽說的?自己今天就自己打臉? -其樂無窮- ♂ (0 bytes) () 09/22/2023 postreply 20:45:16

• 我哪想到你用law school代替top 律師的open？錯了就改，何必帶那麽多感情色彩？ -whaled- ♂ (72 bytes) () 09/22/2023 postreply 20:40:01

• 不管你怎麽想，自己否定自己的論據，動機不純沒錯吧?虧得我還因為你的input花費功夫。 -其樂無窮- ♂ (0 bytes) () 09/22/2023 postreply 20:42:45

• 你這是誅心之論，文革那套。你要根本不同意犯不著改。 -whaled- ♂ (0 bytes) () 09/22/2023 postreply 20:44:09

• 而且我也給了你為規範化的排名，Berkeley 排第二，你還要怎麽樣?非排第一不可? -其樂無窮- ♂ (0 bytes) () 09/22/2023 postreply 20:50:38

• LZ家的是CMU -violinpiano- ♂ (167 bytes) () 09/22/2023 postreply 20:54:11

• 一回事，CMU終於進了前十。Manipulate data 誰不會? -其樂無窮- ♂ (0 bytes) () 09/22/2023 postreply 20:56:44

• 哈哈我不掩蓋希望CMU排在前麵，那又怎樣？重要的是你的模型有沒有道理和用途，是否接近現實 -whaled- ♂ (0 bytes) () 09/22/2023 postreply 20:59:43

• 我在sort之前根本不知道伯克利會拍到弟一，再說我也不是它的家長不在乎他排在哪。我知道調整後會有變化，因此對結果很感興趣 -whaled- ♂ (214 bytes) () 09/22/2023 postreply 20:57:11

• 太左 -bigcat2026- ♂ (0 bytes) () 09/22/2023 postreply 20:52:40

• 挺好 -Nebrasky- ♂ (0 bytes) () 09/22/2023 postreply 20:54:32

• 其實我一直是給他提意見修改他的model，不見他反映才自己動手的。不想他氣成這樣LOL -whaled- ♂ (0 bytes) () 09/22/2023 postreply 21:07:06

• 你們倆也別打架，報一下你們孩子各自上哪個學校，大家心裏就清楚了 -Wakeland- ♂ (0 bytes) () 09/22/2023 postreply 20:54:00

• 這個比的是各校在所選幾個行業裏麵的總分量，若無理解錯的話 -zcty9999- ♂ (410 bytes) () 09/22/2023 postreply 20:59:13

• 而且CS 占極大比重 -成功的小猴子- ♀ (167 bytes) () 09/22/2023 postreply 21:02:29

• 對的，Finance weight 太低，H和UPenn 的人控製著整個美麗國的經濟 -Nebrasky- ♂ (0 bytes) () 09/22/2023 postreply 21:09:22

• 幾家大廠產值是2-3萬億，IB和trading是1200億，差了20倍，我把比例設成4:1，沒虧待他們 -whaled- ♂ (0 bytes) () 09/22/2023 postreply 21:22:01

• 產值有啥關係。在大廠的平均工資也不可能比MBB高8倍，錄取率也不可能低8倍。對個人來說，金貴在哪裏？ -phoenix05- ♀ (0 bytes) () 09/22/2023 postreply 21:32:49

• 你沒搞懂我的算法，我是估計人頭，不是收入 -whaled- ♂ (0 bytes) () 09/22/2023 postreply 22:09:26

• 是這樣的，對個體還要用學生數normalize。Caltech不在原數據源裏，如果按人數調整後會不錯的 -whaled- ♂ (0 bytes) () 09/22/2023 postreply 21:04:36

• 我昨天也說了，這麽混合排沒意義，沒有學生同時對五個行業感興趣。五個行業分別來個排名才make sense. -phoenix05- ♀ (66 bytes) () 09/22/2023 postreply 21:04:37

• 所以我幾次三番地提議：要以相關專業的學生人數作normalization -zcty9999- ♂ (506 bytes) () 09/22/2023 postreply 21:13:18

• 我一向支持專拍。因為他們搞大俗排名才進來幫忙，不想得罪這麽多人 -whaled- ♂ (0 bytes) () 09/22/2023 postreply 21:29:06

• 其實非常appreciate您所做的！還有“其樂無窮”的 -zcty9999- ♂ (242 bytes) () 09/22/2023 postreply 21:45:55

• 謝謝 -whaled- ♂ (0 bytes) () 09/22/2023 postreply 22:15:55