根据往届高考估算高考成绩

假设某高中创新班平均分662，600分以上人数占比97.9%；
实验班平均分623，600分以上人数占比84.3%；
全校理科600分以上占比46.3%；
全校理科690分以上4人。
全校理科重本率91.6%.
已知该校的创兴实验班3个/实验班7个/平行班10个。每个班大约50人左右。

试着估计该高中实验班第十名的高考分数。

我们知道，高考成绩粗略服从正态分布。为此首先估计创新班的方差:

mean = 662;
p = 0.979;
NSolve[Probability[x > 600, 
   x \[Distributed] NormalDistribution[mean, \[Sigma]]] == 
  p, {\[Sigma]}]

估算得出\[Sigma]=30.489. 完全类似地，估计实验班的方差为

mean = 623;
p = 0.843;
NSolve[Probability[x > 600, 
   x \[Distributed] NormalDistribution[mean, \[Sigma]]] == 
  p, {\[Sigma]}]

估算得出\[Sigma]=22.8432. 可见实验班整体而言成绩更加平稳，不会出现好成绩和坏成绩相差很大的情况。

而通过假定，若新实验班有150人，则第十名的成绩为

NSolve[CDF[NormalDistribution[mean, 22.8432, x] == 
  1 - 10/150, x]

得到x=657.29. 类似得到前20，30，40，50的成绩分别为

20: 648.374
30: 642.225
40: 637.23
50: 632.839