CCAA Rank Checker Tool | Check Your Rank, Cutoff & Analysis – ITI Rail Saathi

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CCAA Live Ranking — आपका स्वागत है!

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ITI Rail Sathi

RRB CCAA Live Ranking System • @itirailsathi

🚂 CCAA 2025

📊 Live Rank

🔮 AI Prediction

● LIVE RANK

रैंक अभी Real-Time अपडेट हो रहा है

ON AIR

🏆 Live Rank

📊 Zone Analytics

📈 Score Chart

📥 PDF

🔁 Rank Table

🧹 Dup Remove

📱 Mobile Ready

📝

CCAA Rank Check करें

नीचे Step-by-Step आसानी से भरें — बस 2 मिनट!

1

Name

2

Zone

3

NAC%

4

CBT

5

Login

👤 Step 1 — आपका नाम लिखें

अपना पूरा नाम English में लिखें।
जैसे: Rahul Kumar या Priya Singh

👤

⚠️ अभद्र / गलत नाम नहीं डाल सकते

⚠️ केवल English अक्षर, Maximum 30 characters

🗺️ Step 2 — अपना Railway Zone चुनें

वह Zone चुनें जिसमें आपने RRB GROUP D का फॉर्म भरा है।
⚠️ Zone एक बार set होने के बाद नहीं बदलेगा।

🗺️ -- अपना Zone Select करें -- SCR SecunderabadNR New Delhi NWR JaipurWR Mumbai CR MumbaiSR Chennai ER KolkataNFR Guwahati SECR BilaspurNCR Prayagraj ECR BhubaneswarWCR Jabalpur NER GorakhpurSER Kolkata SWR HubliECR Hajipur

📋 Step 3 — NAC Apprentice %

आपकी NAC Apprentice की Percentage डालें।
जैसे: 75 या 82.5

📋

✏️ Step 4 — CBT Exam Marks

आपके CBT Exam के Marks डालें।
जैसे: 65 या 72.5

✏️

🔐 Step 5 — Google Login

यह Last Step है! Login करके Rank Submit करें

⚡ बिना Login के Submit नहीं होगा!

✅ Connected

1️⃣

Form भरें

2️⃣

Login करें

3️⃣

Submit करें

✅

सब कुछ तैयार है!

अब Submit करें और Live Rank देखें

⚙️ आपका Rank कैलकुलेट हो रहा है...

कृपया प्रतीक्षा करें

📍 अभी आप — का देख रहे हैं

🗺️ अभी देख रहे हैं: —

🗺️ Zone चुनें

📈 Zone Score Graph —

⏳ Graph तैयार हो रहा है...

👆 Touch/Hover → Rank & Score देखें • 🟡 = आपकी Position

📊Zone Rank Table

#	Name	NAC%	CBT	Final%

0 Consider नहीं किया — कारण देखें: ▼

📊 Zone Analytics — Real-Time

📊 ZONE AVERAGE FINAL SCORE (Live)

0%

सभी Final Score का औसत

📊 CBT AVERAGE MARK (Live)

0

सभी CBT मार्क्स का औसत

📋 NAC AVERAGE % (Live)

0

सभी NAC Marks का औसत

👥

0

Total Candidates

🏆

0%

Highest Score

📉

0%

Median Score

🎯

0

60+ Score Students

📈 Score Bracket Distribution

🍕 CBT & NAC Pie Chart — Slice पर Tap करें → Details देखें

📊 CBT वितरण

📋 NAC वितरण

💡 किसी भी Slice पर Tap करें → उस Range की पूरी जानकारी दिखेगी

🔮

Zone में कितने Candidates?

आपके Zone में कुल कितने Original CCAA Candidates होने की संभावना है? इस आधार पर Cutoff predict होगा।

1,000 2,000 3,000 5,000 8,000

न्यूनतम 100 • अधिकतम 8,000

🔮 Predict My Zone Cutoff

—

Data तैयार हो रहा है...

Simulation शुरू होगी अभी...

📢 वर्तमान परिस्थिति के आधार पर Live Prediction

आपने — Candidates का अनुमान दिया है। हमारे पास Zone का — Real Data है। इसे base बनाकर 1000 बार Monte Carlo Simulation चलाया गया है जिससे Cutoff Predict हुआ। जितना ज्यादा Real Data होगा, Prediction उतनी Accurate होगी।

🗺️ —

⚠️ कम Data: Candidates की संख्या Vacancy से कम है। Prediction सांकेतिक है — असली Cutoff अलग हो सकता है।

📊 अभी का Average (Live Data)

⭐ Final Score

—

औसत Final Score

✏️ CBT Marks

—

औसत CBT मार्क्स

📋 NAC %

—

औसत NAC %

🏛️ Vacancy

—

कुल सीटें

👥 Candidates

—

Zone में अभी

🔬 Simulated Pool

—

Simulation Pool

🏆 Top Score

—

Zone Topper

🎯 Predicted Cutoff Score

—

1000 Simulations • 15th Percentile

📊 Simulation Method:
• Real Data: — Zone candidates का score • Synthetic Pool: आपका Input (—) − Real Data = Extra candidates (score trend से generate) • 1000 बार run: हर बार pool को shuffle करके vacancy वाला cutoff निकाला • Formula: max((2/3 × CBT) + (1/3 × NAC%), CBT) • Final Cutoff: 1000 simulations का 15th percentile (conservative estimate) • Average of all 1000 runs: —

📊 Cutoff की संभावित Range

—

—% सटीकता

📌 3 संभावित परिदृश्य

😊

अनुकूल

—

कम प्रतिस्पर्धा

🎯

संभावित

—

सबसे ज्यादा chance

⚠️

कठिन

—

अधिक प्रतिस्पर्धा

👤 आपकी स्थिति

आपका Final Score

—

Zone में Rank

—

Cutoff से अंतर

—

Selection की संभावना

—

👥 Bias-Corrected 4-Group जनसंख्या मॉडल

⚠️ Bias Correction क्यों? Submit करने वाले Active हैं — इनका Score Silent Majority से ज़्यादा होता है। Real Population में बहुत से कम-तैयारी वाले candidates हैं। इसीलिए 4-Group Bias-Corrected Model बनाया।

🏅 UR Category Migration Effect

77+ Score वाले (UR जाएंगे)

—

Zone seats छोड़ेंगे

Seats खुलने की संभावना

—

Lower scorers को मौका

💡 UR Migration का मतलब: जो candidates 77+ score पर All-India UR Category में select हो जाएंगे, वे अपनी Zone seat छोड़ देंगे। इससे — lower scorers को अतिरिक्त मौका मिलेगा और effective cutoff घट सकता है।

Normal Cutoff

—

UR Effect के बाद

—

Difference

—

📊 Confidence Intervals — Cutoff की संभावित Range

90% CI (5th–95th)—

90% संभावना कि Cutoff इस Range में होगा

80% CI — Most Likely (10th–90th)—

सबसे ज़्यादा Likely — इसी पर Focus करें

50% CI — IQR (25th–75th)—

50% केंद्रित Zone (IQR)

🔬

Simulation Details

—

—

Total Pool Size

Original N

—

× Multiplier

Simulated

—

Vacancy

—

Real Data Trend Analysis:

📈 Original N Students — Rank vs Final Score (Real Data Trend)

🔮 Simulated Pool — Selected vs Out (Touch करें → Details)

✅ Selected (Vacancy में)

❌ Out of Selection

─── Cutoff Line

—

📊 Score Distribution (किस Range में कितने Candidates)

🔄 1000 Simulation Runs — Cutoff Distribution (हर run का Cutoff)

📋 Original Data का Bracket Analysis (User Pool पर Apply)

🔮 ITI Rail Sathi Cutoff Predictor • Simulation-based अनुमान • @itirailsathi

ℹ️ जरूरी जानकारी

1️⃣ Rank दोबारा कैसे देखें?

Same Email से Login करें — Updated Rank दिखेगा।

2️⃣ Zone बदल सकते हैं?

नहीं। एक बार Zone Set हो जाए तो नहीं बदलेगा।

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🎉 आपका स्वागत है!

—

आप इस Zone में प्रवेश कर चुके हैं!

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