学习强国周报52-37：学习强国周报52-37
学习强国周报52-37：学习强国周报52-37非常巧合的是，本周四，1—18阵正好踩中3585人（也是本周的峰值数据）。那么，跨过36周至本周，1—18阵合计人数如果能达到3585人（相比3985人减少400人），可视为数据回调到位。强国江湖第37周，9月12日—9月18日，年度第255—261天。经历了上周的专项压制，衡量本周数据是否回调到位，有一个基本的参考数值，就是1—18阵的合计人数。（周报自第33周开始，将统计范围扩大至18阵，得以从更宽泛的角度做出更为准确的判断。）经过34周、35周，1—18阵每周先后减少208人、220人。至第35周周日，合计人数3985人。
本期周报索引：
概述 ➠ 周日数据 ➠ 每周峰值 ➠ 周均线 ➠ 联盟表现 ➠ 进阶预测(7) ➠ 失分率周期表（2022版） ➠ 终章
门捷列夫：“确认过眼神，你是对的人”。
【概述】
强国江湖第37周，9月12日—9月18日，年度第255—261天。
- 1阵，12774分，周日报表：19人。
- 2阵，12773分，周日报表：16人。
经历了上周的专项压制，衡量本周数据是否回调到位，有一个基本的参考数值，就是1—18阵的合计人数。（周报自第33周开始，将统计范围扩大至18阵，得以从更宽泛的角度做出更为准确的判断。）
经过34周、35周，1—18阵每周先后减少208人、220人。至第35周周日，合计人数3985人。
那么，跨过36周至本周，1—18阵合计人数如果能达到3585人（相比3985人减少400人），可视为数据回调到位。
非常巧合的是，本周四，1—18阵正好踩中3585人（也是本周的峰值数据）。
由此，本周数据确定回调到位。
【周日数据】
截至本周日，全国1—18阵报表合计：3487人。环比上周（3006人）增加481人（如下图）。
本周，13阵、16阵、7阵分别回调50余人，而15阵成为本周唯一的一列人数少于上周数据的方阵，人数减少7人（如下图）。
【每周峰值】
1—6阵前后两周峰值比较（如下图）。
7—12阵前后两周峰值比较（如下图）。
本周，全国1—12阵，峰值降幅最大的是11阵，降幅7.2%。3阵增幅9.8%。
【周均线】
最近8周，3—5阵周均线走势（如下图）。
最近6周，6—8阵周均线走势（如下图）。
最近4周，9—11阵周均线走势（如下图）。
【联盟表现】
本周，联盟500强各阵，波峰来到12阵，峰值54人（如下图）。
本周，因数据平稳，15阵在联盟榜踪迹全无。15阵站稳联盟榜，或者说14阵首次全员站稳联盟榜，大概要等到第40周的后半程，具体日期有可能是10月7日，也就是国庆假期的最后1天。
【进阶预测(7)】
本周，毫无悬念，各阵按“计划”进入各自的名次段。简要总结如下：
➣ 1—7阵，本周峰值477人。
➣ 1—10阵，本周峰值1042人。
➣ 1—11阵，本周峰值1274人。
➣ 1—12阵，本周峰值1532人。
➣ 1—13阵，本周峰值1820人。
下周，4组预测数据：
➣ 1—9阵，将进入800人以内（本周峰值833人）。
➣ 1—10阵，将进入1000人以内。
➣ 1—12阵，将进入1500人以内。
➣ 1—13阵，将进入1800人以内。
根据本周各阵合计数据判断，除1—9阵可能要在周四之后进阶800人以内，其余3组数据的进阶，没有悬念。
【失分率周期表2022版】
年初迄今已整整261天，“失分率相对固定”这个结论的得出，是今年以来最重要的收获之一。
周报根据此前整理记录的数据，计算出目前各名次段的失分率（如下表）。
➣ 失分率周期表的具体说明
每个方格内：
上面的整数，代表名次段。
下面的小数，代表失分周期。
举个例子：
意思就是，进入全国第1300名的学友，至少要达到平均每25.7天丢1分的水平。
还有两点需要说明：
一是失分率周期，是按照各阵完成进阶的时间计算的。
比如，当8阵全员在7月27日正式进入全国1000名以内时，周报记录了8阵用时207天进入1000名的失分率：
207÷7 ≈ 29.6天/分
而此时，8阵的前排学友，已经打进全国700名以内。
所以，再次强调，29.6天/分，套用刚刚那句话就是——进入全国第1000名的学友，至少要达到平均每29.6天丢1分的水平。
二是表内名次，接近实际名次，像每周一因运动分导致的名次虚高，或者上周专项压制导致的名次虚高，周期表不适用。
下面，我们就以1300名为起点，请学友扛捷列夫用“实际操作”带着大家在周期表内溜达一圈……
本周三（9月14日），年度第257天，丢掉10分的扛捷列夫，失分率是25.7天/分（257÷10）。早起看报表，没问题，年度积分排名全国第1300名（如下表）。
之后13天，扛捷列夫1分未丢，时间来到年度第270天，失分率提升至27天/分（270÷10）。早起看报表，年度积分排名升至全国第1200名（如下表）。
之后又过18天，时间来到年度第288天，扛捷列夫忘记答双人赛，痛失2分，年度丢分增加到12分，失分率下降至24天/分（288÷12）。早起看报表，年度积分排名下降至全国第1500名（如下表）。
➣ 失分率周期表的场景应用
如果大家看懂了前面“周期表说明”这段文字，那么，我们现在要重点说说周期表的场景应用。说白了，就是这个表，它能用来干什么？
备注：如果有人没看懂前面的“周期表说明”，请重新看一遍。否则，后面的应用，可能也看不懂。
应用1：计算自己年底排多少名？
举例1：学友扛捷列夫目前在15阵，年度迄今丢14分，全国排2600名。如果，后面104天，又丢2分。全年共计丢16分，365÷16 ≈ 22.8天/分。
22.8天/分的失分率，介于表格内1600-1700名区间。所以，扛捷列夫年终的最低排名，不会低于1700名。
以此类推……
应用2：计算自己理论上的最高排名。
举例2：学友扛捷列夫目前在19阵，年度迄今丢18分，全国排3600名。扛捷列夫想知道自己年终的理论上最高名次是多少？
➣ 理想状态：如果扛捷列夫在后面的一百多天1分未丢，365÷18 ≈ 20.3天/分。
➣ 现实情况：如果扛捷列夫在后面的一百多天又丢3分，365÷21 ≈ 17.4天/分。
根据两组失分率分别对应的区间：
一分未丢的情况下，扛捷列夫年度最高排名可稳进2100名。
但如果之后又丢3分，排名只能确保在2800名以内。
应用3：计算自己达到某名次还要多久。
举例3：学友扛捷列夫目前在11阵，年度迄今丢10分，全国排1100名。扛捷列夫想知道自己还要多久稳进1000名？
1000名对应的失分率是29.6天/分，因为扛捷列夫已丢10分，29.6×10 = 296天。所以，扛捷列夫从今天开始，坚持35天不丢分，到今年第296天（第42周周日），即便晚上23时59分完成最后1分，也可以可稳稳进入全国1000名以内。
应用4：计算自己进入某名次段的可能。
举例4：学友扛捷列夫年初没留运动分，因忘记每日答题丢5分，目前在8阵，全国排500名。扛捷列夫问，如果后面1分不丢，年底能否进入全国200强？
截至目前，全国200名对应的失分率是71天/分，365÷71 ≈ 5.1分。
5.1分是什么概念呢？我们可以把它拆开了看：
➣ 5分，代表的意思是，年终，6阵全员将会进入全国200名。
➣ 0.1分，代表的意思是，年终，7阵前排也会进入全国200名。
那么，扛捷列夫所在的8阵，战至年终，进入200强的可能性几乎为0。
应用5：计算自己实现目标还能丢几分。
举例5：学友扛捷列夫年初给自己设定的目标是全国3000名以内，扛捷列夫目前在17阵，年度迄今丢16分。17阵目前的最低排名已在3000名边缘。
对照周期表，365÷16.7 ≈ 21.9分。也就是说，扛捷列夫年内最多丢5分（21-16），才能保住全国3000这个名次。
当然，如果扛捷列夫丢了6分，大概率也可以进入3000名以内，一是因为年度最后一周，前列方阵的学友会囤运动分。二是12月31日尽快完成学分，3000名的目标，即可实现。
如果大家能读懂《失分率周期表》这个段落，并学会使用《失分率周期表》，在之后的强国学习过程，每个人都可以结合自身情况，明确努力的方向，并让自己的目标更加清晰并切合实际。
2022年将在第38周进入100天倒计时，一起加油！
【终章】
