Time and Pace Cuts for Every NYRR Corral in Every Distance

According to New York Road Runners' website,  "Corral assignments for weekly races will be based on the best pace as calculated by NYRR, and each corral will have a minimum best pace called a pace cut. " Pace of different race distances are converted to 10K pace using factors derived from Pete Riegel's Model t2 = t1 * (d2 / d1)^1.06  where t1 equals the initial time, d1 equals the initial distance, d2 equals the new distance being calculated for, and t2 equals the predicted time for the new distance. ^means exponent.

Pace Cuts

	First Time	Last Time
AA-Men	---	5:04
AA-Women	---	6:19
A	6:20	6:29
A-Men	5:05	6:29
B	6:30	7:04
C	7:05	7:34
D	7:35	7:54
E	7:55	8:14
F	8:15	8:34
G	8:35	8:57
H	8:58	9:19
I	9:20	9:49
J	9:50	10:14
K	10:15	11:29
L	11:30	---

New York City Marathon, Brooklyn Half Marathon and NYC Half Marathon have different pace cuts because of their larger field sizes.

Under NYRR's calculation system, t2 is 10K finish time, t1 is the finish time for the predicted race distance, d2 is 10K and d1 is the new race distance that needs conversion. Say d1 is 5K,  then, t1 = t2/(10K/5K) ^ 1.06 = t2/2.08493. Somehow, NYRR rounds this up to 2.09, which make it marginally harder to make the time cut by 2-5 seconds for each corral.

Based on this rounded 2 decimal digit factor, the following chart is the time cuts for every NYRR corral in every race distance that NYRR currently offers.

*Because marathon factor (denominator) was rounded UP, this results in marathon time cut for each corral to be 2-4 minutes faster.

The following chart is the pace cuts for every NYRR corral in every race distance that NYRR currently offers.

What Kind of Districts do Those Democrats Who Did not Vote for Pelosi Represent?

On Thursday's House Speaker Election, there were 15 Democrats who did not vote for Nancy Pelosi as Speaker. So what kind of district do those 15 Democrats represent in terms of Cook PVI?

Out of those 15, 10 are freshmen who were newly elected in 2018 elections. 1 (Conor Lamb) is a relative newbie since he won Special Election in March 2018 in another House district.  4 are House Veteran. 

Out of the 11 freshmen (including, Lamb) who did not vote for Pelosi, there is only 1 who represent a Democratic-leaning district (CO 6, D+2). The average for PVI for those 11 districts is R+3.6. It is not hard to see why they would not want to be associated with Pelosi whom many conservatives considered as far-left.

None of the 4 House veterans who did not vote for Pelosi represent a Republican leaning district. However, they are not solidly Democratic districts either. Two of them are even in PVI.

中共49年以來所有政治局常委的籍貫 The Home Province of All CCP Poliburo Standing Committee Members since 1949

中共中央政治局常委 是中國共產黨和中華人民共和國的最高領導層的成員。在中共集體領導的體制下， 七人或九人的政治局常委會可以或是中國大陸的權利中樞。 那從中共49年建政以來， 把持權力核心的這些人都是什麼省籍。 我們就用中共49年以來的所有政治局常委的籍貫， 來看一下49年以來把持中國權力核心的都是哪些地方的人。
         維基百科說 “中國古代所謂籍貫通常指父親或祖父的長居地”。 因此， 籍貫並沒有一個精確的定義。 我們就用中國官方提供資料的籍貫地（也就是這些常委自己填寫的籍貫地。 例如， 胡錦濤雖然祖輩就已經遷居江蘇的泰州， 但是他自己填寫的籍貫仍然是安徽的績溪）來計算吧。下面是1949年以來所有56位政治局常委（包括， 1949-1956 年中央書記處書記， 相當於常委）的籍貫， 任期， 以及任期的年數的統計：

姓名	籍貫	任期	年數
毛澤東	湖南	1949-1976	27
劉少奇	湖南	1949-1968	19
周恩來	浙江	1949-1976	27
任弼時	湖南	1949-1950	1
朱德	四川	1949-1969，1973-1976	23
陳雲	江蘇	1950-1969，1978-1987	28
林彪	湖北	1958-1971	13
鄧小平	四川	1956-1968, 1975-1987	24
陶鑄	湖南	1966-1967	1
陳伯達	福建	1966-1970	4
李富春	湖南	1966-1969	3
康生	山東	1968-1975	7
華國鋒	山西	1976-1982	6
王洪文	吉林	1973-1976	3
葉劍英	廣東	1973-1985	12
李德生	河南	1973-1975	2
張春橋	山東	1973-1976	3
董必武	湖北	1973-1975	2
李先念	湖北	1977-1987	10
汪東興	江西	1977-1980	3
胡耀邦	江西	1980-1987	7
趙紫陽	河南	1980-1989	9
李鵬	四川	1987-2002	15
喬石	浙江	1987-1997	10
胡啟立	陝西	1987-1989	2
姚依林	安徽	1987-1992	5
江澤民	江蘇	1989-2002	13
宋平	山東	1989-1992	3
李瑞環	天津	1989-2002	13
朱鎔基	湖南	1992-2002	10
劉華清	湖北	1992-1997	5
胡錦濤	安徽	1992-2012	20
尉健行	浙江	1997-2002	5
李嵐清	江蘇	1997-2002	5
吳邦國	安徽	2002-2012	10
溫家寶	天津	2002-2012	10
賈慶林	河北	2002-2012	10
曾慶紅	江西	2002-2007	5
黃菊	浙江	2002-2007	5
吳官正	江西	2002-2007	5
李長春	遼寧	2002-2012	10
羅幹	山東	2002-2007	5
習近平*	陝西	2007-2022	15
李克強	安徽	2007-2022	15
賀國強	湖南	2007-2012	5
周永康	江蘇	2007-2012	5
張德江	遼寧	2012-2017	5
俞正聲	浙江	2012-2017	5
劉雲山	山西	2012-2017	5
王岐山	山西	2012-2017	5
張高麗	福建	2012-2017	5
栗戰書	河北	2017-2022	5
汪洋	安徽	2017-2022	5
王滬寧	山東	2017-2022	5
趙樂際	陝西	2017-2022	5
韓正	浙江	2017-2022	5

*粗體者為現任中共中央政治局常委， 任期到2022年

省份	人數	比例	该省占全國人口比例	常委比重/人口比重
湖南	7	12.5%	4.90%	255%
浙江	6	10.7%	4.06%	264%
安徽	5	8.9%	4.40%	203%
山東	5	8.9%	7.15%	125%
江蘇	4	7.1%	5.87%	122%
江西	4	7.1%	3.33%	215%
湖北	4	7.1%	4.27%	167%
四川	3	5.4%	6.00%	89%
山西	3	5.4%	2.67%	201%
陝西	3	5.4%	2.79%	192%
天津	2	3.6%	0.97%	368%
河北	2	3.6%	5.36%	67%
河南	2	3.6%	7.02%	51%
福建	2	3.6%	2.75%	130%
遼寧	2	3.6%	3.27%	109%
吉林	1	1.8%	2.05%	87%
廣東	1	1.8%	7.79%	23%
總數	56	100.00%	100.00%	100%

• 從省份來看， 毛澤東的籍貫地湖南以七位居全國之首。浙江以六位居次。 安徽與山東以五位並列第三。 江蘇， 江西， 湖北 以四位並列第五。 四川， 山西， 陝西 以三位並列第八。 
• 幾個缺席的人口大省：廣西（第11人口大省）， 雲南（第12）， 黑龍江（第16）均無人擔任過政治局常委。
• 超常發揮overrepresented 的省份：湖南，浙江， 安徽， 江西， 山西和天津 出任政治局常委占所有常委的比重 是該省占全國人口比重的兩倍還要多。按人口算，浙江出的常委， 要比湖南還要多。 
• “發揮不正常” 的省份：按人口來算，河北應該出三位政治局常委， 實際只有兩位。河南應該有四位， 實際只有兩位， 而全國第一人口大省廣東應該出四位常委， 而實際只有一位。 
• 從地區來看：華東地區26位，中南地區14位 ，華北地區7位，東北地區3位，西南地區3位，西北地區3位，  

一份信息量極大的的南宋政府公文《行書王佐敕誥》The Revelation of a Southern Song Appointment Edict

圖1， 上海博物館《行書王佐敕誥》的中英文介紹

       今年暑期去上海博物館， 看到的書畫可以說是當下可以看到的最珍貴的（北京的國博和故宮， 南京的南博不主打書畫， 而八月到台北故宮， 館中展出的書畫也是寥寥無幾）。書畫館中不乏像宋高宗《嵇康養生論》這樣的書畫珍寶。但是，讓我逗留最久的書畫作品是件叫 《行書王佐敕誥》的展品。因為這是一份行書的軍官委任狀，所以兼具了書法和歷史考證的價值.  學習結果整理如下：

1. 起草文書的官誥院用官方书体-行書書寫. 

A.秦篆， 漢隸， 唐楷。歷史上以行書為官方書體的恐怕也只南宋一朝了. 這可能是經過了北宋蘇黃米蔡尚意行書帶動社會風氣， 而足以撼官家之書風的結果.
B. 上海博物館的介紹說， 此書兼具米芾， 宋徽宗以及蔡京的風格特點。

圖2

Line1:饒州軍#主管學事兼管 Line2:内勤農營田事王佐朕#  Line3##邊講求長#責事 Line4:於歲月肇新久任之規嚴  

Line5: 卸制於襟喉盡護連城# Line6:衆惟時淮海實屏東南 # Line7: 求一代之英以建三軍之

圖3

圖4

2. 文書第一部分（圖2、3、4）大概是

A . 羅列王佐的現職（job title，饒州， 現江西境內的官員）以及主管和兼管的事務（job description）.

B.褒揚王佐任內的政績：“連城之眾， 惟時淮海，實屏東南”.

C. 闡述王佐職務調整的原因：“-求一代之英，以建三軍之帥”

D. 羅列新職主、兼管的業務

E. 落款： -“奉 敕” （大概是遵旨的意思）

圖5

 3. 文書第二部分是政府各部門首長的簽字. （圖5）

A.時間 “乾道六年六月七日” （宋孝宗年間，1170 年）。 這個日期是官誥院草擬這份文書日期.

B.宋朝削弱相權， 將尚書（相當於大陸的國務院，台灣的行政院）、中書（相當於大陸的人民代表大會， 或台灣的立法院）、門下（相當於大陸的國務院辦公廳）三省長官虛位化， 所以侍中，中書令， 尚書令跟他們的副手署名都是“闕” （同“缺”）.  宋代的相權分散到了“參知政事” （相當於現在的國務委員）手上，所以都有署實名. 這份文書需要政府十幾個長官簽字， 所以公文到達尚書省前，時間已經過去兩天了.

圖6

4. 文書第三部分（圖6）

A. 再次羅列王佐官職及主、兼管業務）. 重複的原因我想可能是前面是offer， 後面是acceptance， 因為最後寫“王佐奉敕” （遵旨）. 下方有蓋有“王佐之印” 等於是他的簽名.

B. 此段有王佐履新的地点扬州， 以及新的業務範圍: 淮南東路（相當於現在的蘇北地區）。 這個省在南宋時期屬於與宋金交界的邊疆地區。是宋金兩國割據的重點區域。

C. 相同的地方蓋了十幾個政府部門的印章.

圖7

5. 文書第四部分 （圖7）

A.可能是代為皇帝書寫這份文書的官誥院員外郎（科長？）、令史（科員？）署名.

B. 大陸書市上有《行書王佐誥身等三旨》販賣， 作者為宋孝宗（趙眘， 1127-1194）。 這份文書雖然是以皇帝的名義寫的， 但是本人覺得是宋孝宗真跡的可能性很低。畢竟皇帝不太可能親自用這麼大篇幅書寫對低階官員的委任狀。

    
   

        最後，一個州的軍事首長任命狀要經過這麼多部門的審核， 並雕章琢句. 這是繁文縟節還是禮儀之邦的體現， 恐怕是見仁見智。

韓國瑜在高雄哪些區翻轉得多， 哪些區少？

       2018年的高雄市長選舉中， 韓國瑜把上一屆國民黨慘輸37% 翻轉到贏9%， 板塊整體上向藍移動了46.27%。那高雄的這些區中哪些區翻轉比較多哪些翻轉比較少呢？翻轉的的多寡是否有一些規律可循呢？以下，我們從各區2014-2018年市長選舉藍綠板塊移動來一窺究竟吧！

2014年 到 2018年 高雄市的整體藍綠板塊移動 

向藍移動幅度低於市平均的各區

向藍移動幅度高於市平均的各區

結果有幾個亮點：

• 原住民區域：翻轉最多的4個區：茂林， 桃源， 內門， 那瑪夏除了內門區， 剩下都是原住民區。 翻轉幅度最大的茂林區向藍移動了將近70%！與這三個區毗鄰的甲仙與六龜，翻轉幅度也大大超過高雄平均， 而且超過50%。
• 客家區域：三個客家區 美濃， 六龜和杉林都比高雄平均向藍移動得多， 其中靠近韓國瑜旗山造勢的美濃區國民黨得票率衝到了61%， 幾乎要與左營區（62%）一樣藍了。 說明客家農會倒戈效應有發酵。
• 韓國瑜選前三山造勢的地點：除了旗山翻轉幅度52% 超過高雄平均以外， 鳳山區和岡山區雖然也都由綠轉藍， 但是板塊移動44% 和 42% 都沒有超過平均。
• 韓國瑜戶籍地所在地林園區雖然沒有成功由綠轉藍， 但是還是向藍移動了50%， 高於市平均
• 藍營大票倉的左營區：47%與高雄平均46.27% 基本相同。

從立委選區政黨傾向 (PVI) 看五區立委補選藍綠勝選幾率

        2018年台灣九合一選舉因為候選人當選或者是選前宣佈辭立委， 立法院總共有五個立法委員席次會在一月26號或27號舉行補選。 根據目前的大環境跟每個立委選區的政黨傾向 （PVI) , 我們來粗略推估一下藍綠在這五區立委補選的勝算。我們先從最不膠著的選區開始看。由於剛剛過去的九合一選舉， 國民黨得票領先民進黨10個百分點。 我們暫且設定一個與全國政黨傾向相同的選區， 如果是純藍綠對決的話， 藍會以55% 勝 綠的 45%。下面， 讓我們從選情最不可能膠著的選區開始看。

1. 金門縣單一選區：預估得票率  藍91% vs 綠 9%
       

         由於金門的現任立委楊浯當選縣長而空缺出來的立委席次因為金門的深藍政黨傾向使得這一選區的補選幾乎可以篤定是藍營的囊中之物。 這一選區的PVI 政黨傾向是K+36, 也就是說這個選區比全國藍36%。 如果現在大環境，藍營候選人可以獲得55%的得票率的話， 這個選區的藍營候選人還要在55%基礎上加上36%。所以， 如果是兩個藍綠陣營的候選人對決的話得票率會是91% 比 9%。因此， 綠營會否在這個選區提名候選人都是個問號。

2. 台南市 第二選區：預估得票率  藍39% vs 綠 61%

        跟金門選區一樣， 因為黃偉哲當選臺南市市長空缺出來的台南第二選區因為深綠， 也同樣不太可能成為膠著的選區。這個選區是全國第二綠的選區， 僅次於葉宜津代表的台南第一選區 （同樣是 D+16, 但是比台南2 稍微綠一點）。這個選區的綠營候選人得票率在 45% 的基礎上 加 16 個百分點， 大概會獲得61%的得票率。 所以， 這個選區只要民進黨推出一個不是太糟糕的候選人， 就可以輕鬆地保住這一席立委。

3. 台中市 第五選區：預估得票率  藍58% vs 綠 42%

           這一選區比全國要藍3個百分點。 在全國環境是五五波的情況下， 這個選區綠營的候選人還是有一定的勝算的。 但是因為當下的大環境又向藍傾斜了5個百分點， 所以台中5 補選藍綠的得票率可能是六四開。

4. 彰化縣 第一選區：預估得票率  藍54% vs 綠 46%

         彰化縣的第一選區比全國平均綠一個百分點。 所以， 如果綠營可以提名一個優質的候選人， 這個選區打成藍綠五五波不會太困難。這次當選彰化縣縣長的王惠美在2016年， 是唯二在比全國綠的選區勝選的國民黨立委 （另外一位是台中第八選區的江啟臣). 這表示王惠美在上任縣長之前就有十分堅強的的實力了。 想必一月她上任縣長之後， 也絕對會以縣長的身份大力輔選這一選區的補選， 所以這一選區雖然稍微偏綠 但是依然會是綠營的艱困選區。

5. 台北市 第二選區：預估得票率  藍50% vs 綠 50%

       但從預估的藍綠得票率看， 2019 年初的五席立委補選最有看頭的非台北第二選區莫屬。這個選區在全國大環境藍綠五五波的情況下綠營候選人可以在這個選區贏10%。 但是， 目前的全國平均的大環境是藍55% vs 綠45%， 即使這個選區比全國綠5%，到時候綠營候選人也不會有所謂的 “先天優勢”。如果藍綠各派出 “正常” 的候選人， 藍綠的得票率正好是五五破 50% vs 50%。 這一選區的立委姚文智因為是落選， 而且承諾要退出政壇， 所以到時候的民進黨候選人不會得到前任輔選的優勢。所以這一區的補選真的是精彩可期 ！

韓國瑜去台南還選得贏嗎？-從兩届縣市長選舉的各縣市藍綠板塊移動分析看可以贏0.5%

         2018年的縣市長選舉中韓國瑜帶來的 “韓流效應” 成功翻轉了深綠的高雄（高雄 PVI 是 D+8，代表比全國綠8%），得票率贏了民進黨陳其邁 9%。 相對於2014年縣市長選舉民進黨贏國民黨37%， 板塊整整向藍翻轉了46%。翻轉的幅度是全台最高的， 堪稱綠地變藍天的經典案例。但是如果將韓國瑜放到最綠的臺南市（D+12）， 他是否還能勝選呢？答案是：剛剛好， 險勝！
         要回答這個假設性的問題我們當然只能純粹用數據來說話。 我們就用美國選舉數據分析中經常用到的 當界與上屆選舉 Swing 的概念檢驗吧。 所謂 swing（板塊移動）就是用兩黨這屆選舉得票率與上一屆的做對比。 要使用這個概念， 必須要排除第三勢力得票率高的縣市。 我們排除了所有在兩屆選舉中無黨籍候選人得票率超過20%的縣市 （台北市， 新竹市， 新竹縣， 苗栗縣， 花蓮縣， 金門縣 和連江縣）， 或者沒有藍綠對決的縣市。

        在2014年臺南市長選舉中， 綠以72.9%勝藍的27.1% 有45.8%.  而韓國瑜將高雄市向藍移動了46%， 往小數點後推一位數是46.3% 。假設韓國瑜同樣可以將台南市向藍移動 46.3% 的話， 韓國瑜在台南選可以贏 46.3%-45.8% = 0.5 %。 如果使用相同的假設， 韓國瑜可以在台中贏32%， 在桃園贏43%， 在新北贏47%！
      但從板塊移動的幅度來看， 韓國瑜將高雄向藍移動46%， 是當之無愧的藍營頭號吸票機。毗鄰高雄同是直轄市的台南市雖然沒有翻轉， 也向藍移動了整整40%。 似乎也是受韓國瑜多次來台南造勢輔選的外溢效應影響。另外， 在影響選情的因素方面，台南與高雄高度類似。 兩個市的市長都提前離任去中央擔任更高的職位。 兩個市都在南台灣水災中遭受重創， 並在災後路面出現了大量的坑洞。最後， 兩個市都是由綠營長期執政超過20年。
         板塊移動向藍 25-40% 之間的雲林縣， 彰化縣， 台中市， 南投縣， 宜蘭縣都是農業人口占很大比例的縣市， 可能是受北農公司總經理吳音寧效應的影響。其中雲林， 台中和宜蘭， 韓國瑜在選前兩個月還有去重點輔選。
          綠營方面， 全台有兩個縣市的民進黨得票率超過了2014 年。 新竹市市長林智堅的得票率比上一屆高了11%。 但是，兩屆選舉都得票率超過20% 的無黨籍候選人，所以藍綠板塊的移動難以推估。 而在桃園市， 民進黨的鄭文燦不僅得票率比上屆高了2%， 獲勝的幅度也從2014 年的3% 上升到2018年的14%， 將桃園市向綠再移動11%。 可以說是在全台藍流中逆勢而上。 難怪 在 TVBS 的 九合一選後國內主要政治人物聲望調查 中， 鄭文燦的聲望可以在民進黨大敗的大環境下可以以58% 的聲望緊追在 韓國瑜的62% 和柯文哲的61%。