平均への回帰とは何ですか？

定義と説明

あなたの好きなチームが昨年優勝した場合、それは次のシーズンに勝つための彼らのチャンスのために何を意味 これは重要な質問です,多くの場合、ライン上のお金や誇りを持ちます(リーグ,誰?). これはスキルによるものです（チームは良好な状態であり、トップコーチなど）。）、彼らの勝利は、彼らが来年勝つ可能性が高いことを示しています。 しかし、これは運によるものです（他のチームは薬物スキャンダルに巻き込まれ、有利な引き分け、ドラフトピックなどがうまく判明しました。）、それは彼らが来年勝つだろう可能性が低いです。 これは、平均への回帰の統計的概念のためです。

平均例への回帰

いくつかのテストを実行して、いくつかの結果（いくつかの非常に良い、いくつかの非常に悪い、そし それらの実行にはいくつかの可能性があるため、非常に良いものと悪いものの両方でテストを再度実行すると、中間のものに近い可能性が高くなり それは平均への回帰です。

おもちゃの例

あなたが教師であり、あなたの学生に100の質問で真/偽のテストを設定し、あなたの学生は、彼らがそうであるよう あなたはテストの点数の平均が50になることを期待します。 もちろん、純粋な運によって、一部の学生は50を大幅に上回り、50を大幅に下回る学生もいます。 あなたが単純に学生の10％を実行し、それらに同じ戦略を使用して第二のテストを与えるあなたのトップを取った場合、平均スコアは50に近いことが したがって、あなたのトップを実行する学生は、元のテストを受けたすべての学生の平均に戻ってすべての方法を”退行”だろう。一方、学生のテストのスコアに関与する可能性がない場合、平均への回帰はなく、最初と2番目のテストで学生の上位10％が同じであることが期待され ほとんどの状況はこれら2つの両極端の間にあり、平均値への回帰があることを期待しています（そして、どのくらいの確率が関与しているか、また

平均への回帰の他の例

科学で

健康化学YK7483がリンパフィラリア症の他のすべての治療法を上回っていることを示唆している試験がある場合（これを調べることはかすかな心のためではありません）、その結果にすべての信仰を置くべきではありません。 YK7483の2回目のテストを行うと、2回目のテストで平均値に近づく可能性が高くなります。 あなたが額面で価値を取って、それが平均に退行する可能性が高いという事実を予測しなかった場合、あなたはあなたのお金を置き忘れます。 この効果のある系統的研究では、John Ioannidisは「過去13年間で医学で最も高く評価されている研究成果の49」を分析し、研究の16％が矛盾しており、16％が最初の研究よりも2回目の研究では小さかった効果があり、24％が主に比類のないままであり、44％だけが複製されたことを発見した。 そしてリコール、これらはあなたがより信頼できると期待する最も高く評価された研究の調査結果ちょうどあらゆる古いサンプルである。

人生で

あなたの組織は、設定されたすべての目標を満たし、超えている素晴らしい四半期を持っています。 そのパフォーマンスの根本的な理由が変わらない場合、それは次の四半期にはあまりうまくいきません。 p>

それはすべて少し気のめいるかもしれませんが、その逆も真実であると考えてください。 異常に悪いイベントは、次回が起こるときにはそれほど悪くない可能性があります！ 昨年はあなたのために恐ろしい年だった場合は、物事が良くなることを期待する必要があります。 あなたの好きなチームは、前のシーズンの最後の場所で終了した場合、彼らは今年より良い行う必要があります！