​Что такое регрессия к среднему? Регрессия к среднему — это распространенный статистический феномен, который может наводить нас на ошибочные выводы, когда мы наблюдаем за тем, что происходит в мире. А почему же происходит регрессия к среднему, и как нам убедиться, что мы станем ее учитывать, когда она произойдет? Чтобы понять регрессию к среднему, необходимо сначала понять корреляцию. Есть три типа корреляции. — Когда корреляции нет. Коэффициент корреляции между двумя величинами, находящийся в диапазоне между -1 и 1 — это мера относительного веса их общих факторов. Например, если у двух явлений совсем мало общего, то коэффициент их корреляции должен быть близок к нулю. — Идеальная корреляция. Напротив, бывают разные показатели, полностью зависящие от одного и того же фактора. Хороший пример — температура. Единственный фактор, от которого зависит температура (скорость движения молекул) прослеживается во всех масштабах, поэтому любому значению в градусах Цельсия соответствует строго определенное значение в градусах Фаренгейта. — Слабая или умеренная корреляция. Но в науке найдется максимум несколько феноменов, коэффициент корреляции между которыми равен 1. Рассмотрим корреляцию между ростом и весом, которая окажется где-то между 0 и 1. Практически любой трехлетка будет ниже и легче взрослого мужчины, но между трехлетками и между взрослыми мужчинами вес и рост индивидов будет отличаться. Канеман вывел общее правило: всякий раз, когда корреляция между двумя показателями несовершенна, начинается регрессия к среднему. Феномена регрессии к среднему следует особенно остерегаться, когда пытаешься выявить причинно-следственные связи между двумя факторами. Всякий раз при неидеальной корреляции лучшее со временем будет ухудшаться, а худшее — улучшаться. Вообще, сама по себе осведомленность о регрессии к среднему уже является серьезным шагом к более внимательному восприятию везения, успешности и их соотношения. Важнейшее, чему можно научиться на примере с регрессией к среднему — это важность изучения хронологии событий, умение не поддаваться на единичные истории успеха. Полная статья по ссылке