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第17章 所有表现都会回归平均值（第3页）

我的学生每次听到这样的结论都很惊讶。

正因为如此，这种模式被称为“回归平均值”

。

原始数据越极端，我们所期待的回归就越明显，因为极好的分数常常表明这一天的运气很不错。

这种回归式的预测是很合理的，但是准确度却得不到保证。

有些高尔夫选手在第一天得了66杆的高分，如果第二天运气更佳的话，得分甚至更高。

当然大部分人的表现都会变差，因为他们的运气不再处于平均值之上了。

现在我们将时间轴反过来，将选手按第二天的得分情况排序，来看看他们第一天的表现。

我们仍旧会发现同样的模式—回归平均值。

第二天表现出色的选手很可能是因为当天运气好，而最好的猜测就是他们第一天的运气不佳。

当你根据后期的表现来推测早期表现时，也会发现回归平均值的现象，此时你便会相信这种回归并非巧合。

回归效应无处不在，很多可以说明这一效应的误导性因果事件同样司空见惯。

有一个经典的例子，那就是“体育画报的诅咒”

—凡是登上《体育画报》（SportsIllustrated）这本杂志封面的运动员都会在接下来的赛季中表现欠佳。

一般来说，人们会认为过度自信以及人们对其期望过高的压力造成了这些人表现不佳。

不过，这个诅咒可以用更简单的方式来解释：能够成为《体育画报》封面人物的运动员在前一赛季一定表现极为出色，也许这种出色的表现在很大程度上源于运气—运气是善变的，接下来他就没那么走运了。

当年和阿莫斯正在撰写一篇关于直觉预测法的文章时，我碰巧看了冬奥会的男子高空滑雪比赛。

在这项比赛中，每个运动员都有两次机会，最终结果由两次得分决定。

每当一名选手进行第二轮时，解说员常常会说“挪威选手第一轮表现很好，现在他一定很紧张，因为想要保持领先地位，估计他在第二轮会表现欠佳”

，或者“瑞典选手第一轮表现很糟糕，他明白自己已别无选择，因此也没有什么压力，大概第二轮就会做得更好”

。

所有这些评论都令我感到很吃惊。

很明显，这个评论员已经觉察到了回归平均值的概念，而且还在没有任何依据的情况下编出了一个有理有据的故事。

也许他的解释是正确的，如果我们测一下运动员的心跳，可能会发现不佳的表现之后确实会放松，当然也可能不会。

有一点我们要记住，运动员第一跳和第二跳的表现之间不存在因果关系。

这只是一个数学问题，其中运气起了很大的作用。

这个说法不太令人满意—我们都想得到一个有因果关系的解释—但事实的确如此。

回归现象的意义不亚于发现万有引力

无论是没有察觉还是解读错误，这种回归现象对人类而言总是很陌生的，因此直到万有引力和微积分理论出现两百年后，这种现象才为人们所理解。

而且，是19世纪英国最伟大的科学家之一经过艰苦卓绝的努力才探索出这一重要规律的。

弗朗西斯·高尔顿（FrancisGalton）爵士是19世纪英国著名的学者，也是达尔文的表兄。

他发现并命名了回归平均值的现象。

1886年，他发表了《在遗传的身长中向中等身长的回归》，其中涉及对连续子代的种子大小的测量以及对子代株高和母本株高的比较。

在对种子的研究中，他写下了如下的话：