平均への回帰（Regression to the mean）は、統計学や確率論の概念の一つです。この概念は、ある現象や観測値が初回の測定時に比べて極端な値を示した場合、次回の測定ではより平均的な値に近づく傾向があるという現象を指します。
平均への回帰は、以下のような例で説明できます。想像してみてください、あるテストを受けた学生の成績を評価しているとします。初回のテストで特定の学生が驚くほど高い成績を取った場合、次回のテストではその学生の成績は通常よりも低下していることが観察されるかもしれません。同様に、初回のテストで特定の学生が非常に低い成績を取った場合、次回のテストでは成績が改善していることが観察されるかもしれません。この現象は、平均への回帰と呼ばれています。
平均への回帰は、ランダムな要素や測定の誤差によるものとして説明されます。極端な値が現れることは、確率的な偶然によるものであり、次回の測定では偶然の要素が変動することによって平均値に近づくと考えられます。
この現象は、統計的な分析や予測の際に重要な考慮事項となります。極端なデータや観測値は、通常の傾向や平均値からの逸脱である可能性がありますが、次回のデータではより平均に近づく傾向があることを考慮する必要があります。
平均への回帰は、さまざまな領域で応用されます。例えば、スポーツやビジネスのパフォーマンス評価、教育や医療の成果評価などで観察されることがあります。過去の極端な結果に基づいて将来の成績やパフォーマンスを予測する際には、平均への回帰の効果を考慮することが重要です。
