學科分類
統計學
學科編號
思維模型 ｜統計學002
簡介
極端表現只是暫時的，最終都會趨近平均
英文名
Regression to the Mean
統計學思維模型 統計類模型聚焦於不確定性和資料規律，幫助我們認識機率陷阱、避免認知偏誤，用資料客觀看待世界。
均值迴歸
Regression to the Mean
極端表現只是暫時的，最終都會趨近平均
簡介
均值迴歸（Regression to the Mean）是統計學中的一個基本現象，指的是：當某次結果極端偏高或偏低時，後續結果大概率會回到較接近平均值的水準。這並不是神秘力量，而是因為極端結果通常包含了大量偶然因素，這些因素難以持續，結果自然趨向常態。
例如，一名棒球選手在某賽季異常爆發、打擊率大幅超標，隔年往往會回落到他生涯平均水準。反之，若某年特別低迷，新賽季也有可能自然反彈。
為何重要？
均值迴歸模型提醒我們：不應過度解讀單次極端結果，無論好壞，都更應關注長期平均表現。如果忽略這一現象，容易產生過度自信、過度恐慌、錯誤預期，導致錯誤決策與評價。
應用場景
- 個人成長與成績表現 學生一次考試失常（極低分）不代表能力退步；一次超常發揮（高分）也不意味永遠如此。家長與老師理解均值迴歸後，能以更平和的心態看待孩子的表現波動。
- 運動員與賽季成績 體育選手一季異常高效或低迷，往往隔年會出現成績迴歸。球隊管理者、球迷與分析師若能理解這一點，在判斷選手潛力與價值時會更加客觀。
- 股市與財經預測 股價短期暴漲或暴跌，往往會因為基本面影響或市場修正而向均值靠攏。投資者若過度追高或恐慌殺低，往往正中市場均值迴歸的陷阱。
- 人事管理與績效評估 在考核員工時，避免因一次極端表現（無論好壞）做出草率結論，而應看其長期穩定表現。
如何有效地使用？
- 避免情緒化反應：面對極端好壞表現，保持冷靜，等待多次觀察後再下判斷
- 以趨勢與平均為依據：長期數據比單次事件更能反映真實水平
- 設置合理預期：理解自然波動是正常現象，降低因短期結果導致的焦慮與誤判
常見誤解
均值迴歸不是「凡事一定會反轉」，而是統計上的長期傾向。並不是說一個人發揮好就必然變差，而是說超出正常範圍的表現通常包含大量不可持續因素。
啟示
均值迴歸教我們：不要為一次成功沾沾自喜，也不要因一次失敗灰心喪志。理解事物本身的平均水平與自然波動，才能更穩健地成長與判斷，做出更科學與理性的決策。
