Regresión a la media
En estadística, la regresión hacia la media es el fenómeno en el que si una variable es extrema en su primera medición, tenderá a estar más cerca de la media en su segunda medición y, paradójicamente, si es extrema en su segunda medición, tenderá a haber estado más cerca de la media en su primera.
[5] Una definición concuerda estrechamente con el uso común del término "regresión hacia la media".
No todas esas distribuciones bivariadas muestran la regresión hacia la media en esta definición.
Sin embargo, todas estas distribuciones de dos variables muestran regresión hacia la media bajo la otra definición.
Si se toma solo a los estudiantes que han obtenido una puntuación en el 10% superior y se les da una segunda prueba en la que volvieran a elegir al azar en todas las preguntas, de nuevo se espera que la puntuación media esté cerca de 50.
Si no existiera la suerte o el hecho de adivinar al azar las respuestas proporcionadas por los estudiantes a las preguntas de la prueba, a continuación, todos los estudiantes se anotan el mismo en la segunda prueba, ya que anotó en la prueba original, y no habría ninguna regresión hacia la media.
En este caso, el subgrupo de estudiantes con calificaciones por encima del promedio se compone de aquellos que fueron calificados y no tenía especial mala suerte, junto con los que estaban no calificados, pero eran extremadamente afortunados.
[7] Galton observó que las características extremas (por ejemplo, la altura) de los padres no se transmiten por completo a su descendencia.
Esto es incorrecto, ya que un niño recibe su constitución genética exclusivamente de sus padres.
Pero los loci que llevan estas mutaciones no son necesariamente compartidos entre dos individuos altos, y si estos individuos se aparean, su descendencia será en promedio homocigótica para mutaciones "altas" en menos loci que cualquiera de sus padres.
