Speaker A
[музика]
Пояснення регресії до усереднення Френсіса Гальтона: чому після серій успіхів чи невдач результати повертаються до середнього, на прикладах співбесіди, спорту та тесту студентів.
Key Takeaways
- Випадкові чинники з різних боків впливають на результати, і їхній ефект часто є шумом.
- Екстремальні результати, як правило, не повторюються і повертаються до середнього.
- Видатні показники в попередній період часто пояснюються випадковістю, а не магією чи забобонами.
What the video covers
- Епізод продовжує тему множинності незалежних чинників похибки, починаючи з прикладу співбесіди, де на результат впливають випадкові обставини.
- Незначні незалежні чинники у статистиці називаються шумом, і їх можна ігнорувати.
- Чергування хороших і поганих подій може нагромаджуватися, але такі смуги зрештою закінчуються.
- Регресія до усереднення, або регресія до посередності, за Френсісом Гальтоном, пояснює повернення результатів до середнього з часом.
- У довгому часовому проміжку однополюсні події врівноважуються протилежними.
- У спорті це проявляється у феномені 'прокляття обкладинки' Sports Illustrated, який пояснюється не магією, а регресією до усереднення.
- Ведучий наводить приклад тесту з 100 питаннями, який сотня студентів складає навмання, не знаючи мови.
- Результати тесту розподіляються: більшість близько 50%, Біллі найкраще через випадковість, Джейн найгірше.
- Наступного дня з новими запитаннями результати Біллі та Джейн, імовірно, повернуться до середнього, що і є ключовою ідеєю епізоду.
Chapters
- 00:00Вступ: множинність чинників похибки
- 00:12Приклад співбесіди: що впливає на результат
- 00:37Шум і незв'язані чинники
- 01:36Нагромадження подій і смуги успіху та невдач
- 02:23Регресія до усереднення за Гальтоном
- 02:56Прокляття обкладинки Sports Illustrated
- 03:28Приклад з тестом студентів
- 05:15Наступний день: очікування повернення до середнього
Full Transcript — Download SRT & Markdown
Speaker A
У третьому епізоді ми розповідали про множинність незалежних чинників похибки. Уяви, що тебе запросили на співбесіду.
Speaker A
Цього дня щось може працювати на тебе і проти тебе. Наприклад, у тебе почалась мігрень, чи за годину до співбесіди помер твій пес.
Speaker A
Це погано. Та дещо може працювати і на тебе: добре виспався, сяє сонечко, і самопочуття просто прекрасне. Ці чинники можуть сильно вплинути на те, як пройде співбесіда і чи дадуть тобі роботу.
Speaker A
Отже, перше: чинників багато, незначні, ми можемо проігнорувати. У статистиці вони називаються шумом. Друге: вони не пов'язані. Між смертю собаки і сонечком, що сяє, навряд чи є зв'язок.
Speaker A
Я досить упевнений, що ці події не пов'язані. Сукупність усіх цих чинників може суттєво вплинути на те, як добре ти покажеш себе на співбесіді.
Speaker A
Так, це зводиться до того, що якісь речі можуть працювати на твою користь. Таке трапляється.
Speaker A
Та буває, що світ налаштований проти тебе, наче якась змова. Оселитися чкереберть — це може навіть спричинити депресію.
Speaker A
А іноді ми відчуваємо, що все прекрасно: слухаємо музику, прогулюємося, усе чудово, все виходить. Та як ми вже знаємо з минулого епізоду, чергування подій може нагромаджуватися.
Speaker A
Іноді одна за одною йдуть хороші, іноді погані, але ці смуги закінчуються. Думаю, випадковість нагромадження подій і дію множинності незалежних чинників похибки добре пояснює так звана регресія до усереднення, або, як її називає Френсіс Гальтон, регресія до посередності.
Speaker A
Вона виявляє себе в тому, про що ми говорили. У довгому часовому проміжку все збалансується.
Speaker A
Нагромадження однополюсних подій вирівняється протилежними. Ось що мається на увазі під регресією до усереднення. Ми постійно бачимо її у спорті. Є атлет, який показує чудові результати. Але, як сказав Гілович, це закінчується щойно він потрапляє на обкладинку Sports Illustrated чи на диск з грою Madden NFL.
Speaker A
Щодо цього феномену існує дуже багато вірувань і забобонів, адже атлет уже не показує блискучих результатів після того, як потрапив на обкладинку.
Speaker A
Це аж ніяк не пов'язано з магією і порушенням забобонних ритуалів, а з регресією до усереднення.
Speaker A
Скупчення однополюсних подій закінчилось, і множинність незалежних чинників змінилась. Думаю, варто докладніше розглянути регресію до усереднення. Наведу приклад.
Speaker A
Уявімо, що ми зараз в аудиторії, а в ній сотня студентів. Усі сидять за партами і складають тест.
Speaker A
У тесті 100 тверджень, з якими потрібно погодитися чи ні. Поставити позначку: так або ні. Тепер уявімо, що всі 100 студентів не розуміють ані слова нашою мовою.
Speaker A
Вони зовсім цілковито не знають нашої мови. Отже, не розуміють жодного запитання тесту. Дивляться на незнайомі слова і навмання ставлять позначки.
Speaker A
Отже, ми маємо сотню студентів і сотню запитань. За результатами тесту виявилося, що хтось його склав.
Speaker A
У більшості близько 50% правильних відповідей, але в декого відсоток вищий. Зі 100 людей десь двоє-троє дали правильну відповідь на 60-65% запитань. А найкраще впорався Біллі.
Speaker A
Його результати найвищі. Він нічого не розумів, але йому пощастило. Він випадково дав правильних відповідей.
Speaker A
А ще є Джейн. Вона впоралася найгірше: 35 правильних відповідей. Отже, Біллі склав найкраще, а Джейн найгірше.
Speaker A
А тепер уявімо, що станеться наступного дня. Студенти знову складають тест, але з перефразованими запитаннями, і все одно відповіді вгадуються.
Speaker A
Вони сідають за парти і починають його складати. Ставлять позначки: так, ні. Що станеться цього дня? Які результати покаже Біллі? І які результати покаже Джейн?
Topics:регресія до усередненняФренсіс Гальтонстатистикавипадковістьшумпомилки мисленняSports Illustratedрегресія до посередностікогнітивні упередженнянаука
