意思決定の改善 ５８

(今朝のフクダリーガル社内ブログ「福田龍介のよしなしごと」より）

例題について著者はまずこう書いています。「余計な気を回さずに考えるなら、アナリストの予測を信頼する根拠は十分である。結局予測の基になったデータの詳細についてはあなたよりもアナリストの方が良く知っているのである」。

そうなると「あなた」はアナリストの予測（380万ドルという平均よりはるかに高い数値）をそのまま受け入れることになるのでしょうか？

いや、必ずしもそうはなりません。
その根拠として示されるのが「直観に反する基本的な統計概念」です。

この概念とは、「平均への回帰」です。これに関しては説明していなかったと思いますが、簡単に言いますと、「極端な成績は時の経過と共に平均に回帰する」という統計学の基本的な原則です。

これについて同書ではメジャーリーガーの成績予測の例題を使って、大半の人がバイアスにとらわれた誤った判断をしている例（の数ある中の一つ）を客観的データで示してくれています（興味のある方は同書を読んでみて下さい）。

予測の不確実性が高いほど、極端な予測は避けて平均値に近づけるべきだということです。