Регрессией к среднему называется статистическое явление, когда наблюдаемая случайная величина в какой-то период времени принимает экстремальные значения и стремится к среднему при последующем измерении. Это может произойти потому, что значения часто являются результатом случайных колебаний, и эти колебания отменяют друг друга при увеличении количества наблюдений

Например, если процент точных передач игрока в конкретном матче намного ниже среднего за карьеру, то почти наверняка показатель будет ближе к среднему уже в следующей игре

График иллюстрирует как работает регрессия к среднему с точки зрения завершения атак на дистанции двух сезонов. Под “завершением атак” здесь имеется ввиду разница между голами и ожидаемыми голами в пересчете на один удар

Желтые точки на графике - игроки, которые в каком-то из рассмотренных сезонов нанесли достаточное количество ударов и попали в верхние 20% игроков своего чемпионата по разнице (G - xG), красные точки - худшие 20% игроков своего чемпионата. Ось Y показывает что случилось с игроками в следующем сезоне, если точка расположена выше пунктирной линии - наблюдается улучшение, ниже - ухудшение

Результаты говорят о том, что девять из десяти “оверперформеров” уже в следующем сезоне ухудшают свои показатели. Те же девять из десяти игроков, оказавшихся на противоположном полюсе рейтинга “завершителей”, улучшили разницу между забитыми и ожидаемыми голами

@markstats