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スーパーフリモのために重音テトかったので、そのうち使いたいなぁ

音声：voicepeakフリモメン/音街ウナ/ずんだもん
立ち絵：各公式サイト

誤解されやすいですが平均回帰現象は完全な記述的理論であり、原典となった身長に関してもあくまて数学的に考えた場合かつ傾向的という、文化社会で起こる多くの回帰とはメカニズムが異なるというのが一つの見解になります。こと人間同士に於いて平均や回帰は自然発生というよりも力学的に操作される面が強く、その回帰は身長ような自然回帰とは異なると考えるのが妥当です。その解り良い例が軍の育成などですね。指導しても改善しなければパイロットを降ろすという選択が出来る＝そもそも平均を人為的に操作できる以上、カーネマンの語った物は古典的統計思想に基づいた机上の空論と言わざるを得ません。

なお記述採点式テストをもちいた平均回帰の実装実験も存在しますが、そこでも短期的な観測のみが行われており、本来長期的な意味を持つ指導の効果を無しと断定している点はかなり懐疑的に思えます。なぜなら「この範囲のブレなら自然な平均回帰」とする普遍的根拠が存在しないためです。またこの限定性はそもそもそれぞれの一次論文自体で留意点として語られています。

故に以下の様な新たな理論が必要と言えます。
「社会的平均に対するベイズ補正付き平均回帰モデル」(仮)
(Bayesian correction theory for socially constructed means under RTM)
・観測値とするYit（結果変数）​を、少なくとも次の3層構造とする。
１．個人の基準線（latent baseline）/その人が、その時点・条件で持っている実力帯や行動帯。
２．短期変動（noise / fluctuation）/ここに RTM が主にかかる。
３．制度・環境・選抜による平均移動（structural shift）/教育、軍、企業評価、脱落、役割変更、測定条件の変化など。
平均回帰は2に対する説明としては強いですが、1 や 3の変動を無視すると人間社会では誤用しやすいのですよね。
だからベイズ的にして、1の個人差、2の短期変動、3の制度的シフトを階層的に分け、事前分布に「どの程度、平均自体が動きうるか？」を入れる必要があります。

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