历史上的名人后代好像都不怎么样，你也这么想过吗？
图片：《故园风雨后》
为何历史上那些高智商的名人子孙往往都难以再创辉煌？
心理统计专业PhD / 移动设备社会学与心理学关注者
这个心理统计现象叫趋中回归（Regression Toward the Mean）, 188x 年由达尔文的表兄弟 Galdon 发现，197x 年由 Tversky & Kahneman 给出心理学的完整解释。
Galdon 发现高个子父代（比如标准化后正一个标准差的父代），后代高度的分布中心（简单理解就是均值），比父代低。后来学界进一步发现更一般的规律。一群正一个标准差的子代，其父代的高度均值也小于一个标准差；如果学过相关系数就都明白这也是事实：更更一般的规律，用正相关系数来预测，正一个标准差的 X 得到的 Y 预测值总是小于正一个标准差。
Tversky & Kahneman 的文献指出一个常识，然而不如说它是常识的盲点：人类认知会本能地作相关系数为 1 的错误预测，身高正一标准差的父代，孩子的身高会被错误的本能预测为正一标准差；你今天开心的程度是正一标准差，就会本能地预测另一天还应该这么开心，然而相邻两天开心程度的相关合理的猜测只有 0.7 或者更低，无论你向前预测还是向后预测，正确的预测是平均 0.7 个标准差，本能的预测会错误地高估这 0.3 个标准差。
借助 Rubin 基于反事实定义的因果概念，此时观察者会观察到 0.7（事实）和反事实假设的 1（本能的错觉）存在差异，于是会推论存在一个外部的原因导致 1 变成了 0.7。这个推论过程虽对，但两个前提一对一错。
小结一下：Galdon 告诉你会看到 0.7，Tversky & Kahneman 告诉你本能会错误地去想 1，Rubin 告诉你只要你看到的和相信应该看到的东西不同，就会找一个原因来解释这个差异。
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