그녀와의 첫 데이트를 앞둔 그대... 저녁 식사를 어디에서 할까 많은 고민을 한다.
갑자기 지난번 어떤 레스토랑에서 식사가 너무 맛있었던 기억이 난다. 그래서 당신은 그녀와의
첫 데이트... 그곳에서 멋진 식사를 기대하면서 레스토랑으로 향한다.
드디어, 최상의 메뉴를 주문하고 두근두근 음식을 기다리면서 이런 저런 이야기를 주고 받는다.

드디어 주문한 식사가 테이블 위에 차려지고, 음식의 맛을 본 당신의 혀끝에서 전해지는 그 맛은...

아~ 이 맛이 아니었는데....기대하던 맛이 아니라 실망하고 만다. 두번째 식사는 맛이 반감된다.
이러한 현상을 평균으로의 회귀 [regression toward the mean] 라고 한다. 이 개념은 돌발적인 것과는
전혀다른 정상적인 확률 변수의 경향을 나타내며, 맨 처음에 감탄을 하며 먹었을 때에는 평균치를 훨씬
뛰어 넘었지만 두번째는 평균치로 되돌아오는 현상을 가리킨다.

일반적으로 두 변수간 상관이 아주 크지 않을 경우, 한 변수에서 극단치를 보인 사례가 다른 변수에서는
덜 극단적인, 즉 평균에 가까운 값을 보이는 통계적 성질을 이야기 힌다.
확률 변수의 전형적인 예는 주사위의 점수이다. 확률이 각각 1/6인 6개의 숫자에 1, 2, 3, 4, 5, 6의
점수를 매길 때, 주사위를 한 번 던져서 나온 숫자의 평균 기대값은 (1+2+3+4+5+6)/6=3.5이다.

따라서 주사위를 던졌을 때 기대값보다 높은 숫자, 즉 4나 5, 혹은 6이 나왔다면 그 다음 번에서는
일반적으로 이보다 작은 숫자가 나온다. 처음에 4가 나왔다면 두 번째에는 1이나 2, 혹은 3이 나올
확률이 1/2이고, 5나 6이 나올 확률은 1/3이다.

다른 말로 표현하자면 두 번째에 나오는 숫자는 첫 번째보다 더 커진다기 보다는 더 작아진다.
평균을 한 번 초과하면 그 다음 번에는 평균 이하로 내려가는 것이 일반적이다. 이것은 처음에
6이 나온 경우에 가장 확실히 드러난다. 그 다음에 나오는 숫자는 6보다 더 클 수 없기 때문이다.

두 번째에 나오는 숫자가 6보다 더 클 확률은 0이며, 6보다 더 작을 확률은 5/6이다. 처음에 나온
숫자가 평균치보다 작은 경우에는 두 번째 숫자의 방향도 바뀐다. 예를 들어 처음에 2가 나왔다면
두번째에 나올 숫자가 2보다 클 확률은 2/3이며, 2보다 작을 확률은 1/6이다. 처음에 나온 숫자가
1인 경우에는 두 번째에 나온 숫자는 일반적으로 1보다 더 클 수 밖에 없다.

그렇지만 걱정하지 마라... 그녀에게는 첫번째 식사이니까
그리고 당신의 사랑과 진심이 있는한 어떠한 식사든 그녀에겐 영원히 잊지 못할 최고의 식사가 될 것이다.

확률이론에서 "모든 사건은 앞에서 일어난 사건과 독립되어 있다"라는 확률이론의 전제가 있으므로,
우리가 상상하는 횟수 N이 무한이 많다는 가정 속에서 가능하다. 맛집으로서의 그 식당 만의 맛이 유의한
인자를 통한 Recipe를 적용하여 재현 가능한 맛을 제공하는 맛집으로 제자리에 확실히 잡혀진 곳을
선택한다면 첫번째 식사와 두번째 식사의 맛의 차이가 훨씬 줄어들게 될 것이다.