En estadística, la regresión hacia la media es el fenómeno en el que si una variable es extrema en su primera medición, tenderá a estar más cerca de la media en su segunda medición y, paradójicamente, si es extrema en su segunda medición, tenderá a haber estado más cerca de la media en su primera.[1]​[2]​[3]​ Para evitar hacer inferencias equivocadas, la regresión hacia la media debe ser considerada en el diseño de experimentos científicos y la interpretación de los datos.[4]​
Las condiciones bajo las que se produce la regresión hacia la media dependen de la forma en que el término se defina matemáticamente. Sir Francis Galton observó por primera vez el fenómeno en el contexto de una regresión lineal simple de puntos de datos. Sin embargo, un enfoque menos restrictivo es posible. La regresión hacia la media se puede definir para cualquier distribución bivariante con idénticas distribuciones marginales. Existen dos tipo de definiciones.[5]​ Una definición concuerda estrechamente con el uso común del término "regresión hacia la media". No todas esas distribuciones bivariadas muestran la regresión hacia la media en esta definición. Sin embargo, todas estas distribuciones de dos variables muestran regresión hacia la media bajo la otra definición.
Históricamente, lo que hoy se llama regresión hacia la media también se ha llamado la reversión a la media y la reversión a la mediocridad.
En las finanzas, el término reversión a la media tiene un significado diferente. Jeremy Siegel lo utiliza para describir una series de tiempo financiera en la que "los retornos pueden ser muy inestables en el corto plazo, pero muy estables en el largo plazo." Más cuantitativamente, es aquella en la que la desviación estándar de los rendimientos anuales promedio disminuye más rápidamente que la inversa del periodo de mantenimiento, lo que implica que el proceso no es un paseo aleatorio, sino que los períodos de rendimientos más bajos se siguen sistemáticamente por períodos de mayor rentabilidad.[6]​