该图展示了飓风数量随时间的变化情况。左侧图表显示了每年的飓风数量，其数值波动较大。为了便于发现趋势，右侧图表显示了滚动平均值。 图中每年的数值是该年飓风数量与前八年飓风数量的平均值。这种平滑处理使趋势更加清晰。

但这里存在一个问题。这些并非真实数据。实际上，左侧图表中绘制的数值是随机选取的（来自均值为10的泊松分布）。其中不存在任何规律。每个数值都是独立生成的，与之前的（或之后的）数值无关。

滚动平均法的采用营造出趋势存在的错觉：它会放大任何向高值或低值的剧烈随机波动，同时削弱年际间的变异性。

不应使用线性和非线性回归对滚动平均数据拟合模型，也不应计算相关系数。任何此类结果都是无效且具有误导性的。问题在于，回归分析假设每个值都与其他值相互独立，但滚动平均值之间绝非相互独立。相反，每个值都被包含在相邻值之中。

本示例改编自Briggs（2008）。