684がやりたいのは、こういうことじゃないかなあ。
1. 重回帰の説明（独立）変数選択で、P値が微妙な場合、落とすべきかどうか皆悩む。
2. そこで、母偏回帰係数 βi がゼロである「確率」 Pr｛βi = 0 } を考える。（ベイズ流）
3. Xi を入れた場合の回帰式と、入れない場合（βi = 0）の回帰式を、βi の（事後）確率で「結合」して、Y の予測を行う。
4. うまく「結合」した回帰式を使えば、Y の予測誤差を小さくすることができるか？

もしも、P値が微妙な変数が１つだけなら、結論は出せると思うけどね・・・
あとベイズ流だと、βi の全範囲について確率分布を考えるわけで、
ゼロ値だけを特別扱いすることに、なにか実際的な意味があるかどうか、、、