>>691
けどね、箇条書きの 3 で仄めかしてることだけど、
　偏回帰係数×(1‐回帰検定のP値)
のような単独係数補正には、致命的欠陥があるんだよ。
（実際にその方式で Y を予測してみればすぐわかる）

ひとつは、切片も補正しないと、残差の平均がゼロで無くなって
ずれた関係式になること。しかしこれは、すべての変数を平均からの
偏差（または標準化）で扱うことによって、回避可能。

もう一つは、その変数と他の説明（独立）変数との相関の存在。
ある変数を落とすか回帰式に入れるかで、その変数と相関を持つ
他の変数の偏回帰係数が違った値になる。この違いの大きさは
相関の強さに比例し、場合によっては符号まで変化する。

つまり、ある偏回帰係数をゼロ寄りに調整するには、
（その係数だけではなく）全偏回帰係数を同時に調整してやる必要がある、
ということ。でないと、斜め上行く回帰式になってしまうｗ