statistics - 贝叶斯多重比较校正？

Question

我是贝叶斯统计的新手，对 4 个“目标”变量与 52 个其他变量的相关性感兴趣。目前我正在运行几个单独的贝叶斯斯皮尔曼等级相关性。许多变量高度相关（高达 0.68）。最后，我想报告相关系数​​（>= 0.1 的影响将被认为具有实际相关性）及其 95% CI（目前没有 BF，只是估计）。

我的（也许不是很聪明）的问题是：

A)我必须应用多重比较校正吗？考虑到我不是在进行假设检验而是进行估计，这是否必要？

B) 如果 A 的答案是“是的，您确实需要纠正多重比较”。- 是否有这样做的贝叶斯方法（理想情况下在 R 中）？

在与该主题相关的其他问题中，答案通常是理想情况下我只需要一个模型，在比较模型参数时我不必关心多重比较校正。但是，这与我所处的情况并不完全相符。我也看到我可以进行降维，但实际上我宁愿不这样做（而且它并不能真正帮助回答原则上我是否需要多个比较修正）。

到目前为止，我真的找不到合适的解决方案。因此，我将非常感谢您的回答！谢谢！！

标签： statisticsbayesian