Durchschnittliche Wichtigkeit einer Prädiktorvariablen

Variablen, die ein Modell verbessern, haben in einem einzelnen Modell eine von null verschiedene relative Variablen. Variablen, die ein einzelnes Modell nicht verbessern, haben eine relative variable Bedeutung von 0. Für ein lineares Regressionsmodell oder ein binäres logistisches Regressionsmodell haben alle Variablen im einzelnen Modell eine relative variable Bedeutung von 1.

Angenommen, eine Multiple-Response-Optimierung berücksichtigt Modelle für 4 Antwortvariablen. Ein einzelner Prädiktor hat in drei Modellen folgende relative Wichtigkeit: 75; 56; 44. Der Prädiktor liegt nicht im vierten Modell. Dann ist die durchschnittliche Wichtigkeit = (75 + 56 + 44 + 0)/4 = 43,75