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接 下 来 方 杠 中 的 结 果 实 际 上 给 出 的 是 对 每 一 个 个 体 而 言 它 在 模 型 中 的 权 重 大 小 , 以 及 每 一个 维 度 的 重 要 性 , 最 终 对 两 个 维 度 的 总 体 重 要 性 是 通 过 每 个 个 体 的 维 度 重 要 性 平 均 而 来 , 可 见 维度 一 携 带 了 原 始 信 息 的 将 近 50% , 而 维 度 二 携 带 了 信 息 量 的 22.88% , 两 者 相 加 正 好 为 总 模 型 的决 定 系 数 72.42% 。Subject weights measure the importance of each dimension to each subject.Squared weights sum to RSQ.A subject with weights proportional to the average weights has a weirdness ofzero , the mlmmum value.A subject with one large weight and many low weights has a weirdness near one.A subject with exactly one positive weight has a weirdness of one ,the maximum value for nonnegative weights.Subject WeightsDimensionSubject Weird 一 1 2Number ness.1155 .8616 .45862 . 1824 .8372 .40003 .2210 .5053 .46014 .4939 .4281 .65155 .2565 .5952 .575436 .4832 .5098 .757737 .2800 .6015 .605638 .2043 .7839 .361339 .3392 .8478 .309440 .1751 .6437 .5433Overall importance ofeach dimension: .4954 .2288最 后 的 方 杠 中 文 字 输 出 最 后 的 内 容 实 际 上 是 个 体 权 重 的 另 一 种 表 达 方 式 , 这 里 不 再 详 述 。• 328 •