具体来说：

library( mgcv )
set.seed( 1 )
RawData <- data.frame( y = rbinom( 1000, 1, 0.5 ), x1 = rnorm( 1000 ),
                      x2 = as.factor( rbinom( 1000, 1, 0.5 ) ), x3 = rnorm( 1000 ),
                      x4 = as.factor( rbinom( 1000, 1, 0.5 ) ) )
fit <- gam( y ~ s( x1 ) + x2 + s( x3, by = x2 ) + x4, data = RawData, 
            family = nb( link = log ) )

如何衡量这四个变量的重要性？

我了解“变量重要性”不是一个定义明确的概念，因此我正在寻找最直接的方法，例如解释方差方法。

ANOVA 表似乎是一个自然的选择，但是，正如这个答案中所解释的，它不起作用：对于 GAM 模型中的平滑项，它们没有解释的方差解释。

那么什么是合理的方法呢？