PLSRにおける説明​変数の重要度（正負の​寄与）を考察する場合​の指標について，lo​adingとweig​htのどちらで考察す​べきでしょうか。

スペクトルの多変量解析から化学物質の濃度を推定するような解析に取り組んでいます。

MATLABのplsregress関数で目的変数を推定するためのモデルを構築しているのですが，目的変数の推定に寄与した説明変数を可視化する上で，Xloadingを用いるべきか，stats.W（つまりweight）を用いるべきか躓いています。

https://jp.mathworks.com/help/stats/plsregress.html#mw_635e159a-1335-4e52-af7f-5fc82592798a

上記例ではVIPによって波長の重要度を可視化しているのですが，VIPからは各波長が正に寄与するのか負に寄与するのかを知ることができません。

pctVarから，yに対する分散説明度の高い順に潜在変数を並べ替えるところはOKなのですが，そこから各波長の寄与の大きさを可視化するためには，Xloading，あるいはstats.Wのどちらを用いるべきなのでしょうか。

ケモメトリクスにお詳しい方がいらっしゃったら，ご教示いただけますと幸いです。

よろしくお願いいたします。