Hola Cristina,
En el código del científico libre está calculado el importance plot de los coeficientes.
De todas formas el importance plot es el reflejo del p-valor.
Cuánto más pequeño sea el p-valor la importancia será más grande.
Puedes ordenar las variables por orden de importancia de p-valor más pequeño a más grande.
Aquí un ejemplo:
# # # Importancia del modelo
# # model2 <- train(individuos~Rad_max+Fus_max+EAn_max+HSol1_median+EAn_sum+Pre_max+Tmx_sum,data=datasimple[-1],method="glm", family="poisson")
# #
# # # importancia de cada variable
# # importance <- caret::varImp(model2, scale = FALSE)
# # print(importance)
# # plot(importance)
