我正在查看R中二项式glm的代码，并且我被困在拟合模型对象的权重字段意味着什么。与往常一样，使用代码示例更容易：
df <- read.table("testlogist.txt")
df
Y X Z
#1 0.27704776536792913 0.23603334566204692 0.5557510873245723
#2 0.4324719071502214 0.34651701419196046 0.43710797460962514
#3 0.4167735154057556 0.3127069683360675 0.42471785049513144
#4 0.09145965948156985 0.00790928339056074 0.773223048457377
#5 0.6507341469057685 0.4886128300795012 0.2811902322857298
#6 0.5011218698377081 0.21096820215853596 0.20947237319807077
#7 0.8910596987670374 0.951916339835734 0.25137920979222494
#8 0.9497214110491393 0.9999046588986136 0.02037486871266725
#9 0.4729968024320567 0.25166218303197185 0.2877015122756894
#10 0.5942258380674803 0.9866663668987996 0.859512136087661
mod <- glm(y ~ 0 + x + z, df, family = binomial())
mod$weights
# 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
#0.2468585 0.2465807 0.2470139 0.2332699 0.2244949 0.1635593 0.1936846 0.1501579 0.2279530 0.2361176
使用正态回归，权重为NULL，或由调用者设置为GLM调用的weights参数AFAIK。这里对权重的解释是什么，它们是如何计算的？
谢谢！
（PS：我知道权重输入参数对二项式回归有特殊意义，因为它意味着观察的频率。我在询问对象内部字段的含义。当然，它们可能是相关的）。