glmer の結果です (返されたオブジェクトそのもので、コピーではありません)。
Optionaloptions: GlmerSummaryOptions
今のところ指定できるものはありません (GlmerSummaryOptions を参照)。
// R: summary(lme4::glmer(y ~ x + (1 | g), data, family = poisson))
const fit = glmer("y ~ x + (1 | g)", {
y: [2, 3, 6, 7, 8, 1, 0, 3, 2, 5, 4, 6, 9, 8, 13, 0, 2, 1, 4, 3],
x: [1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5],
g: ["a", "a", "a", "a", "a", "b", "b", "b", "b", "b", "c", "c", "c", "c", "c", "d", "d", "d", "d", "d"],
}, { family: "poisson" });
const s = glmerSummary(fit);
s.statisticName; // "z value"
s.pValue; // [0.5482, 6.226e-5]
s.minus2LogLik; // 78.785
s.dfResidual; // 17
glmer で当てはめた一般化線形混合モデルの要約です。p 値つきの係数表、固定効果の相関、尺度化された残差の分位点、情報量規準、分散成分、群の数を含みます。R の
lme4::summary()と同等です。p 値は、すべての族で正規分布から求めます。これは lme4 と同じです (lme4 では、分散パラメータをもつ族でも 3 列目が
t valueと名付けられていますが、その p 値は正規分布によるものです)。値は、厳密な最適点での当てはめのものです (glmer を参照)。そのため、通常は lme4 と 4 から 6 桁目の有効数字が異なります。nAGQ > 1の場合、logLik、AIC、BIC、minus2LogLikは、当てはめのものと同じく対数尤度によるものです。