lmer 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: LmerSummaryOptions
ddf: "Satterthwaite" (既定) または "lme4"。
// R: summary(lmerTest::lmer(y ~ x + (1 | g), data))
const fit = lmer("y ~ x + (1 | g)", {
y: [3.1, 4.0, 5.2, 6.8, 7.1, 8.3, 2.2, 3.5, 3.9, 5.9, 6.1, 7.4],
x: [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3],
g: ["a", "a", "a", "b", "b", "b", "c", "c", "c", "d", "d", "d"],
});
const s = lmerSummary(fit);
s.names; // ["(Intercept)", "x"]
s.df; // [3.2717, 7]
s.pValue; // [0.032598, 7.9895e-5]
lmer で当てはめた線形混合モデルの係数表です。Satterthwaite の自由度と、t 検定の p 値を含みます。lmerTest による当てはめの
summary()です。R のlmerTest::summary()と同等です。各係数の自由度は Satterthwaite のもので、2 var² / (g'Ag) です。var はその分散、g は分散パラメータ (θ、σ) についての導関数、A はそれらの漸近共分散です (逸脱度の逆ヘッセ行列の 2 倍です)。導関数は、厳密な最適点で解析的に計算されます (lmerTest は lme4 の最適点で数値的に微分するため、その自由度は通常、5 から 8 桁目の有効数字が異なります)。
ddf: "lme4"の場合の表は lme4 のもの (当てはめのcoefTable) で、自由度と p 値はありません。