Optionalcontrasts固定効果の部分の因子ごとの対比です。lmer と同じく (LmerContrastName を参照)、変量効果の項は常に処理対比を使います。
Optionalfamily分布族です: "binomial"、"poisson"、"Gamma"、"inverse.gaussian"、または "gaussian" です (既定。R と同じです。identity リンクの場合は線形混合モデルになるため、lmer を使うよう伝える RangeError になります)。quasi 系の分布族は、エラー "quasi" families cannot be used in glmer になります。
Optionallevels因子の水準の順序です ({ A: ["c", "a", "b"] })。R の factor(x, levels = ...) と同じです。二項分布の応答が文字列で与えられた場合、最初の水準が失敗、それ以外の水準が成功になります。
Optionallinkリンクです。"logit"、"probit"、"cauchit"、"cloglog"、"identity"、"log"、"sqrt"、"1/mu^2"、"inverse" のいずれかです (既定は分布族のリンクで、R と同じく binomial は logit、poisson は log、Gamma は inverse、inverse.gaussian は 1/mu^2、gaussian は identity です)。
Optionaln1 (既定) の場合は Laplace 近似で、θ と β について逸脱度を最小化します。0 の場合は、θ についてのみ最小化し、β は罰則付き IRLS から得ます (速いが、精度は低いです)。2〜100 の場合は、その点数による適応的 Gauss-Hermite 求積です (Laplace 近似より精度が高いです)。整数でない値は R と同じく切り捨てられます (−0.5 は 0)。その後に負の値になるものは RangeError です (R では 0 として扱われます)。100 を超える場合は R のエラーです。1 より大きい場合、モデルは列が 1 つのスカラーの変量効果の項を 1 つだけ持つ必要があります (例: (1 | g))。そうでない場合は、R のエラー nAGQ > 1 is only available for models with a single, scalar random-effects term または AGQ only defined for a single scalar random-effects term になります。また、分布族は binomial か poisson でなければなりません。Gamma、inverse.gaussian、gaussian の場合は RangeError です。lme4 はそこで分散を 1 に固定し、その推定値は最尤推定値にならないためです (R は当てはめます)。
Optionaloffset線形予測子に加えるオフセットです。data の行ごとに 1 つ (null または NaN の場合、その行は除かれます)、または列名です。
Optionalstart探索の開始点です (逸脱度に複数の極小値がない限り、推定値は変わりません): theta (共分散パラメータ。θ の長さであり、対角要素は負でないこと) と fixef (固定効果。nAGQ = 1 の場合のみ)。いずれも R と同じエラーメッセージを出します。
Optionalfixef?: readonly number[]固定効果の初期値です (R の start = list(fixef = ...)。R と同じく、nAGQ = 0 では使えません)。
Optionaltheta?: readonly number[]θ の初期値です (R の start = list(theta = ...))。
Optionalweights事前重み (非負) です: data の行ごとに 1 つ (null または NaN は欠測で、その行は除かれます)、または数値列の名前です。応答変数として比率を与える二項分布族の場合は、試行数です。
glmer のオプションです。以下のキーだけを受け付けます。R の
subset、naAction、na.action、control、verbose、devFunOnly、mustart、etastartは、エラーglmer: argument '<key>' is not supportedになります。それ以外のキー (値がundefinedのものを含みます) は RangeError になります。