Akaike の情報量規準で、−2 対数尤度 + 2 npar です。
Schwarz の基準で、−2 対数尤度 + log(n) npar です。
直前の行との尤度比統計量です (最初の行は NaN)。
−2 対数尤度です (R の -2*log(L))。
直前の行との npar の差です (最初の行は NaN)。
対数尤度です (最尤法での当てはめ直しのもの。refit: false の場合は当てはめ自身のもの)。
R のメッセージです (refitting model(s) with ML (instead of REML))。
モデルの名前です (R の行名)。行の順です。
モデルごとのパラメータの数です (固定効果、θ、σ)。
R の Pr(>Chisq) です (最初の行と、Df が 0 の箇所は NaN)。
R の警告です (名前の重複、REML と ML の当てはめが混在していて当てはめ直していない場合)。
複数の当てはめに対する lmerAnova の結果です: lme4 の比較表で、モデルごとに 1 行あり、パラメータの数の順に並んでいます。