Akaike の情報量規準です (R の AIC())。
Schwarz のベイズ情報量規準です (R の BIC())。
固定効果の係数表です (R の coef(summary(fit)))。
推定値です (R の Estimate)。
標準誤差です (R の Std. Error)。
t 統計量です (R の t value)。
推定値における ML の逸脱度です。どちらの種類の当てはめでも値をもちます (R の deviance(fit, REML = FALSE))。
対数尤度の自由度です: 固定効果の数と θ の数の和に 1 を加えたものです (σ の分)。
当てはめ値 Xβ̂ + Zb̂ です。使った行ごとに 1 つあります (R の fitted())。
固定効果 β̂ です (R の fixef())。
固定効果のモデル行列の列の名前です (縮退した列は除きます)。
式です。
対数尤度です。REML の当てはめの場合は REML の対数尤度です (R の logLik())。
R のメッセージです (ランク不足の固定効果のモデル行列、特異な当てはめ)。
使った行の数です。
変量効果の条件付きモードです。グループ化因子ごとに 1 つの要素があります (R の ranef())。
REML 基準を最小化したかどうかです (そうでない場合は ML の逸脱度)。
推定値における REML 基準です。どちらの種類の当てはめでも値をもちます (R の REMLcrit())。
残差 y − 当てはめ値 です (R の residuals())。
使った data の行の、0 始まりの添字です (式の変数に欠測値がある行は除きます)。
残差の標準偏差です (R の sigma())。
当てはめが特異かどうかです: 相対共分散因子の対角要素のいずれかが 1e-4 未満であるとき特異です (R の isSingular())。
共分散パラメータ θ の推定値です (R の getME(fit, "theta")): 項ごとの相対共分散因子の下三角部分を、列優先の順に並べたものです。
分散成分です。変量効果の項ごとに 1 つの要素があります (R の VarCorr())。
固定効果の共分散行列です (R の vcov())。行の配列です。
R の警告です (説明変数の尺度が大きく異なること)。
lmer の結果です: 線形混合モデルの当てはめと、そのための R のメソッドに対応する量です。