lme4はnlmeと比べ...[さまざまな美点が挙げてある]。nlmeは、残差に自己相関のような構造があるモデルとか、ランダム効果の共分散行列に構造があるモデルとかを組むときのUIが優れている。\mathbf{W}^{-1})$として記述できる。$\mathbf{W}$は対角行列で既知のウェイト、$\mathbf{o}$は既知のオフセット項。パラメータは$\beta$と$\sigma^2$である。同様に、線形混合モデルは$\mathcal{Y}$とランダム効果ベクトル$\mathcal{B}$の分布として記述できる。\mathbf{\Sigma})$ただし$\mathbf{\Sigma}$は半正定値[すべての固有値が非負ってことね]。\Lambda_\theta^\top$と書くと便利である。やったというデータの紹介...]。sleepstudy)と書く。以下の4つのモジュールの組み合わせである。Formulaについて。...という形式をとる。FEexprは固定効果モデル行列$X$を決める表現。問題はその右側、ランダム効果の項である。個々のREexprは線形モデルのformulaとして評価される。lm()なんかのformulaと同じである。1と書いたら切片である。factorはRの因子型として評価される。縦棒は、効果とグルーピング因子との交互作用を表すと思えばよい。g)は「gの個々の水準がランダム切片を持つ」という意味になる。ランダム切片の平均とSDがパラメータになる。