摘要
线性混合效应模型中参数的最大似然或限制最大似然（REML）估计可以使用R的lme4包中的lmer函数来确定。对于R中的大多数模型拟合函数，模型在lmer中描述通过公式调用，在这种情况下包括固定和随机效应项。公式和数据一起确定模型的数值表示，从中可以评估轮廓偏差或轮廓REML准则作为一些模型参数的函数。使用R中的约束优化函数之一优化适当的准则，以提供参数估计。我们描述了模型的结构，评估配置文件偏差或REML标准的步骤，以及代表这种模型的类或类型的结构。包含足够的细节以允许希望编写函数以适应专门的线性混合模型（例如包含谱系或平滑样条的模型）的用户对这些结构进行专门化，这些模型在lmer使用的公式语言中不易表达。
