# hatvalues.merMod: Diagonal elements of the hat matrix In lme4: Linear Mixed-Effects Models using 'Eigen' and S4

## Description

Returns the values on the diagonal of the hat matrix, which is the matrix that transforms the response vector (minus any offset) into the fitted values (minus any offset). Note that this method should only be used for linear mixed models. It is not clear if the hat matrix concept even makes sense for generalized linear mixed models.

## Usage

 ```1 2``` ``` ## S3 method for class 'merMod' hatvalues(model, fullHatMatrix = FALSE, ...) ```

## Arguments

 `model` An object of class `merMod`. `fullHatMatrix` Return full hat matrix (not just diagonal values)? `...` Not currently used

## Value

The diagonal elements of the hat matrix.

## Examples

 ```1 2``` ```m <- lmer(Reaction ~ Days + (Days | Subject), sleepstudy) hatvalues(m) ```

### Example output

```Loading required package: Matrix
1          2          3          4          5          6          7
0.22930300 0.16972925 0.12682322 0.10058490 0.09101429 0.09811140 0.12187623
8          9         10         11         12         13         14
0.16230877 0.21940902 0.29317698 0.22930300 0.16972925 0.12682322 0.10058490
15         16         17         18         19         20         21
0.09101429 0.09811140 0.12187623 0.16230877 0.21940902 0.29317698 0.22930300
22         23         24         25         26         27         28
0.16972925 0.12682322 0.10058490 0.09101429 0.09811140 0.12187623 0.16230877
29         30         31         32         33         34         35
0.21940902 0.29317698 0.22930300 0.16972925 0.12682322 0.10058490 0.09101429
36         37         38         39         40         41         42
0.09811140 0.12187623 0.16230877 0.21940902 0.29317698 0.22930300 0.16972925
43         44         45         46         47         48         49
0.12682322 0.10058490 0.09101429 0.09811140 0.12187623 0.16230877 0.21940902
50         51         52         53         54         55         56
0.29317698 0.22930300 0.16972925 0.12682322 0.10058490 0.09101429 0.09811140
57         58         59         60         61         62         63
0.12187623 0.16230877 0.21940902 0.29317698 0.22930300 0.16972925 0.12682322
64         65         66         67         68         69         70
0.10058490 0.09101429 0.09811140 0.12187623 0.16230877 0.21940902 0.29317698
71         72         73         74         75         76         77
0.22930300 0.16972925 0.12682322 0.10058490 0.09101429 0.09811140 0.12187623
78         79         80         81         82         83         84
0.16230877 0.21940902 0.29317698 0.22930300 0.16972925 0.12682322 0.10058490
85         86         87         88         89         90         91
0.09101429 0.09811140 0.12187623 0.16230877 0.21940902 0.29317698 0.22930300
92         93         94         95         96         97         98
0.16972925 0.12682322 0.10058490 0.09101429 0.09811140 0.12187623 0.16230877
99        100        101        102        103        104        105
0.21940902 0.29317698 0.22930300 0.16972925 0.12682322 0.10058490 0.09101429
106        107        108        109        110        111        112
0.09811140 0.12187623 0.16230877 0.21940902 0.29317698 0.22930300 0.16972925
113        114        115        116        117        118        119
0.12682322 0.10058490 0.09101429 0.09811140 0.12187623 0.16230877 0.21940902
120        121        122        123        124        125        126
0.29317698 0.22930300 0.16972925 0.12682322 0.10058490 0.09101429 0.09811140
127        128        129        130        131        132        133
0.12187623 0.16230877 0.21940902 0.29317698 0.22930300 0.16972925 0.12682322
134        135        136        137        138        139        140
0.10058490 0.09101429 0.09811140 0.12187623 0.16230877 0.21940902 0.29317698
141        142        143        144        145        146        147
0.22930300 0.16972925 0.12682322 0.10058490 0.09101429 0.09811140 0.12187623
148        149        150        151        152        153        154
0.16230877 0.21940902 0.29317698 0.22930300 0.16972925 0.12682322 0.10058490
155        156        157        158        159        160        161
0.09101429 0.09811140 0.12187623 0.16230877 0.21940902 0.29317698 0.22930300
162        163        164        165        166        167        168
0.16972925 0.12682322 0.10058490 0.09101429 0.09811140 0.12187623 0.16230877
169        170        171        172        173        174        175
0.21940902 0.29317698 0.22930300 0.16972925 0.12682322 0.10058490 0.09101429
176        177        178        179        180
0.09811140 0.12187623 0.16230877 0.21940902 0.29317698
```

lme4 documentation built on Aug. 18, 2018, 1:05 a.m.