hatvalues.merMod: Diagonal elements of the hat matrix

Description Usage Arguments Value Examples

View source: R/lmer.R

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 Sept. 27, 2017, 9:04 a.m.