混合模型随机效应的P值怎么计算

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现在在做混合模型：
model.fit1 <- lme(TOTAL ~ DBH , random = ~ DBH | region, data=rd)
>  summary(model.fit1)
Fixed effects: TOTAL ~ DBH
                Value  Std.Error  DF   t-value p-value
(Intercept) -2.110174 0.20635881 242 -10.22575      <2e-16 ***
DBH          2.419176 0.07943456 242  30.45495        <2e-16 ***
>  random.effects(model.fit1)
  (Intercept)        DBH
1   0.2580542 -0.1199950
2   0.2626176 -0.1408667
3  -0.1931359  0.1010073
4  -0.5674468  0.2393904
5   0.6746693 -0.2188693
6  -0.4347583  0.1393333

现在的问题是怎么计算出random.effects中每一个 (Intercept) 和 DBH的P值 （p-value）

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关键词：混合模型 随机效应 fixed effect Intercept effects 模型

高人指定一下复，怎么计算P值呀

想看谁的p-value就summary()