建立的模型如下
Mod_gender1<-lmer(mach~education+age+gender+(gender|country),data = total,REML =FALSE)
在confint(Mod_gender1)之后,出现如下结果
2.5 % 97.5 %
.sig01 0.08304947 0.135960209
.sig02 -0.65262093 0.051876320
.sig03 0.04695887 0.105603357
.sigma 0.73087095 0.739118711
(Intercept) 3.66889962 3.742935747
education -0.01633973 -0.001469166
age -0.01456612 -0.013559694
gender 0.35555505 0.414602598
请问,这里的.sig01,.sig02 ,.sig03 分别指的什么?
新手小白跪谢