R Under development (unstable) (2026-01-12 r89300 ucrt) -- "Unsuffered Consequences" Copyright (C) 2026 The R Foundation for Statistical Computing Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 R is free software and comes with ABSOLUTELY NO WARRANTY. You are welcome to redistribute it under certain conditions. Type 'license()' or 'licence()' for distribution details. R is a collaborative project with many contributors. Type 'contributors()' for more information and 'citation()' on how to cite R or R packages in publications. Type 'demo()' for some demos, 'help()' for on-line help, or 'help.start()' for an HTML browser interface to help. Type 'q()' to quit R. > # test_legacy.R > library(lmerTest) Loading required package: lme4 Loading required package: Matrix Attaching package: 'lmerTest' The following object is masked from 'package:lme4': lmer The following object is masked from 'package:stats': step > TOL <- 1e-4 > ##################################################################### > > # Read in data set > load(system.file("testdata", "legacy_fits.RData", package="lmerTest")) > # Generated with the following code using lmerTest version 2.0-37.9002 > # > # library("lmerTest") > # packageVersion("lmerTest") > # fm1 <- lmer(Reaction ~ Days + (Days|Subject), sleepstudy) > # (an1 <- anova(fm1)) > # (sfm1 <- summary(fm1)) > # > # fm2 <- lmer(Informed.liking ~ Product + Information + Gender + > # (1|Product:Consumer) , data=ham) > # (an2 <- anova(fm2)) > # (sfm2 <- summary(fm2)) > # > # save(fm1, an1, sfm1, fm2, an2, sfm2, > # file="~/GitHub/lmerTestR/package/inst/testdata/legacy_fits.RData") > > > ####################################### > ### Check that arguments for merModLmerTest and lmerModLmerTest methods match up: > > stopifnot( + isTRUE(all.equal(formals(lmerTest:::anova.merModLmerTest), + formals(lmerTest:::anova.lmerModLmerTest))), + isTRUE(all.equal(formals(lmerTest:::summary.merModLmerTest), + formals(lmerTest:::summary.lmerModLmerTest))), + isTRUE(all.equal(formals(lmerTest:::drop1.merModLmerTest), + formals(lmerTest:::drop1.lmerModLmerTest))), + isTRUE(all.equal(formals(lmerTest:::step.merModLmerTest), + formals(lmerTest:::step.lmerModLmerTest))), + isTRUE(all.equal(formals(lmerTest:::ls_means.merModLmerTest), + formals(lmerTest:::ls_means.lmerModLmerTest))), + isTRUE(all.equal(formals(lmerTest:::difflsmeans.merModLmerTest), + formals(lmerTest:::difflsmeans.lmerModLmerTest)))) > > > ####################################### > ## Tests for fm1: > > (an1new <- anova(fm1)) Type III Analysis of Variance Table with Satterthwaite's method Sum Sq Mean Sq NumDF DenDF F value Pr(>F) Days 30031 30031 1 17 45.853 3.264e-06 *** --- Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1 > (sfm1new <- summary(fm1)) Linear mixed model fit by REML. t-tests use Satterthwaite's method [ lmerModLmerTest] Formula: Reaction ~ Days + (Days | Subject) Data: sleepstudy REML criterion at convergence: 1743.6 Scaled residuals: Min 1Q Median 3Q Max -3.9536 -0.4634 0.0231 0.4634 5.1793 Random effects: Groups Name Variance Std.Dev. Corr Subject (Intercept) 612.09 24.740 Days 35.07 5.922 0.07 Residual 654.94 25.592 Number of obs: 180, groups: Subject, 18 Fixed effects: Estimate Std. Error df t value Pr(>|t|) (Intercept) 251.405 6.825 17.000 36.838 < 2e-16 *** Days 10.467 1.546 17.000 6.771 3.26e-06 *** --- Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1 Correlation of Fixed Effects: (Intr) Days -0.138 > > stopifnot( + isTRUE(all.equal(an1new, an1, check.attributes=FALSE, tol=TOL)), + isTRUE(all.equal(coef(sfm1new), coef(sfm1), tol=TOL)) + ) > > contest(fm1, c(0, 1)) Sum Sq Mean Sq NumDF DenDF F value Pr(>F) 1 30031.01 30031.01 1 17 45.853 3.26379e-06 > contest(fm1, c(0, 1), joint=FALSE) Estimate Std. Error df t value lower upper Pr(>|t|) 1 10.46729 1.545789 17 6.771485 7.205956 13.72862 3.26379e-06 > drop1(fm1) Single term deletions using Satterthwaite's method: Model: Reaction ~ Days + (Days | Subject) Sum Sq Mean Sq NumDF DenDF F value Pr(>F) Days 30031 30031 1 17 45.853 3.264e-06 *** --- Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1 > ranova(fm1) ANOVA-like table for random-effects: Single term deletions Model: Reaction ~ Days + (Days | Subject) npar logLik AIC LRT Df Pr(>Chisq) 6 -871.81 1755.6 Days in (Days | Subject) 4 -893.23 1794.5 42.837 2 4.99e-10 *** --- Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1 > step(fm1) Backward reduced random-effect table: Eliminated npar logLik AIC LRT Df Pr(>Chisq) 6 -871.81 1755.6 Days in (Days | Subject) 0 4 -893.23 1794.5 42.837 2 4.99e-10 Days in (Days | Subject) *** --- Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1 Backward reduced fixed-effect table: Degrees of freedom method: Satterthwaite Eliminated Sum Sq Mean Sq NumDF DenDF F value Pr(>F) Days 0 30031 30031 1 17 45.853 3.264e-06 *** --- Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1 Model found: Reaction ~ Days + (Days | Subject) > > fm1new <- lmer(Reaction ~ Days + (Days|Subject), sleepstudy, + control=lmerControl(optimizer="bobyqa")) > stopifnot( + isTRUE(all.equal(drop1(fm1), drop1(fm1new), tol=TOL)), + isTRUE(all.equal(ranova(fm1), ranova(fm1new), tol=TOL)), + isTRUE(all.equal(contest(fm1, c(0, 1)), contest(fm1new, c(0, 1)), tol=TOL)), + isTRUE(all.equal(contest(fm1, c(0, 1), joint=FALSE), + contest(fm1new, c(0, 1), joint=FALSE), tol=TOL)) + ) > > # Test that lme4 methods work: > coef(fm1) $Subject (Intercept) Days 308 253.6637 19.6662579 309 211.0065 1.8475828 310 212.4449 5.0184061 330 275.0956 5.6529547 331 273.6653 7.3973914 332 260.4446 10.1951153 333 268.2455 10.2436615 334 244.1725 11.5418620 335 251.0714 -0.2848731 337 286.2955 19.0955699 349 226.1950 11.6407002 350 238.3351 17.0814910 351 255.9829 7.4520288 352 272.2687 14.0032993 369 254.6806 11.3395026 370 225.7922 15.2897506 371 252.2121 9.4791309 372 263.7196 11.7513157 attr(,"class") [1] "coef.mer" > fixef(fm1) (Intercept) Days 251.40510 10.46729 > resid(fm1) 1 2 3 4 5 6 -4.1036703 -14.6252282 -42.1955860 8.7773561 24.5231982 62.6951403 7 8 9 10 11 12 10.5425825 -101.1788754 19.5915667 35.6935088 11.7273721 -7.5883107 13 14 15 16 17 18 -11.7238935 -11.8422762 -10.6807590 -4.2826418 -8.4617246 -6.2124074 19 20 21 22 23 24 -1.4914902 9.6794271 -13.3909590 -23.1310650 11.8383289 5.3415228 25 26 27 28 29 30 -3.2110832 -17.0789893 -7.1344953 8.1773986 8.4203926 -10.0952135 31 32 33 34 35 36 46.4469967 19.6516420 -2.5450126 -6.9214673 -11.9101220 -5.7748766 37 38 39 40 41 42 -28.7737313 3.5950141 -14.9697406 28.0765048 13.9425924 3.9373010 43 44 45 46 47 48 13.3605097 24.2578183 13.0224270 -17.3335644 -27.9746558 9.3706529 49 50 51 52 53 54 -39.0975385 31.3392701 -25.5840308 -27.8279461 -7.8735614 18.7388233 55 56 57 58 59 60 16.2378080 -1.4226073 132.5465774 15.0206621 -11.7052532 -98.3362685 61 62 63 64 65 66 15.5968640 11.0658025 -11.9635591 0.8331794 -12.0491821 18.7026564 67 68 69 70 71 72 2.3189949 8.8887334 -16.8348282 1.6043103 21.3005744 20.4868123 73 74 75 76 77 78 -23.8915497 -24.1258118 -11.3155738 -17.6906358 -7.8988979 6.5573401 79 80 81 82 83 84 -0.7605219 29.2497160 -9.4631090 23.1606642 3.9890373 20.5853104 85 86 87 88 89 90 1.5199836 4.9891567 -3.9098701 -13.7662970 -13.0383239 -11.2609507 91 92 93 94 95 96 26.0711443 8.4147744 -32.8753955 2.5400346 3.0546647 10.0651947 97 98 99 100 101 102 3.3912248 -3.2721451 16.8042850 0.7611151 9.9082056 -7.5189947 103 104 105 106 107 108 -10.5507949 -6.1950951 -22.0474953 -14.6240955 -14.4743957 0.4221041 109 110 111 112 113 114 16.9600039 20.6838037 17.9616518 -11.9623391 -16.2935301 -34.0525210 115 116 117 118 119 120 -37.7446120 5.9820971 38.6204061 5.0128151 19.5001242 -3.0158668 121 122 123 124 125 126 -5.4564400 36.6226312 -0.9930976 2.2500737 -13.9636551 11.3905161 127 128 129 130 131 132 -12.9485127 -41.5516414 5.9426298 24.5143010 -50.5915973 11.9219034 133 134 135 136 137 138 26.6032041 32.5769048 20.4583056 10.5435063 -1.8618930 -9.8591922 139 140 141 142 143 144 -8.6544915 -9.7566908 17.2429421 2.4168396 -20.1171630 -11.0424656 145 146 147 148 149 150 14.7836319 5.8354293 -24.5822732 14.0658242 -5.1165783 9.7770191 151 152 153 154 155 156 -0.5282354 -6.5584860 -17.4709366 -31.1884871 -19.4139377 41.9527117 157 158 159 160 161 162 -36.3826389 14.7650105 17.0527600 8.8288094 17.6682554 10.7515245 163 164 165 166 167 168 6.7284937 1.1399628 -10.9581681 -15.0957989 -49.8211298 -13.9354607 169 170 171 172 173 174 22.7355085 31.9448776 5.6920558 -1.9969599 10.3745244 11.6580087 175 176 177 178 179 180 -23.5523070 7.1313773 0.2542616 -2.7589541 11.4115302 -5.3578855 > > ####################################### > ## Tests for fm2: > (an2new <- anova(fm2)) Type III Analysis of Variance Table with Satterthwaite's method Sum Sq Mean Sq NumDF DenDF F value Pr(>F) Product 17.6984 5.8995 3 319 3.5029 0.01577 * Information 6.5201 6.5201 1 323 3.8714 0.04997 * Gender 1.8634 1.8634 1 319 1.1064 0.29366 --- Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1 > (sfm2new <- summary(fm2)) Linear mixed model fit by REML. t-tests use Satterthwaite's method [ lmerModLmerTest] Formula: Informed.liking ~ Product + Information + Gender + (1 | Product:Consumer) Data: ham REML criterion at convergence: 2712.2 Scaled residuals: Min 1Q Median 3Q Max -3.1568 -0.5087 0.0338 0.4913 3.1623 Random effects: Groups Name Variance Std.Dev. Product:Consumer (Intercept) 3.526 1.878 Residual 1.684 1.298 Number of obs: 648, groups: Product:Consumer, 324 Fixed effects: Estimate Std. Error df t value Pr(>|t|) (Intercept) 5.8290 0.2640 343.6885 22.082 <2e-16 *** Product2 -0.7037 0.3284 319.0000 -2.143 0.0329 * Product3 0.2840 0.3284 319.0000 0.865 0.3879 Product4 0.1173 0.3284 319.0000 0.357 0.7212 Information2 0.2006 0.1020 323.0000 1.968 0.0500 * Gender2 -0.2443 0.2322 319.0000 -1.052 0.2937 --- Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1 Correlation of Fixed Effects: (Intr) Prdct2 Prdct3 Prdct4 Infrm2 Product2 -0.622 Product3 -0.622 0.500 Product4 -0.622 0.500 0.500 Informatin2 -0.193 0.000 0.000 0.000 Gender2 -0.434 0.000 0.000 0.000 0.000 > > stopifnot( + isTRUE(all.equal(an2new, an2, check.attributes=FALSE, tol=TOL)), + isTRUE(all.equal(coef(sfm2new), coef(sfm2), tol=TOL)) + ) > > drop1(fm2) Single term deletions using Satterthwaite's method: Model: Informed.liking ~ Product + Information + Gender + (1 | Product:Consumer) Sum Sq Mean Sq NumDF DenDF F value Pr(>F) Product 17.6984 5.8995 3 319 3.5029 0.01577 * Information 6.5201 6.5201 1 323 3.8714 0.04997 * Gender 1.8634 1.8634 1 319 1.1064 0.29366 --- Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1 > ranova(fm2) ANOVA-like table for random-effects: Single term deletions Model: Informed.liking ~ Product + Information + Gender + (1 | Product:Consumer) npar logLik AIC LRT Df Pr(>Chisq) 8 -1356.1 2728.2 (1 | Product:Consumer) 7 -1454.7 2923.4 197.19 1 < 2.2e-16 *** --- Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1 > ls_means(fm2) Least Squares Means table: Estimate Std. Error df t value lower upper Pr(>|t|) Product1 5.80713 0.23223 319.0 25.006 5.35025 6.26402 < 2.2e-16 *** Product2 5.10343 0.23223 319.0 21.976 4.64654 5.56032 < 2.2e-16 *** Product3 6.09108 0.23223 319.0 26.229 5.63420 6.54797 < 2.2e-16 *** Product4 5.92442 0.23223 319.0 25.511 5.46753 6.38131 < 2.2e-16 *** Information1 5.63121 0.12682 437.8 44.404 5.38196 5.88046 < 2.2e-16 *** Information2 5.83183 0.12682 437.8 45.986 5.58258 6.08107 < 2.2e-16 *** Gender1 5.85366 0.16320 319.0 35.868 5.53257 6.17475 < 2.2e-16 *** Gender2 5.60937 0.16523 319.0 33.949 5.28430 5.93445 < 2.2e-16 *** --- Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1 Confidence level: 95% Degrees of freedom method: Satterthwaite > difflsmeans(fm2) Least Squares Means table: Estimate Std. Error df t value lower Product1 - Product2 7.0370e-01 3.2841e-01 319 2.1428 5.7578e-02 Product1 - Product3 -2.8395e-01 3.2841e-01 319 -0.8646 -9.3008e-01 Product1 - Product4 -1.1728e-01 3.2841e-01 319 -0.3571 -7.6341e-01 Product2 - Product3 -9.8765e-01 3.2841e-01 319 -3.0074 -1.6338e+00 Product2 - Product4 -8.2099e-01 3.2841e-01 319 -2.4999 -1.4671e+00 Product3 - Product4 1.6667e-01 3.2841e-01 319 0.5075 -4.7946e-01 Information1 - Information2 -2.0062e-01 1.0196e-01 323 -1.9676 -4.0121e-01 Gender1 - Gender2 2.4428e-01 2.3224e-01 319 1.0519 -2.1263e-01 upper Pr(>|t|) Product1 - Product2 1.3498e+00 0.032890 * Product1 - Product3 3.6218e-01 0.387898 Product1 - Product4 5.2884e-01 0.721234 Product2 - Product3 -3.4153e-01 0.002845 ** Product2 - Product4 -1.7486e-01 0.012926 * Product3 - Product4 8.1279e-01 0.612159 Information1 - Information2 -2.6433e-05 0.049970 * Gender1 - Gender2 7.0120e-01 0.293660 --- Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1 Confidence level: 95% Degrees of freedom method: Satterthwaite > nbeta <- length(fixef(fm2)) > L <- diag(nbeta) > L[1:4, ] <- 0 > contest(fm2, L) Sum Sq Mean Sq NumDF DenDF F value Pr(>F) 1 8.383419 4.19171 2 320.9875 2.488919 0.08460028 > contest(fm2, diag(nbeta), joint=FALSE) Estimate Std. Error df t value lower upper 1 5.8289672 0.2639677 343.6885 22.0821233 5.309772e+00 6.34816269 2 -0.7037037 0.3284114 319.0000 -2.1427506 -1.349830e+00 -0.05757783 3 0.2839506 0.3284114 319.0000 0.8646187 -3.621753e-01 0.93007650 4 0.1172840 0.3284114 319.0000 0.3571251 -5.288419e-01 0.76340983 5 0.2006173 0.1019607 323.0000 1.9675949 2.643318e-05 0.40120813 6 -0.2442835 0.2322396 319.0000 -1.0518599 -7.011983e-01 0.21263128 Pr(>|t|) 1 6.753241e-68 2 3.288952e-02 3 3.878978e-01 4 7.212343e-01 5 4.997000e-02 6 2.936600e-01 > step(fm2) Backward reduced random-effect table: Eliminated npar logLik AIC LRT Df Pr(>Chisq) 8 -1356.1 2728.2 (1 | Product:Consumer) 0 7 -1454.7 2923.4 197.19 1 < 2.2e-16 *** --- Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1 Backward reduced fixed-effect table: Degrees of freedom method: Satterthwaite Eliminated Sum Sq Mean Sq NumDF DenDF F value Pr(>F) Gender 1 1.8634 1.8634 1 319 1.1064 0.29366 Product 0 17.6926 5.8975 3 320 3.5018 0.01579 * Information 0 6.5201 6.5201 1 323 3.8714 0.04997 * --- Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1 Model found: Informed.liking ~ Product + Information + (1 | Product:Consumer) > > fm2new <- lmer(Informed.liking ~ Product + Information + Gender + + (1|Product:Consumer), data=ham) > stopifnot( + isTRUE(all.equal(drop1(fm2), drop1(fm2new), tol=TOL)), + isTRUE(all.equal(ranova(fm2), ranova(fm2new), tol=TOL)), + isTRUE(all.equal(ls_means(fm2), ls_means(fm2new), tol=TOL)), + isTRUE(all.equal(difflsmeans(fm2), difflsmeans(fm2new), tol=TOL)) + ) > > # Test that lme4 methods work: > coef(fm2) $`Product:Consumer` (Intercept) Product2 Product3 Product4 Information2 Gender2 1:1 5.078836 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:2 5.276027 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:3 6.693279 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:4 6.693279 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:5 4.468805 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:6 5.078836 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:7 8.101302 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:8 6.289668 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:9 6.289668 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:10 5.482447 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:11 8.504912 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:12 3.661584 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:13 7.697691 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:14 8.101302 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:15 4.675225 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:16 4.872416 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:17 7.096889 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:18 7.500500 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:19 8.307721 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:20 6.693279 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:21 6.693279 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:22 6.083248 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:23 6.486859 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:24 7.500500 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:25 5.078836 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:26 7.294080 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:29 4.872416 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:30 6.083248 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:31 6.289668 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:32 7.697691 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:33 4.271615 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:34 4.675225 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:35 6.486859 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:36 6.083248 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:37 3.464393 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:38 6.289668 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:39 6.693279 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:40 3.661584 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:41 5.886057 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:42 5.482447 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:43 7.096889 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:44 6.083248 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:45 8.504912 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:46 5.078836 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:47 2.047141 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:48 6.890469 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:49 3.464393 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:50 3.257973 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:51 6.083248 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:52 8.504912 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:53 5.078836 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:54 3.661584 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:55 4.675225 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:56 6.486859 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:57 5.078836 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:58 5.482447 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:59 5.482447 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:60 5.482447 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:61 7.096889 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:62 5.276027 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:63 5.679637 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:64 4.872416 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:65 7.500500 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:66 6.083248 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:67 5.886057 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:68 7.294080 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:69 4.872416 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:70 6.486859 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:71 5.078836 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:73 2.854363 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:74 6.486859 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:75 4.675225 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:76 4.872416 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:77 3.257973 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:78 5.078836 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:79 7.294080 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:80 7.294080 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:81 5.886057 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:82 6.890469 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:83 3.868004 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 1:84 5.482447 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:1 4.839659 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:2 8.669346 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:3 5.646881 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:4 3.628827 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:5 4.229629 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:6 5.243270 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:7 3.018797 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:8 6.050491 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:9 6.050491 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:10 8.472155 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:11 2.615186 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:12 2.615186 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:13 2.615186 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:14 2.615186 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:15 6.857713 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:16 2.615186 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:17 5.646881 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:18 3.628827 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:19 2.417995 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:20 3.225216 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:21 2.821606 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:22 2.615186 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:23 2.615186 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:24 7.261323 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:25 6.857713 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:26 2.615186 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:29 2.615186 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:30 7.862125 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:31 7.664934 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:32 5.440461 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:33 2.417995 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:34 6.857713 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:35 5.036850 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:36 8.669346 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:37 6.857713 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:38 4.839659 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:39 7.261323 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:40 3.826018 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:41 5.243270 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:42 6.857713 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:43 4.436049 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:44 5.036850 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:45 5.440461 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:46 8.472155 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:47 5.844071 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:48 2.615186 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:49 7.261323 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:50 7.862125 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:51 8.265735 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:52 5.844071 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:53 8.068545 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:54 7.862125 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:55 5.243270 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:56 7.054903 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:57 6.857713 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:58 8.472155 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:59 8.068545 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:60 5.243270 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:61 4.839659 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:62 8.669346 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:63 7.862125 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:64 7.862125 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:65 4.436049 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:66 5.844071 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:67 7.664934 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:68 3.826018 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:69 7.458514 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:70 4.229629 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:71 7.664934 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:73 9.072957 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:74 6.651293 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:75 8.875766 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:76 8.265735 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:77 8.265735 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:78 6.050491 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:79 7.458514 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:80 7.054903 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:81 4.032438 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:82 8.669346 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:83 6.050491 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 2:84 6.454102 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:1 4.849625 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:2 7.468480 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:3 6.867678 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:4 4.849625 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:5 5.854037 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:6 7.271289 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:7 7.064869 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:8 6.867678 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:9 7.271289 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:10 7.271289 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:11 5.854037 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:12 6.257648 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:13 5.450426 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:14 3.835984 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:15 6.464068 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:16 5.854037 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:17 6.867678 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:18 5.656846 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:19 1.620739 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:20 6.867678 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:21 3.638793 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:22 3.835984 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:23 2.625152 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:24 7.674900 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:25 6.060457 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:26 6.661258 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:29 6.661258 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:30 6.257648 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:31 6.867678 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:32 7.468480 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:33 2.427961 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:34 6.060457 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:35 6.257648 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:36 6.661258 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:37 6.867678 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:38 4.042404 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:39 5.656846 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:40 7.468480 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:41 5.253236 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:42 6.867678 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:43 6.867678 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:44 4.239594 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:45 2.625152 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:46 5.253236 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:47 5.854037 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:48 5.450426 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:49 6.464068 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:50 8.275701 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:51 8.275701 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:52 6.257648 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:53 4.849625 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:54 7.064869 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:55 6.464068 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:56 3.835984 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:57 6.867678 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:58 7.271289 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:59 7.674900 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:60 4.849625 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:61 4.849625 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:62 7.872091 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:63 5.854037 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:64 6.257648 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:65 3.638793 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:66 3.835984 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:67 6.867678 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:68 1.817930 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:69 6.661258 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:70 3.028762 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:71 8.078510 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:73 8.275701 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:74 8.275701 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:75 3.235182 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:76 5.854037 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:77 6.661258 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:78 8.078510 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:79 4.239594 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:80 3.028762 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:81 3.638793 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:82 7.468480 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:83 4.849625 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 3:84 5.656846 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:1 5.791383 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:2 6.795795 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:3 5.791383 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:4 5.387772 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:5 6.392185 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:6 4.984162 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:7 3.970521 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:8 7.405826 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:9 6.194994 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:10 6.598604 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:11 6.392185 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:12 7.603017 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:13 7.603017 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:14 5.988574 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:15 7.002215 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:16 6.392185 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:17 3.773330 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:18 7.002215 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:19 4.984162 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:20 4.984162 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:21 4.580551 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:22 3.970521 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:23 3.970521 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:24 7.002215 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:25 7.002215 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:26 4.777742 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:29 2.356078 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:30 6.392185 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:31 7.405826 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:32 5.988574 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:33 4.176940 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:34 7.002215 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:35 6.795795 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:36 6.795795 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:37 5.387772 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:38 4.580551 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:39 4.176940 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:40 7.603017 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:41 4.580551 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:42 7.809437 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:43 5.387772 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:44 2.759689 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:45 5.181353 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:46 1.755276 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:47 1.952467 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:48 5.988574 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:49 7.002215 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:50 6.392185 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:51 8.410238 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:52 3.970521 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:53 7.002215 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:54 7.603017 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:55 5.387772 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:56 2.759689 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:57 7.002215 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:58 7.405826 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:59 6.194994 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:60 4.580551 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:61 6.194994 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:62 8.006627 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:63 5.584963 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:64 5.584963 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:65 3.369719 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:66 5.988574 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:67 6.194994 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:68 5.584963 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:69 6.795795 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:70 6.795795 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:71 4.984162 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:73 5.988574 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:74 8.410238 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:75 7.405826 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:76 8.410238 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:77 8.410238 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:78 7.405826 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:79 5.988574 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:80 3.970521 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:81 4.580551 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:82 5.988574 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:83 5.791383 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 4:84 4.580551 -0.7037037 0.2839506 0.117284 0.2006173 -0.2442835 attr(,"class") [1] "coef.mer" > fixef(fm2) (Intercept) Product2 Product3 Product4 Information2 Gender2 5.8289672 -0.7037037 0.2839506 0.1172840 0.2006173 -0.2442835 > resid(fm2) 1 2 3 4 5 6 -0.07883589 -0.27945318 -0.13595549 -0.33657278 -1.13357551 0.66580721 7 8 9 10 11 12 0.09133291 -0.10928437 -0.03174324 -0.23236053 0.27864107 1.07802378 13 14 15 16 17 18 0.49185308 0.29123580 0.33120421 0.13058692 0.30672140 0.10610412 19 20 21 22 23 24 -1.94317685 1.85620587 -0.15162889 0.64775382 2.09133291 -2.10928437 25 26 27 28 29 30 0.30672140 0.10610412 0.07487654 -1.12574075 -0.13357551 -0.33419279 31 32 33 34 35 36 -0.50505641 0.29432631 -1.22452189 0.57486083 -0.28164149 -0.48225877 37 38 39 40 41 42 -0.89370421 0.90567850 0.73481489 -0.46580240 -0.07883589 -0.27945318 43 44 45 46 47 48 0.46043383 -0.74018345 0.44476043 0.24414315 -2.10144573 1.69793698 49 50 51 52 53 54 1.14298202 -0.05763526 -1.07080946 -0.27142674 -0.10453624 0.69484647 55 56 57 58 59 60 0.15647895 -1.04413834 -0.28966792 0.50971479 -0.34678752 0.45259519 61 62 63 64 65 66 -1.15162889 1.64775382 0.47689021 0.27627292 -0.28966792 0.50971479 67 68 69 70 71 72 -0.34678752 0.45259519 0.44476043 0.24414315 -1.31227776 1.48710495 73 74 75 76 77 78 0.51755343 -0.68306385 0.23154842 1.03093113 -0.55523957 1.24414315 79 80 81 82 83 84 0.28411156 0.08349428 0.73937134 0.53875406 -0.66719878 -0.86781607 85 86 87 88 89 90 3.10629579 -3.09432150 0.73481489 -0.46580240 -0.41730054 -0.61791782 91 92 93 94 95 96 -0.66719878 -0.86781607 -0.29731489 0.50206783 0.52398286 0.32336557 97 98 99 100 101 102 0.54659270 0.34597541 -0.66719878 -0.86781607 0.50990646 -0.69071082 103 104 105 106 107 108 0.52398286 0.32336557 1.14298202 -0.05763526 -0.66719878 -0.86781607 109 110 111 112 113 114 -0.87565083 -0.07626811 1.13842556 -1.06219172 -0.67522522 0.12415750 115 116 117 118 119 120 -0.15400888 0.64537384 0.25198178 0.05136450 -0.11949912 0.67988360 121 122 123 124 125 126 2.37186743 -2.82874985 -0.66719878 -0.86781607 -0.89370421 0.90567850 127 128 129 130 131 132 -1.26518511 1.53419760 -0.09688928 0.70249344 0.05682315 -0.14379413 133 134 135 136 137 138 -0.15162889 0.64775382 0.10938630 -1.09123099 1.49950005 -0.70111724 139 140 141 142 143 144 0.07487654 -1.12574075 0.05920314 -0.14141415 -0.11949912 0.67988360 145 146 147 148 149 150 0.69227869 0.49166141 -0.71429143 -0.91490872 -0.90469010 -1.10530738 151 152 153 154 155 156 -0.10144573 -0.30206302 0.30672140 0.10610412 -0.52151279 -0.72213007 157 158 159 160 161 162 -0.15162889 0.64775382 0.89855427 -1.30206302 0.30672140 0.10610412 163 164 165 166 167 168 -1.11790211 -0.31851939 0.07725652 -1.12336076 -0.69783506 0.10154766 169 170 171 172 173 174 2.16103540 -2.03958188 -0.66719878 -0.86781607 1.12434917 -2.07626811 175 176 177 178 179 180 0.15647895 -1.04413834 0.75742473 -0.44319256 -0.66719878 -0.86781607 181 182 183 184 185 186 -0.66481880 -0.86543608 1.15647895 -2.04413834 0.49950005 0.29888276 187 188 189 190 191 192 0.44238045 0.24176316 1.04114975 -0.15946753 -0.11949912 0.67988360 193 194 195 196 197 198 -0.07883589 -0.27945318 -0.15400888 0.64537384 -0.34440754 0.45497518 199 200 201 202 203 204 -0.11949912 0.67988360 0.95020337 -0.25041391 -0.66719878 -0.86781607 205 206 207 208 209 210 -0.70092557 1.09845715 1.34925759 -1.85135969 -3.62813257 3.17125015 211 212 213 214 215 216 -0.66719878 -0.86781607 0.29907443 0.09845715 -1.22907835 -0.42969563 217 218 219 220 221 222 0.16103540 -0.03958188 1.08586242 -0.11475486 -0.29731489 0.50206783 223 224 225 226 227 228 0.73481489 -0.46580240 -0.28966792 0.50971479 1.03876977 -0.16184751 229 230 231 232 233 234 0.84837111 -0.35224618 0.47689021 0.27627292 0.54659270 0.34597541 235 236 237 238 239 240 -0.49247352 0.30690920 0.49185308 0.29123580 -0.86157444 0.93780828 241 242 243 244 245 246 -1.27161454 0.52776818 -0.71429143 -0.91490872 -1.71191145 0.08747127 247 248 249 250 251 252 1.70577562 -2.49484166 -0.67522522 0.12415750 -0.15400888 0.64537384 253 254 255 256 257 258 0.65559246 -0.54502482 -0.11949912 0.67988360 -1.24257527 1.55680744 259 260 261 262 263 264 -1.08886284 0.71051987 -1.29731489 1.50206783 0.33120421 0.13058692 265 266 267 268 269 270 0.16103540 -0.03958188 0.27864107 1.07802378 0.29907443 0.09845715 271 272 273 274 275 276 1.33120421 -0.86941308 -1.46439319 0.33498953 -0.15400888 0.64537384 277 278 279 280 281 282 0.84837111 -0.35224618 -0.50505641 0.29432631 0.71033208 -0.49028521 283 284 285 286 287 288 -0.13595549 -0.33657278 0.67364584 -1.52697144 0.30216494 -0.89845234 289 290 291 292 293 294 -0.69327860 1.10610412 -0.55761955 1.24176316 -0.94079686 0.85858585 295 296 297 298 299 300 -0.29422438 -0.49484166 -2.41730054 1.38208218 -0.87803081 -0.07864810 301 302 303 304 305 306 0.49185308 0.29123580 1.52398286 -0.67663443 0.11394275 -0.08667453 307 308 309 310 311 312 -0.53956617 0.25981655 0.46281381 -0.73780347 0.30216494 -0.89845234 313 314 315 316 317 318 -0.48244657 0.31693615 -0.15400888 0.64537384 -0.15162889 0.64775382 319 320 321 322 323 324 0.07327953 0.87266225 0.90311072 -0.29750656 1.26765518 -1.93296210 325 326 327 328 329 330 -0.15162889 0.64775382 0.49494359 -0.70567369 -1.83896460 1.96041812 331 332 333 334 335 336 -1.08886284 0.71051987 -0.27926151 -0.47987879 -0.63268902 -0.83330631 337 338 339 340 341 342 0.73937134 0.53875406 -1.49247352 1.30690920 -0.66481880 -0.86543608 343 344 345 346 347 348 0.94564692 -1.25497037 1.92116411 -2.27945318 1.23154842 0.03093113 349 350 351 352 353 354 -2.53718619 2.26219653 -0.87256032 -1.07317760 -0.80285783 -1.00347511 355 356 357 358 359 360 4.10391580 -4.09670148 1.10629579 -1.09432150 -0.82546767 -1.02608496 361 362 363 364 365 366 0.35381405 0.15319677 -0.66719878 -0.86781607 -0.49009354 0.30928918 367 368 369 370 371 372 0.13842556 -0.06219172 -0.46439319 -0.66501047 -0.55761955 1.24176316 373 374 375 376 377 378 -0.74801822 1.05136450 -0.11949912 0.67988360 -0.01368986 -1.21430714 379 380 381 382 383 384 0.08586242 0.88524514 0.68463173 0.48401444 -0.26518511 0.53419760 385 386 387 388 389 390 -0.83896460 0.96041812 -0.31774826 1.48163446 0.68463173 0.48401444 391 392 393 394 395 396 0.71676150 0.51614422 0.73937134 0.53875406 0.10391580 -0.09670148 397 398 399 400 401 402 -0.29731489 0.50206783 -0.84352105 -0.04413834 -0.07883589 -0.27945318 403 404 405 406 407 408 1.63515909 -0.56545819 -0.13357551 -0.33419279 0.88050088 -0.32011640 409 410 411 412 413 414 -0.41730054 -0.61791782 0.08586242 0.88524514 -0.10453624 0.69484647 415 416 417 418 419 420 0.52398286 0.32336557 1.32477478 -1.87584250 -2.53956617 2.25981655 421 422 423 424 425 426 1.25198178 -0.94863550 -2.50505641 2.29432631 -0.24257527 0.55680744 427 428 429 430 431 432 -0.10691623 0.69246649 -0.87565083 -0.07626811 -0.63268902 -0.83330631 433 434 435 436 437 438 -0.07883589 -0.27945318 -0.15400888 0.64537384 -1.15162889 1.64775382 439 440 441 442 443 444 -0.11949912 0.67988360 0.51755343 -0.68306385 0.23154842 1.03093113 445 446 447 448 449 450 -0.55523957 1.24414315 0.47689021 0.27627292 -0.48244657 0.31693615 451 452 453 454 455 456 -0.36484091 1.43454181 1.04114975 -0.15946753 0.68772224 -0.51289505 457 458 459 460 461 462 0.51755343 -0.68306385 0.46043383 -0.74018345 0.86642449 -1.33419279 463 464 465 466 467 468 1.30216494 -1.89845234 0.90311072 -0.29750656 -0.13595549 -0.33657278 469 470 471 472 473 474 -0.13357551 -0.33419279 0.68772224 -0.51289505 -0.03174324 -0.23236053 475 476 477 478 479 480 0.27864107 1.07802378 1.08824240 -0.11237488 1.12037218 -0.08024511 481 482 483 484 485 486 0.56464608 -0.63597120 1.08586242 -0.11475486 -0.89370421 0.90567850 487 488 489 490 491 492 0.54203624 -0.65858105 1.37186743 -1.82874985 1.08586242 -0.11475486 493 494 495 496 497 498 -0.29731489 0.50206783 0.54203624 -0.65858105 0.49950005 0.29888276 499 500 501 502 503 504 -0.73234482 0.06703790 0.07725652 -1.12336076 -0.48700303 -0.68762031 505 506 507 508 509 510 -0.83896460 0.96041812 2.10391580 -2.09670148 -2.87565083 1.92373189 511 512 513 514 515 516 2.13842556 -2.06219172 0.11394275 -0.08667453 1.03876977 -0.16184751 517 518 519 520 521 522 0.84837111 -0.35224618 -0.31227776 0.48710495 1.95020337 -1.25041391 523 524 525 526 527 528 -0.87803081 -0.07864810 -0.85759745 -1.05821473 2.54203624 -2.65858105 529 530 531 532 533 534 -0.62813257 0.17125015 0.48947310 0.28885581 -0.70092557 1.09845715 535 536 537 538 539 540 0.33120421 0.13058692 -0.24257527 0.55680744 -1.28164149 0.51774123 541 542 543 544 545 546 -0.06842948 -1.26904676 -0.66879579 1.13058692 1.92116411 -2.27945318 547 548 549 550 551 552 0.03876977 0.83815249 0.63753908 0.43692179 -0.10144573 -0.30206302 553 554 555 556 557 558 -1.61007918 0.18930353 0.87503039 0.67441311 0.68463173 0.48401444 559 560 561 562 563 564 0.13842556 -0.06219172 -0.24257527 0.55680744 -0.70330555 1.09607717 565 566 567 568 569 570 0.68463173 0.48401444 0.71676150 0.51614422 -0.67522522 0.12415750 571 572 573 574 575 576 0.82793774 0.62732046 -0.51913280 -0.71975009 0.47689021 0.27627292 577 578 579 580 581 582 -2.62813257 2.17125015 -0.31774826 1.48163446 -2.89370421 2.90567850 583 584 585 586 587 588 0.71676150 0.51614422 -2.01368986 0.78569286 -0.31774826 1.48163446 589 590 591 592 593 594 0.29907443 0.09845715 0.71676150 0.51614422 0.92116411 -1.27945318 595 596 597 598 599 600 -1.34678752 1.45259519 0.63753908 0.43692179 0.47689021 0.27627292 601 602 603 604 605 606 -0.04979663 0.74958609 0.48947310 0.28885581 -0.27926151 -0.47987879 607 608 609 610 611 612 0.13842556 -0.06219172 -0.04979663 0.74958609 1.89308377 -1.30753351 613 614 615 616 617 618 0.93157052 -2.26904676 -0.84352105 -0.04413834 0.11394275 -0.08667453 619 620 621 622 623 624 -0.32873414 -0.52935142 -0.92274348 -0.12336076 -1.69783506 1.10154766 625 626 627 628 629 630 2.35381405 -1.84680323 1.27864107 0.07802378 1.49185308 -0.70876420 631 632 633 634 635 636 0.13842556 -0.06219172 -2.86800386 1.93137885 -2.34678752 2.45259519 637 638 639 640 641 642 -1.13357551 0.66580721 1.09133291 -1.10928437 0.51755343 -0.68306385 643 644 645 646 647 648 0.24960180 0.04898452 -1.94079686 1.85858585 0.30216494 -0.89845234 > > > proc.time() user system elapsed 3.39 0.35 3.73