分散関数には以下がある。formulaのすべての要素を通じて分散を一定とする。formulaの要素ごとに分散を推定する。formulaの要素ごとに分散を推定し、さらに共分散も推定する。共分散行列の対角要素を1にする。共分散行列の対角要素を事前分布で指定した値に固定する。相関下位行列を許容する。antec2)、次数の間で回帰係数が同じになり、次数の後にvをつけると(antec2v)、イノベーション分散がすべて等しくなる。(ここも意味がわからない)formulaは、上の例ではtraitになっているが、量的変数を指定しても良い。us(1+age):individualとすると、切片とageのスロープがindividualごとにランダムに決まることになる。us(1+poly(age,2)):individualもアリである。説明の流れのせいでわかりにくくなっているが、formulaでは「ある個体における計画行列」を指定し、ランダム項には個体を表す変数を指定する、という理屈であろう。リンク関数には次の2種類がある。いずれも、複数のランダム項を+でつないで記述する。マルチメンバーシップモデルとなる。ランダム効果のあいだの共分散が推定される。上の例でus(trait):animalというのをいれているのは、pedigree引数を指定しているからなのだそうである。ここはよくわからない。rcov引数rcov引数で$\mathbf{R}$を指定する。us(trait):units書式はrandom引数と同じだが、項はひとつしかとれない。するのが基本であろう。?family引数family引数で分布を指定する。"gaussian")family引数は、反応変数の数だけの文字列ベクトルをとる。指定できる分布はは以下の通り。カテゴリ1が参照水準になり、(水準数-1)列の潜在変数ができる。multinomial3だったら反応変数は3列必要。カテゴリJが参照水準になり、2列の潜在変数ができる。これはなんだかよくわからない。マニュアルには記載があるがビニエットにはない。exponential.geometric.先頭にcenをつけるとcensored変数のモデルになる。cenexponentialがある。先頭にziをつけるとゼロ過剰変数のモデルになる。zibinomialがある。各データ点における測定誤差分散を表すベクトルを指定できるらしい。まてよ、これを使えば小地域推定のFay-Harriotモデルを推定できるのではなかろうか。ひとつの山場、事前分布の指定である。)prior引数はリストをとる。リストには3つの要素をいれることができる。そのリストには、要素muとVをいれる。$\mathbf{B}$を意味する。V=I*1e+10である(Iは単位行列)。$\mathbf{R}$の指定である。