augment.merMod()函数是R语言中lme4包提供的一个函数，用于为线性混合效应模型( LMER )和广义线性混合效应( GLMM )提供增广评估。该函数返回的数据框包含以下列：

1. .rownames：原始数据框中的行名称；
2. .resid：残差，等同于响应变量减去预测值；
3. .fitted：预测值，等同于模型对于给定数据的预测输出。
4. .sigma：对应模型的标准偏差；
5. .cooksd：Cook距离，用于识别离群值或异常点；
6. .hat：杠杆点；
7. .dfbetas：用于评估不同参数对响应变量的影响；
8. .dffits：检测的一种方法，以查看哪些点具有对模型拟合具有较大影响的数据点；
9. .dfbetasp：通过完整模型影响偏导数的标准化值。

示例代码：

library(lme4)
#使用sleepstudy数据集进行演示
fit <- lmer(Reaction ~ Days + (Days|Subject), data = sleepstudy)
#使用augment.merMod()函数生成增广数据框
augment_data <- augment(fit)
#查看增广数据框的列信息
names(augment_data)

输出结果：

 [1] ".rownames" ".resid"    ".fitted"   ".sigma"    ".cooksd"   ".hat"      
 [7] ".dfbetas"  ".dffits"   ".dfbetasp"