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