循环从多重插补mer对象中提取系数

我很难对这个问题绞尽脑汁。我有一个列表，

results4

，其中包含5个元素，它们都是

zelig

包中的

mer

对象。

mer

对象是对五个插补数据集分别进行

ls.混合

回归的结果。我正在尝试使用合并结果

我可以使用

summary（results4[[1]]）@coefs

提取系数和标准误差，它返回一个16x3向量（16个变量，每个变量都有一个点估计、标准误差和t统计量）

我试图循环五组结果，并将点估计值和标准误差的组合过程自动化，但不幸的是，我似乎一直盯着它看，没有解决方案出现。有什么建议吗

生成

mer

对象的代码如下（变量名称已更改）：

for（1:5中的i）{
结果4[i]我不会花时间编写多重插补规则（想要积分的人可以按照我在这里展示的内容并以此为基础），但我认为你应该能够通过构建一个包含结果的16x3x5数组来完成你想要做的事情：

resultsList <- lapply(results,function(x) summary(x)@coefs)
library(abind)
resultsArr <- abind(resultsList,along=3)

一个只有2维的强制数组（删除后）怎么会有这么多变量呢？你应该把
看作.data.frame（w4[，.1]）
。那应该是
results4[[i]]
？是的，应该是results4[[i]].DWin--不确定你在说什么，回归有15个预测变量。回归运行良好。啊，是的，我不想让任何人真正编写规则，只要给我指出迭代的正确方向。我会尝试并更新它。谢谢！
resultsList <- lapply(results,function(x) summary(x)@coefs)
library(abind)
resultsArr <- abind(resultsList,along=3)

sumresults <- array(dim=c(16,3,5))
for (...) {
   ...
   sumresults[,,i] <- summary(results4[[i]])@coefs
}