我有一个数据库，我估算了几次（28次，基于丢失数据的频率）：
newimp<-mice(df1,m=28,seed=1,method='cart')
我使用方法购物车是因为我一直遇到以下错误：系统在计算上是奇异的：倒数条件数= 2.14226e-16。 因此，使用购物车可以进行归因分析。
然后结合我的结果，我想使用with（）函数根据我想要的分析模型分别分析我完成的每个数据集：
modelFit1 <- with(newimp,lm(iupm_yr2~.,data=newimp))
试图使用所有变量作为预测变量来获得线性回归，并使用变量'yupm_yr2'作为结果。 但是我收到以下错误：
Error in as.data.frame.default(data) :
cannot coerce class ‘"mids"’ to a data.frame