Formel mit dynamischer Anzahl von Variablen

Nehme an, es gibt einige Daten.Rahmen foo_data_frame und man will zu finden regression der Spalte Ziel Y von einigen anderen Spalten. Für diesen Zweck in der Regel einige Formel und Modell verwendet. Zum Beispiel:

linear_model <- lm(Y ~ FACTOR_NAME_1 + FACTOR_NAME_2, foo_data_frame)

Dass tut gut, wenn die Formel codiert ist statisch. Wenn es erwünscht ist, die Wurzel über mehrere Modelle mit der Konstanten Anzahl der abhängigen Variablen (sagen wir 2) es können so behandelt werden:

for (i in seq_len(factor_number)) {
  for (j in seq(i + 1, factor_number)) {
    linear_model <- lm(Y ~ F1 + F2, list(Y=foo_data_frame$Y,
                                         F1=foo_data_frame[[i]],
                                         F2=foo_data_frame[[j]]))
    # linear_model further analyzing...
  }
}

Meine Frage ist, wie das gleiche zu tun beeinflussen, wenn die Anzahl der Variablen ändert sich dynamisch während das Programm läuft?

for (number_of_factors in seq_len(5)) {
   # Then root over subsets with #number_of_factors cardinality.
   for (factors_subset in all_subsets_with_fixed_cardinality) {
     # Here I want to fit model with factors from factors_subset.
     linear_model <- lm(Does R provide smth to write here?)
   }
}

InformationsquelleAutor der Frage Max | 2011-02-09