相关疑难解决方法(0)

假设有一些data.frame foo_data_frame,并且想要找到某些其他列的目标列Y的回归.为此目的,通常使用一些公式和模型.例如:

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

如果公式是静态编码的话,这确实很有效.如果希望使用常数的因变量(例如2)对多个模型进行根处,则可以这样处理:

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...
  }
}

我的问题是当程序运行期间变量的数量动态变化时,如何做同样的影响？

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 …