在r循环中运行所有可能的模型

我有3个自变量（IV）、1个因变量（DV）和一个IV

组，其他5个DV嵌套在其中。我正在探索模型结构（在分层线性模型中），尝试将5个IV的所有组合用于R中的模型。目前，我的方法是手动编写模型结构，如下所示：

glmer(DV ~ IV1 + (1|group), data = df)
glmer(DV ~ IV2 + (1|group), data = df)
glmer(DV ~ IV3 + (1|group), data = df)
glmer(DV ~ IV1 + IV2 + (1|group), data = df)
glmer(DV ~ IV1 + IV3 + (1|group), data = df)
# etc...

如何在循环中优雅地运行所有可能的模型

谢谢你的帮助
 您也可以使用以下组合：

 s=paste0("IV",1:3)
 A=Map(combn,list(s),1:3,c(function(x)reformulate(c(x,"(1|group)"),"D")),simplify=F)
 rapply(A,glmer,data=df)

如果您不关心长行代码，那么您也可以在第一行中包含
glmer
函数：

 Map(combn,list(s),1:3,c(function(x)glmer(reformulate(c(x,"(1|group)"),"D"),data=df)),simplify=F)

您还可以将上述代码分成不同的行：

s=paste0("IV",1:3)
A=Map(combn,list(s),1:3,c(function(x)paste0(c(x,"(1|group)"),collapse="+")),simplify=F)
B=rapply(A,reformulate,response="D")
lapply(B,glmer,data=df)

我不建议进一步分解它，尽管它可能
我猜MuMIn的
Droge
也可以为
glmer
做所有的模型组合。或者你可以制作一个完整的模型，使用
drop1
drop1
将无法解决问题，因为在删除后，你仍然需要在某个点将其添加回来。例如，如果你有1,2,3，那么删除3，你将有1,2，因此你必须将它添加回1,3甚至2,3这是非常好的，但是对于使用R包中可用数据的工作代码来说会更有帮助。