循环估计对数线性模型中的公式误差

Question

我试图在模型选择过程中估计几个对数线性模型。在选择过程中，我首先添加主效应，然后在每个步骤中添加相应的交互效果顺序。为简化起见，我想编写一个循环，它估计对数线性模型并将每个模型保存在列表中

fits <- list()
for (i in (1:3)) {  
    if (i < 2) {
        fits <- loglm(Freq ~ ., data = table.analysis.b)
    } else {
        fits[i] <- loglm(Freq ~ . + . ^ i, data = table.analysis.b)
    }
}

循环中断了相应的错误：

  

terms.formula（公式，数据=数据）中的错误：无效的电源   式

数据结构与此类似：

trstplt stfgov                          educ     gndr  vote   Freq
    40       5      3 Upper secondary education  Male  Yes  0.0001
    41       1      4 Upper secondary education  Male  Yes  2.0000
    42       2      4 Upper secondary education  Male  Yes  6.0000
    43       3      4 Upper secondary education  Male  Yes 32.0000
    44       4      4 Upper secondary education  Male  Yes 17.0000
    45       5      4 Upper secondary education  Male  Yes  0.0001

更新 我找到了一个基于此示例的解决方案：http://www.ats.ucla.edu/stat/r/pages/looping_strings.htm

    varlist<-c(2,3)
models<-lapply(varlist, function(x){ 
  if (x>1) {  loglm(substitute(Freq ~ .^i, list(i = x)), data = table.analysis.b)
  } else{ 
loglm(Freq~., data=table.analysis.b)
}})