我目前正在寻找一个最佳的＆＃34;适合一些数据。我想使用AIC逐步回归来找到最好的＆＃34;我的结果（y）的多项式回归有三个变量（a，b，c）和最大^ 3。我也有互动。 如果我使用：
lm_poly <- lm(y ~ a + I(a^2) + I(a^3) + b + I(b^2) + I(b^3) + c + a:b, my_data)
stepAIC(lm_poly, direction = "both")
由于使用I(i^j) - 术语，我将获得共线性。这显示了最终拟合的β回归系数。有条款＆gt; | 1 |。
是否有可能使用正交项进行逐步回归？
使用poly()会很好，但我不了解如何使用poly()进行逐步回归。
lm_poly2 <- lm(y ~ poly(a,3) + poly(b,3) + c + a:b, my_data)
stepAIC(lm_poly2, direction = "both")
这不会包含a，a^2（和b分别）的步骤，因此无法找到我要查找的结果。
（我知道，我可能仍然会对交互a:b采用共线性。）
我希望，有人能理解我的观点。
提前谢谢你。 JANS