创建应用模型的函数并返回使用和拟合参数的最佳模型

Question

我想创建一个通过lm（）求解方程的函数

sales = (1-exp^(-powervar1*(var1*(1-adstockvar1))))+(1-exp^(-powervar2*(var2*(1-adstockvar2))))

我希望它为每个变量使用adstocks和power的组合，在这种情况下，我有2个变量，每个变量具有2个参数，这些参数具有30个可能的选项，该函数应运行810000以使所有参数组合成为可能。

我该怎么做，让函数告诉我哪个是最佳拟合模型，让我知道在哪里使用了最佳参数？

#Example Table

var1 = c(400,400,280,0,0,0,876)
var2 = c(200,100,300,500,0,0,123)
sales = c(456,500,520,490,480,450,534)

data <- data.frame(var1,var2,sales)

#(Initial value, increment, maximum value)

adstockvar1 <- (0, 0.01,0.3)
powervar1 <- (0, 0.01,0.3)

adstockvar2 <- (0, 0.01,0.3)
powervar2 <- (0, 0.01,0.3)

#Function

modas <- function(adstockvar1,adstockvar2,powervar1,powervar2){
lm(sales = (1-exp^(-powervar1*(var1*(1-adstockvar1))))+(1-exp^(-powervar2*   (var2*(1-adstockvar2)))))

}