Formel mit dynamischer Anzahl von Variablen

Angenommen, es gibt einige data.frame foo_data_frame und man möchte die Regression der Zielspalte Y durch einige andere Spalten finden. Zu diesem Zweck werden normalerweise einige Formeln und Modelle verwendet. Beispielsweise:

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

Das funktioniert gut, wenn die Formel statisch codiert ist. Wenn es gewünscht wird, mehrere Modelle mit der konstanten Anzahl abhängiger Variablen (z. B. 2) zu verwurzeln, kann dies folgendermaßen behandelt werden:

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...
  }
}

Meine Frage ist, wie man den gleichen Effekt macht, wenn sich die Anzahl der Variablen während des Programmablaufs dynamisch ändert?

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 write here?)
   }
}