RでN-way ANOVAを実行して、さまざまな要因間の相互依存関係を把握するのに助けが必要です。私のデータには約 100 の異なる要因があり、次のコードを使用して ANOVA を実行しています。
model.lm<-lm(y~., data=data)
anova(model.lm)
私が知る限り（私が間違っているかもしれません）、これは各因子のみで一元配置分散分析を実行します。何らかの理由で、x1 から x100 までの 100 グループすべての間で N-way ANOVA を実行する必要があります。次のように各要素を指定する必要がありますか、それとも簡略表記がありますか?
model.lm<-lm(y~x1*x2*x3....,x100, data=data)
anova(model.lm)
update.formulaと~(.)^n表記が使えます。
aたとえば、4 つの変数、b、cおよびからの 3 方向の交互作用を含むモデルの場合d
update(~a+b+c+d, ~(.)^3)
## ~a + b + c + d + a:b + a:c + a:d + b:c + b:d + c:d + a:b:c + a:b:d + a:c:d + b:c:d
したがって、100通りの相互作用に適合させたいあなたの例では、より適切なモデルを考えることをお勧めします(特に、ここで説明している時間である場合)。
基本的な ANOVA アプローチを続行することにした場合は、次のようなことができます (そして、大きなデータや不適切なモデルによるメモリの問題で R がクラッシュするのを待ちます)。
xvars <- paste0('x',1:100)
oneway <- reformulate(termlabels= xvars, response = 'y')
horribleformula <- update(oneway, . ~ (.)^100)
horriblemodel <- lm(horribleformula, data=data)
または（これを拾ってくれた@Dasonに感謝します）
stillhorrible <- lm(y ~ .^100, data = data)