r - R でループして統計モデルの最小 AIC を選択する

Question

df=2の定義のように、自由度を変更して、次のモデルの最小 AIC 値を取得するループを書きたいと思いますvarknots1。

データのアップロード方法がわからないため、ここではランダム データを使用します。私は自分でループを書くことを学ぼうとしていますが、今のところこれを作ることに成功していません。

ここで誰かがこの問題を手伝ってくれますか?

library(dlnm)
library(splines)

A = rnorm(500)
B = rnorm(500)
C = rnorm(500)
D = rnorm(500)
varknots1 <- equalknots(B,fun="bs",df=5,degree=2)
lagknots1 <- logknots(24, 3)
cb1 <-crossbasis(B,lag=24,argvar=list(fun="bs",knots=varknots1),arglag=list(knots=lagknots1))   

varknots2 <- equalknots(C,fun="bs",df=5,degree=2)
lagknots2 <- logknots(24, 3)
cb2 <- crossbasis(C, lag=24, argvar=list(fun="bs",knots=varknots2), arglag=list(knots=lagknots2))

model<-lm(A~cb1+cb2+D)
AIC(model)