Определение формулы в R с помощью glm без явного объявления каждой ковариаты

Я хотел бы принудительно включить определенные переменные в регрессии glm без полного определения каждой из них. В моем реальном наборе данных ~ 200 переменных. Мне пока не удалось найти образцы этого в моем онлайн-поиске.

Например (всего с 3 переменными):

n=200
set.seed(39) 
samp = data.frame(W1 = runif(n, min = 0, max = 1), W2=runif(n, min = 0, max = 5)) 
samp = transform(samp, # add A
A = rbinom(n, 1, 1/(1+exp(-(W1^2-4*W1+1))))) 
samp = transform(samp, # add Y
Y = rbinom(n, 1,1/(1+exp(-(A-sin(W1^2)+sin(W2^2)*A+10*log(W1)*A+15*log(W2)-1+rnorm(1,mean=0,sd=.25))))))

Если я хочу включить все основные термины, это будет простой ярлык:

glm(Y~., family=binomial, data=samp)

] Но скажем, я хочу включить все основные термины (W1, W2 и A) плюс W2 ^ 2:

glm(Y~A+W1+W2+I(W2^2), family=binomial, data=samp)

Есть ли для этого ярлык?

[редактирование себя перед публикацией:] Это работает! glm (формула = Y ~. + I (W2 ^ 2), family = binomial, data = samp)

Хорошо, а что насчет этого!

Я хочу опустить одну переменную основных терминов и включить только два основных термина (A, W2) и W2 ^ 2 и W2 ^ 2: A:

glm(Y~A+W2+A*I(W2^2), family=binomial, data=samp)

Очевидно, что всего с несколькими переменными никакого ярлыка не требуется, но я работаю с данными большого размера. Текущий набор данных содержит «всего» 200 переменных, но в некоторых других есть тысячи и тысячи.