Как мы можем объединить предикторы из двух разных линейных моделей в одну?

Я пытался автоматизировать построение модели последнего шага. Я хотел бы объединить предикторы из двух отдельных моделей в одну окончательную модель. Я поигрался с update.formula () , но понял, что могу обновить старый вызов lmfit $ на новый, например update.formula (lmfit $ call, lmfitnew $ call) . здесь мне нужно выбрать переменные из обеих моделей и запустить последнюю

lmfit1 <- lm(y~ x1+x2+x3, data = modelready)
best.ngc_fit <- stepAIC(lmfit1, direction="backward")
best.ngc_fit$call

lm(formula = y~ x2+x3, data = modelready)

lmfit2 <- lm(y ~ a+b+c+d+f, data=fcstmodel)
best.fcst_fit <- stepAIC(lmfit2, direction ="backward")
best.fcst_fit$call

lm(formula = y~ a+c+d+f, data = fcstmodel)

Это то, что я хотел бы иметь в моей последней модели

best.full_fit <- lm(y~x2+x3+a+c+d+f, data = fullmodel) 

. Я могу сделать это вручную без проблем, но я хотел бы автоматизировать это в чтобы сделать весь процесс менее утомительным.

Мы будем благодарны за любую помощь