スピアマン相関ソートされたデータの上位X％

Question

私は、テストセット全体を使用せず、回帰の対象となるトップランクの予測のX％のみを評価することを試みています。 これを可能にするRにはパッケージがありますか？

ので、例えば、私は次のよう

x<-c(1,2,3,4,5,8,7,9,12,11,14,15,16,17,20,25,40) 
y<-c(0,1,2,4,5,6,8,7,10,12,15,14,13,10,18,22,30) 
df<-cbind(x,y) 
model<-lm(y~x) 
summary(model) 

複数のR二乗している場合：0.9432、調整後R-乗：0.9395

plot(y~x,df) 
abline(model) 

私はX」パラメータを持っていると思います"（30％）は全データセットではなく、Spearmanの順位順相関指数を使用して上位30％のデータのみで計算されます。 この場合、計算されるのはx=c(15,16,17,20,25,40)です。 この「部分的」相関指数は、R-二乗が悪いが、ドメインの正確な領域（例えば、xの上位X％）においてより良好に機能するモデルのさらなる特徴付けに役立つ可能性がある。 ポインタありがとう。

Answer 1

は、単にデータセットの関連部分のための予測値と実際の値コンペアすなわち、

y.pred <- predict(model) 
y.err <- y-y.pred 
idx.part <- x > quantile(0.7) 

# R squared 
r.squared <- 1- var(y.err)/var(y) 
r.squared.part <- 1- var(y.err[idx.part])/var(y[idx.part]) 

サブセットに計算された際に適切にR二乗調整する方法がわかりません。完全なデータセットについては、adjusted R squared is computedに小数の掛け算を(n-1)/(n-p-1)とし、nがサンプルサイズであり、pが予測子の数（この場合は1）です。