用户定义系数的线性多元回归的多重R平方

Question

出于多重线性模型验证的目的，如何从与lm对象不同的事物中计算多个R²？

让我们创建一个可复制且高度协变的数据集。

    df <-data.frame("data"=c(4,6,1,3,8,10,5,7),
            "Pre1"=c(8,10,2,5,7,9,4,8),
            "Pre2"=c(2,8,3,4,9,9,6,9)) 

    reg <-lm(data~ . , df) # simple MLR
    coef(reg) ; summary(reg)$r.squared # coef and multiple R-squared

> (Intercept)        Pre1        Pre2 
> -1.0971509   0.3652499   0.6683793 
> [1] 0.8364606 

现在，我在新方程式中手动设置不同的系数。像在拆分样品过程中一样，在校准模式下获得一个模型，然后要在一个校准周期内使用校准系数设置检查校准。

    reg2 <- -1.3 + 0.372*Pre1 + 0.650*Pre2

是否有一种简便的方法/封装可以根据向量reg 2和df[,"data"]计算多个R平方？