如何让`geom_smooth()`理解` `lm()`结果中的公式？

geom_smooth()是ggplot2包中的一个函数，用于在图表中添加平滑曲线。它可以通过method参数来指定平滑方法，例如使用线性回归模型进行平滑。而lm()是R语言中用于拟合线性回归模型的函数。

要让geom_smooth()理解lm()结果中的公式，可以按照以下步骤进行：

首先，使用lm()函数拟合线性回归模型，并将结果保存在一个对象中，例如model。
接下来，通过summary(model)来查看线性回归模型的摘要信息，其中包括模型的公式。
在摘要信息中，可以找到公式的表达方式，通常以y ~ x的形式表示，其中y是因变量，x是自变量。
将这个公式作为参数传递给geom_smooth()函数的formula参数，以告诉它使用相同的公式进行平滑。

下面是一个示例代码：

# 导入必要的包
library(ggplot2)

# 创建一个数据集
data <- data.frame(x = 1:10, y = c(2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20))

# 使用lm()函数拟合线性回归模型
model <- lm(y ~ x, data = data)

# 查看线性回归模型的摘要信息
summary(model)

# 绘制散点图，并添加平滑曲线
ggplot(data, aes(x = x, y = y)) +
  geom_point() +
  geom_smooth(method = "lm", formula = y ~ x)

在这个示例中，我们首先创建了一个包含x和y变量的数据集。然后使用lm()函数拟合了一个线性回归模型，并将结果保存在model对象中。通过summary(model)查看模型的摘要信息，可以看到公式为y ~ x。最后，使用ggplot2包绘制散点图，并通过geom_smooth()函数添加了基于线性回归模型的平滑曲线。

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