Я думаю, что вы спрашиваете, как приспособить линию полиномиальной регрессии к вашим данным, все еще используя функции ggpubr для аннотирования.
Это возможно, но кажется, что встроенная линия регрессии может быть только прямой или моделью loess, ни одна из которых не подходит. Однако вы можете подогнать полиномиальную кривую и получить уравнение и скорректировать R-квадрат на графике, используя метод ниже. В вашем случае я использовал формулу cubi c, но вы должны выбрать свой многочлен на основе известной модели или того, что имеет смысл, исходя из того, что вы уже знаете о взаимосвязи между вашими переменными.
Вы можете используйте ggplot, чтобы добавить фактическую строку, предложенную @Roland, при условии, что в ней используется та же формула, что и в stat_regline_equation
ggscatter(dftest, x = "percent_power", y = "PETCO2") +
stat_regline_equation(label.x = 20, label.y = 0.5,
formula = y ~ poly(x, 3),
aes(label = paste(..eq.label.., ..adj.rr.label.., sep = "~~~~")),) +
geom_smooth(method = "lm", formula = y ~ poly(x, 3)) +
xlab("Percentage of power (%)") +
ylab(expression(paste("PETC", O[2]," (mmHg)")))
, что дает следующий результат:
