Сценарий JWS от Python до PHP

Обходным решением было бы сделать модель вне ggplot(). Затем сделайте предсказание для этой модели и добавьте результат в исходный фрейм данных. Это добавит столбцы fit, lwr и upr.

mod<-lm(mpg~factor(cyl)+hp,data=mtcars)
mtcars<-cbind(mtcars,predict(mod,interval="confidence"))

Теперь вы можете использовать geom_line() с fit значениями как y, чтобы добавить три линии регрессии и geom_ribbon() с lwr и upr, чтобы добавить доверительный интервал.

ggplot(mtcars, aes(hp, mpg, group = cyl)) + geom_point() +
      geom_line(aes(y=fit))+geom_ribbon(aes(ymin=lwr,ymax=upr),alpha=0.4)

[/g0]