使用 ggplot 约束 stat_smooth 中的斜率（绘制 ANCOVA）

Using ggplot()，我试图绘制 ANCOVA 的结果，其中两个线性分量的斜率相等：即lm(y ~ x + A)。默认行为为geom_smooth(method = "lm")是为每个因子的每个水平绘制单独的斜率和截距。例如，有两个级别A

library(ggplot2)
set.seed(1234)

n <- 20

x1 <- rnorm(n); x2 <- rnorm(n)
y1 <- 2 * x1 + rnorm(n)
y2 <- 3 * x2 + (2 + rnorm(n))
A <- as.factor(rep(c(1, 2), each = n))
df <- data.frame(x = c(x1, x2), y = c(y1, y2), A = A)

p <- ggplot(df, aes(x = x, y = y, color = A))
p + geom_point() + geom_smooth(method = "lm")

我可以单独拟合 ANCOVAlm()然后使用geom_abline()手动添加行。这种方法有一些缺点，例如线条超出数据范围并手动指定颜色。

fm <- lm(y ~ x + A, data = df)
summary(fm)

a1 <- coef(fm)[1]
b <- coef(fm)[2]
a2 <- a1 + coef(fm)[3]

p + geom_point() + 
  geom_abline(intercept = a1, slope = b) + 
  geom_abline(intercept = a2, slope = b)

I know ancova()HH 包中的自动化绘图，但我并不真正关心点阵图形。所以我正在寻找一个ggplot()以-为中心的解决方案。

library(HH)
ancova(y ~ x + A, data = df)

有没有一种方法可以使用来完成此操作ggplot()？对于这个例子，A有两个级别，但我遇到过 3、4 或更多级别的情况。这formula论证geom_smooth()似乎没有答案（据我所知）。

为了完整起见，这有效：

library(ggplot2)
set.seed(1234)

n <- 20

x1 <- rnorm(n); x2 <- rnorm(n)
y1 <- 2 * x1 + rnorm(n)
y2 <- 3 * x2 + (2 + rnorm(n))
A <- as.factor(rep(c(1, 2), each = n))
df <- data.frame(x = c(x1, x2), y = c(y1, y2), A = A)
fm <- lm(y ~ x + A, data = df)

p <- ggplot(data = cbind(df, pred = predict(fm)),
  aes(x = x, y = y, color = A))
p + geom_point() + geom_line(aes(y = pred))