在数据挖掘与统计学领域，线性回归是一个被广泛运用的分析手段，旨在揭示变量间的关联并进行预测。为解决数据可视化与统计信息的综合展现问题，我们采用ggplot2包，一个功能强大且灵活的绘图工具，配合geom_smooth()函数绘制拟合图。
然而，geom_smooth()函数虽可轻易生成拟合图形，却未能提供拟合公式和R平方值的直接展示。为弥补这一不足，我们设计了名为lm_eqn的函数，它以最小二乘法为基础，进行线性回归拟合并提取关键参数，如回归系数、决定系数等，最终生成反映回归关系的公式字符串。通过annotate()函数，我们将此公式巧妙地添加到图形中，实现数据可视化与统计信息的直观呈现。
实现流程如下：
1. 准备数据集。
2. 使用lm函数进行线性回归，获取模型系数和R平方值。
3. 定义lm_eqn函数，将上述信息转化为可读的公式字符串。
4. 利用ggplot2包和geom_smooth()函数绘制定制化的拟合图。
5. 调用annotate()函数将生成的公式字符串添加到图上，确保关键统计信息的直观展示。
综上所述，通过精心设计的lm_eqn函数，结合ggplot2包的绘图能力，我们不仅能够高效实现线性回归拟合，还能通过直观的图形化方式，清晰地展示拟合公式及R平方值，为数据分析与决策提供有力支持。
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回答时间：2025-01-28 14:26
