如何在ggplot2中绘制组内的非线性回归线和总数据？

Question

我有一个带有两个连续变量（囊泡和细胞）的简单数据集，以及一个具有两个级别（HC和RA）的分组变量，在此模拟：

###Simulate Vesicle variable###
Vesicle.hc <- sort(runif(23, 0.98, 5)) #HC group
Vesicle1.ra <- sort(runif(5, 0.98, 3)) #RA group
Vesicle <- c(Vesicle.hc, Vesicle1.ra)  #Combined

###Simulate Cells variable###
z <- seq(23)
Cells.hc <- (rnorm(23, 50 + 30 * z^(0.2), 8))*runif(1, 50000, 400000) #HC group
Cells.ra <- c(8.36e6, 6.35e6, 1.287e7, 1.896e7, 1.976e7)               #RA group
Cells <- c(Cells.hc, Cells.ra)                                         #Combined

###Define groups and create dataframe###
Group <- rep("HC",23)                                #HC group
Group1 <- rep("RA",5)                                #RA Group
Group <- c(Group, Group1)                            #Combined
df <- data.frame(Cells, Vesicle, Group)              #Data frame

我使用ggplot2绘制了数据的散点图，并使用非线性回归线（显示为here），使用以下方法单独拟合每个组：

###Plot data###
library(ggplot2)
ggplot(df, aes(x = Cells, y = Vesicle, colour=Group)) +
  xlab("Stimulated neutrophils") +
  ylab("MV/cell") +
  stat_smooth(method = 'nls', formula = 'y~a*exp(b*x)',                     #Fit nls model
              method.args = list(start=c(a=0.1646, b=9.5e-8)), se=FALSE) +  #Starting values
  geom_point(size=4, pch=21,color = "black", stroke=1.5, aes(fill=Group))   #Change point style

我的问题是，除了绘制每组的非线性回归函数之外，我还如何绘制适合 所有 数据的回归线，即建模数据忽略了分组变量的贡献？

Answer 1

ggplot(df, aes(x = Cells, y = Vesicle, colour=Group)) +
    xlab("Stimulated neutrophils") +
    ylab("MV/cell") +
    stat_smooth(method = 'nls', formula = 'y~a*exp(b*x)',
                method.args = list(start=c(a=0.1646, b=9.5e-8)), se=FALSE) +
    stat_smooth(color = 1, method = 'nls', formula = 'y~a*exp(b*x)',
                method.args = list(start=c(a=0.1646, b=9.5e-8)), se=FALSE) +
    geom_point(size=4, pch=21,color = "black", stroke=1.5, aes(fill=Group))