根据R的ggplot2中的变量绘制多条回归线，同时还使用协变量？

Question

我创建了一些示例数据......

onclick="return validate(this.form)

看起来像这样......

example.label <- c("A","A","A","A","A","B","B","B","B","B")
example.value <- c(5, 4, 4, 5, 3, 8, 9, 11, 10, 9)
example.age <- c(30, 40, 50, 60, 70, 30, 40, 50, 60, 70)
example.score <- c(90,95,89,91,85,83,88,94,83,90)
example.data <- data.frame(example.label, example.value,example.age,example.score)

通过这样做，我可以根据'example.label'绘制'example.value'的单独回归线...

    example.label example.value example.age example.score
1              A             5          30            90
2              A             4          40            95
3              A             4          50            89
4              A             5          60            91
5              A             3          70            85
6              B             8          30            83
7              B             9          40            88
8              B            11          50            94
9              B            10          60            83
10             B             9          70            90

看起来像这样......

然而，这只是用'method = lm'生成一个简单的线性回归。我实际想要的绘图方法是使用公式

计算每个回归线

ggplot(example.data, aes(x=example.age,y=example.value,color=example.label)) +
  geom_point() +
  geom_smooth(method = lm,fill=NA)

其中'example.score'是协变量。在ggplot中的geom_smooth里面，是否可以调整用于计算每一行的公式？如果是这样，我该如何做，以便绘制协变量调整后的线性回归？

编辑： 此外，为了澄清，这是在询问如何更改ggplot2中geom_smooth用于计算从lm(example.data$example.value ~ example.data$example.age + example.data$example.score) 到y~x的线性回归的公式。我试图改变绘制线性回归的方式，而不是如何在图表上显示其方程式。

我希望以前没有问过这个问题。感谢。