Eu incluí uma estatística stat_poly_eq()
no meu pacote ggpmisc
que permite esta resposta:
library(ggplot2)
library(ggpmisc)
df <- data.frame(x = c(1:100))
df$y <- 2 + 3 * df$x + rnorm(100, sd = 40)
my.formula <- y ~ x
p <- ggplot(data = df, aes(x = x, y = y)) +
geom_smooth(method = "lm", se=FALSE, color="black", formula = my.formula) +
stat_poly_eq(formula = my.formula,
aes(label = paste(..eq.label.., ..rr.label.., sep = "~~~")),
parse = TRUE) +
geom_point()
p

Essa estatística funciona com qualquer polinômio sem termos ausentes e, esperançosamente, possui flexibilidade suficiente para ser geralmente útil. As etiquetas R ^ 2 ou R ^ 2 ajustadas podem ser usadas com qualquer fórmula de modelo equipada com lm (). Sendo uma estatística ggplot, ela se comporta conforme o esperado, tanto em grupos quanto em facetas.
O pacote 'ggpmisc' está disponível no CRAN.
A versão 0.2.6 foi aceita no CRAN.
Ele aborda os comentários de @shabbychef e @ MYaseen208.
@ MYaseen208 mostra como adicionar um chapéu .
library(ggplot2)
library(ggpmisc)
df <- data.frame(x = c(1:100))
df$y <- 2 + 3 * df$x + rnorm(100, sd = 40)
my.formula <- y ~ x
p <- ggplot(data = df, aes(x = x, y = y)) +
geom_smooth(method = "lm", se=FALSE, color="black", formula = my.formula) +
stat_poly_eq(formula = my.formula,
eq.with.lhs = "italic(hat(y))~`=`~",
aes(label = paste(..eq.label.., ..rr.label.., sep = "~~~")),
parse = TRUE) +
geom_point()
p

@shabbychef Agora é possível combinar as variáveis na equação com as utilizadas para os rótulos dos eixos. Para substituir x por dizer z e y por h , usaria:
p <- ggplot(data = df, aes(x = x, y = y)) +
geom_smooth(method = "lm", se=FALSE, color="black", formula = my.formula) +
stat_poly_eq(formula = my.formula,
eq.with.lhs = "italic(h)~`=`~",
eq.x.rhs = "~italic(z)",
aes(label = ..eq.label..),
parse = TRUE) +
labs(x = expression(italic(z)), y = expression(italic(h))) +
geom_point()
p

Sendo essas expressões R analisadas normais, as letras gregas também podem agora ser usadas nos lhs e rhs da equação.
[08-03-2017] @elarry Edite para abordar com mais precisão a pergunta original, mostrando como adicionar uma vírgula entre os rótulos de equação e R2.
p <- ggplot(data = df, aes(x = x, y = y)) +
geom_smooth(method = "lm", se=FALSE, color="black", formula = my.formula) +
stat_poly_eq(formula = my.formula,
eq.with.lhs = "italic(hat(y))~`=`~",
aes(label = paste(..eq.label.., ..rr.label.., sep = "*plain(\",\")~")),
parse = TRUE) +
geom_point()
p

[2019-10-20] @ helen.h A seguir, exemplos de uso de stat_poly_eq()
com agrupamento.
library(ggpmisc)
df <- data.frame(x = c(1:100))
df$y <- 20 * c(0, 1) + 3 * df$x + rnorm(100, sd = 40)
df$group <- factor(rep(c("A", "B"), 50))
my.formula <- y ~ x
p <- ggplot(data = df, aes(x = x, y = y, colour = group)) +
geom_smooth(method = "lm", se=FALSE, formula = my.formula) +
stat_poly_eq(formula = my.formula,
aes(label = paste(..eq.label.., ..rr.label.., sep = "~~~")),
parse = TRUE) +
geom_point()
p
p <- ggplot(data = df, aes(x = x, y = y, linetype = group)) +
geom_smooth(method = "lm", se=FALSE, formula = my.formula) +
stat_poly_eq(formula = my.formula,
aes(label = paste(..eq.label.., ..rr.label.., sep = "~~~")),
parse = TRUE) +
geom_point()
p


[2020-01-21] @Herman Pode ser um pouco contra-intuitivo à primeira vista, mas para obter uma única equação ao usar o agrupamento, é necessário seguir a gramática dos gráficos. Restrinja o mapeamento que cria o agrupamento para camadas individuais (mostradas abaixo) ou mantenha o mapeamento padrão e substitua-o por um valor constante na camada em que você não deseja o agrupamento (por exemplo colour = "black"
).
Continuando do exemplo anterior.
p <- ggplot(data = df, aes(x = x, y = y)) +
geom_smooth(method = "lm", se=FALSE, formula = my.formula) +
stat_poly_eq(formula = my.formula,
aes(label = paste(..eq.label.., ..rr.label.., sep = "~~~")),
parse = TRUE) +
geom_point(aes(colour = group))
p

[2020-01-22] Para completar, um exemplo com facetas, demonstrando que também nesse caso as expectativas da gramática dos gráficos são cumpridas.
library(ggpmisc)
df <- data.frame(x = c(1:100))
df$y <- 20 * c(0, 1) + 3 * df$x + rnorm(100, sd = 40)
df$group <- factor(rep(c("A", "B"), 50))
my.formula <- y ~ x
p <- ggplot(data = df, aes(x = x, y = y)) +
geom_smooth(method = "lm", se=FALSE, formula = my.formula) +
stat_poly_eq(formula = my.formula,
aes(label = paste(..eq.label.., ..rr.label.., sep = "~~~")),
parse = TRUE) +
geom_point() +
facet_wrap(~group)
p

latticeExtra::lmlineq()
.