一直使用的是visreg（data）多元回歸分析直接作圖，沒(méi)有修改aes信息，下述內(nèi)容實(shí)現(xiàn)兩個(gè)目的：
①回歸曲線是否顯著？若不顯著，將回歸曲線標(biāo)注為灰色
②回歸曲線的R2標(biāo)注在圖上

首先實(shí)現(xiàn)判斷回歸曲線是否顯著，使用fit_rs$coefficient[2,4]，得到p值
然后對(duì)符合條件的p值圖像進(jìn)行顏色修改

if(p<0.05){
      visreg(fit_rs,t_scale[j],line=list(col="grey"))
    }else{
      visreg(fit_rs,t_scale[j],line=list(col="blue"))
    }
  }

最后，對(duì)所有的多元回歸圖像進(jìn)行R2標(biāo)注
（暫時(shí)沒(méi)有實(shí)現(xiàn)，或許可以通過(guò)分區(qū)進(jìn)行？）

目前出現(xiàn)了一個(gè)新的問(wèn)題，是圖片的清晰度，遠(yuǎn)沒(méi)有直接Export的高，需要調(diào)整圖片的像素。
①使用png而不是jpeg，圖像清晰度有一定的提升，但是仍然較模糊
②
③EPS格式的圖可以用Adobe illustrator打開(kāi)、編輯，在后續(xù)可以進(jìn)行更復(fù)雜美觀的圖像編輯

這是與plot visreg相關(guān)的代碼

# S3 method for visreg
plot(x, overlay=FALSE, print.cond=FALSE,
whitespace=0.2, partial=identical(x$meta$trans, I), band=TRUE,
rug=ifelse(partial, 0, 2), strip.names=is.numeric(x$fit[,x$meta$by]),
legend=TRUE, top=c('line', 'points'), gg=FALSE, line.par=NULL,
fill.par=NULL, points.par=NULL, ...)