可视化分组散点图并添加分层线性回归模型的拟合曲线（使用R语言）
在数据分析和可视化中，经常需要绘制散点图以观察两个变量之间的关系，并使用回归模型来拟合数据。本文将介绍如何使用R语言创建分组散点图，并添加分层线性回归模型的拟合曲线。
首先，我们需要准备一些示例数据。假设我们有一个数据集，其中包含了两个数值型变量：X和Y，以及一个分组变量Group。我们的目标是根据Group来分组绘制散点图，并为每个组别添加拟合曲线。
下面是一个简单的数据集示例：
# 创建示例数据
set.seed(1)
# 定义分组变量
groups <- rep(c("Group A", "Group B", "Group C"), each = 50)
# 生成X和Y的值
x <- rnorm(150)
y <- 2 * x + rnorm(150)
# 创建数据框
data <- data.frame(Group = groups, X = x, Y = y)
接下来，我们将使用ggplot2库创建分组散点图，并添加分层线性回归模型的拟合曲线。首先，我们需要安装并加载ggplot2库：
# 安装和加载ggplot2库
install.packages("ggplot2")
library(ggplot2)
然后，我们可以使用以下代码生成分组散点图：
# 生成分组散点图
ggplot(data, aes(x
