如何在ggplot图上添加指数回归方程和R2

我想知道如何用指数回归模型拟合这些数据，以及如何在ggplot图上打印指数回归方程和R2。最好使用geom_smooth（）拟合数据。我已经找到了几种可能的解决方案，但只适用于线性回归，而我对指数回归感兴趣。这是我的代码：

library(ggplot2)

##### Creating the data frame
x <- c(0.54,0.59,0.57,0.54,0.10,0.07,0.17,0.24,0.51,0.57,0.55,0.52,0.40,0.43,0.45,0.43)
y <- c(156.9,234.8,191.9,203.2,59.8,36.0,87.2,23.8,168.7,182.3,155.8,205.1,101.2,115.5,118.8,159.1)
df <- data.frame(x, y)


##### Creating the plot
my_plot <- ggplot(data = df, mapping = aes(x, y)) + 
  geom_point()
my_plot

库（ggplot2）
#####创建数据帧
x不清楚你期望回归采取什么形式。我假设从数据的形状，你想要回归x上y的对数

如果是这种情况，使用
predict
创建回归线并将方程文本构建为plotmath表达式可能是最简单的

下面是一个完整的reprex：

库（ggplot2）
我在代码中没有看到“指数回归”。我看到了一个简单的二次回归（这是线性回归，毕竟你使用的是
lm
），谢谢你的评论。你们都是对的，因此我更新了问题，正如你们在上面看到的。我的目标是用指数回归模型拟合这些数据，并在图表上打印指数回归方程和R2。绘图中的系数与绘制的线不匹配。你需要使用exp.mod@Roland这似乎不是OP想要的。我认为这毕竟是一条最合适的指数线——现在已经更新了