formula代表拟合的公式，如Y~X，则对因变量Y和自变量X作线性拟合拟合模型为 y=a+bx ，如Y 0+X或Y X+0则除对因变量Y和自变量X作线性拟合外，还规定改直线必过原点及拟合模型为 y=x 。
lm对象即lm函数返回的值，其属性包括
常用的有 coefficients ， residuals 和 fitted.values ，分别表示拟合的得到的各系数的值、残差和预测值。
可以看出该拟合曲线为y=0.52805925 -0.02797779x
其他值的调用，包括p值，给定x预测的y值，拟合系数R方等需要通过summary函数调用
也可以直接通过 summary(line.model) 打印出大部分与回归直线相关的一些结果
相关性检验R=1时为完全正相关。R=-1为完全负相关。R=0为正态分布
斜率与R值无关
输出P值为0.0122显示明显正相关
计算直线：
lm（纵坐标，横坐标，data=数据框）
图加直线：
abline(直线数据，col=”颜色“，lwd=数值)
lwd为线的宽度
