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
r语言绘制带标准误的线性关系图1.打开文件,输入几组具有线性关系的数据。
2.用鼠标选中这些数据,点击菜单栏中的“插入”选项。
3.在插入菜单中,选择一种散点图。
4.右击图表中的散点,在其右键菜单中点击“添加趋势线”选项。
5.在出来的页面中，选择“线性”，勾选“显示公式”选项，关闭窗口。
6.完成以上设置后，即可用excel制作线性关系图图表。
看回归方程y=a+bx中的b值的正负，如果b是正数，就是正相关；如果b是负数，就是负相关。b值只能用来判断相关性的正负，但b并不是相关系数，相关系数在线性回归方程中是确定系数R^2的平方根R值，其正负号由b值的正负号决定。
