R中的线性回归具有对数标度

Question

我是R和统计学的新手，所以请原谅我的无知。

我试图绘制一个图表，显示应用于不同图表的算法的执行时间。图形具有越来越多的顶点，因此3个第一图形具有500个顶点，接下来的3个图形具有1000个顶点，依此类推;每三个图表的顶点数量翻倍。

所以我用以下命令绘制了图表：

plot(data, log="y", col="blue", xlab="Name of the graph", ylab="Execution time")

我在y轴上使用了一个对数刻度来计算顶点的倍数。结果显示线性进展：

这正是我想要的。 现在我尝试进行线性回归，所以我尝试了以下命令：

abline(lm(log(data) ~ c(1:15)))

这就是我得到的：

这是lm（log（data）~c（1:15））的结果：

> lm(log(dataVerticesMeans) ~ c(1:15))

Call:
lm(formula = log(dataVerticesMeans) ~ c(1:15))

Coefficients:
(Intercept)      c(1:15) 


1.5656       0.4991

这看起来与我的散点图的点不一致，我做错了什么？