具有固定增量的列上的R回归

我有一个R，df的数据框，其中每一行X是一个主题（N=100），每一列S是两年内每个主题每月在一项任务上的得分。因此，我有一个由100名受试者和24个观察数据组成的数据框架，这些数据以1个月的间隔均匀分布（忽略月/日的差异）

问题1：我如何为每个主题拟合一条直线（线性回归）？我很难理解如何对列执行此操作，而不是对列中的行执行此操作

问题2：如何将直线（线性回归）拟合到整个数据集？我这样做是因为我想将数据集分为A组和B组（即，一列标记为条件：{A，B}），并在24个时间点上为主题的每个子集拟合一行

---

如果这是一个简单的问题，我深表歉意。

我根据您的描述构建了一个数据集。如果这是有用的，也许把它包括在你的问题中

df<- as.data.frame(matrix(rep(1:24,100)+rnorm(2400),nrow=100,byrow=T))
names(df)<- paste("S",1:24,sep="")
df$ID<-1:100
df$group <- as.factor(sample(c("A","B"),100,replace=T))

这将按照小组的预测对所有项目进行建模。请注意，组因子强制为数值。在这种情况下，A是1，B是2

summary(lm(value~group, data=m))

---

请参见

reformae2:：melt

，以获得适当格式的数据。分享一些数据，向我们展示你的尝试。非常有帮助。抱歉没有提供样品，并感谢您在这里的努力。我将实施这一点，并在我有时间对这一点进行深入审查后再与您联系。谢谢

summary(lm(value~as.numeric(variable), data=m, subset=ID==5))

summary(lm(value~group, data=m))