矩阵数学：使用线性回归中的系数来计算值

Question

我有一个由1行和2列组成的矩阵[D]（第1列中的截距，第2列中的斜率）。

然后，我有一个30行和2列的矩阵[C]，其中该矩阵的第2列是感兴趣的。我想取斜率[D，2]值并将其乘以[C，2]值并添加截距[D，1]，然后将新计算的值存储在新矩阵中。

截至目前我的代码：

A <- matrix(c(Box.Z, Box.DC.gm), nrow=42)

randco＆lt; - function（A）{

B<- A[sample(42,6),]
arows <- apply(A, 1, paste, collapse="_")
brows <- apply(B, 1, paste, collapse="_")
C<- A[-match(brows, arows), ]
D<- lm(B[,2] ~ B[,1])$coefficients

}

Z < - t（复制（10000，randco（A）））

Answer 1

您可以在predict对象上使用lm。诀窍是给它C反转列：

predict(lm(B[,2]~B[,1]), newdata=list(B=C[,2:1]))

Answer 2

只需在C矩阵中添加一列1，矩阵乘以：

cbind(1,C[,2]) %*% D