我有一个matrix_X和一个Betas向量（N个Beta的N个变量/列），因为我要进行回归，所以我想对行中所有元素进行SumProduct * Beta。
对于一个实际示例，我有一个名为Matrix_X的矩阵，其中包含一些如下数据：
Matrix_X
Constant X1 X2 X3 X4 X5
1 .28 .56 .94 .01 .11
1 .52 .91 .12 .41 .31
1 .05 .26 .04 .79 .63
1 .63 .10 .12 .32 .27
1 .97 .03 .34 .54 .94
1 .77 .95 .94 .46 .23
我有一个Beta的向量，如下所示：
c(10, 1, 1, 1.5, 0.5, 2)
有了这个信息，我想计算一个新的向量Y，其结果如下：
Estimated_Y = c(12.475, 12.435, 12.025, 11.61, 13.66, 13.82)
我知道使用for循环可能很容易：
for (row in 1:nrow(matrix_X)){
# Estimated_Y<- concatenates sumproducts
}
但是我知道在R中我不应该遍历矩阵。
有人可以帮我吗？