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\name{ore.predict-glm}
\alias{ore.predict-glm}
\alias{ore.predict,glm-method}
\title{
Oracle R Enterprise-Vorhersagen mit \code{\link[stats]{glm}}-Modellen
}
\description{
Oracle R Enterprise-Methode zur Generierung von Vorhersagen mit
  \code{\link[stats]{glm}}-Modellen.
}
\usage{
  \S4method{ore.predict}{glm}(object, newdata, type = c("link", "response"),
            se.fit = FALSE, dispersion = NULL, na.action = na.pass,
            ...)
}
\arguments{
  \item{object}{
Ein \code{\link[stats]{glm}}-Modellobjekt.
}
  \item{newdata}{
Ein \code{\link[OREbase:ore.frame-class]{ore.frame}}-
    Objekt.
}
  \item{type}{
Eine Zeichenfolge, die den Typ der zu erstellenden Vorhersage 
    angibt; entweder \code{"link"} (Skalierung der Link-Funktion) oder
    \code{"response"} (Skalierung der Antwortvariable).
}
  \item{se.fit}{
Ein logischer Wert, der angibt, ob die Standardfehler
    für die Vorhersagen zurückgegeben werden sollen.
}
  \item{dispersion}{
Der Zerlegungsparameter, der bei der Berechnung
    der Standardfehler für die Vorhersagen verwendet werden soll.
}
  \item{na.action}{
Die Art, in der \code{NA}-Werte behandelt werden,
    entweder \code{na.omit} oder \code{na.pass}.
}
  \item{\dots}{
Optionale Argumente.
}
}

\value{
Wenn Argument \code{se.fit} \code{FALSE} ist, wird ein
  \code{\link[OREbase:ore.numeric-class]{ore.numeric}}-Objekt zurückgegeben, das die 
  Vorhersagen in dem angegebenen Typ enthält.
  Wenn Argument \code{se.fit} \code{TRUE} ist, wird ein
  \code{\link[OREbase:ore.frame-class]{ore.frame}}-Objekt mit zwei Spalten
  zurückgegeben: \code{"PRED"} und \code{"SE.PRED"}.
}
\references{
  \href{http://www.oracle.com/technetwork/database/database-technologies/r/r-enterprise/documentation/index.html}{Oracle R Enterprise}
}
\note{
  Use of date/time terms in this method will result in an error.  
}
\author{
  Oracle \email{oracle-r-enterprise@oracle.com}
}
\seealso{
  \code{\link{ore.predict}},
  \code{\link{ore.predict-lm}},
  \code{\link[stats]{predict.glm}}.
}
\examples{
\dontshow{
if (!interactive())
    ore.connect(user     = Sys.getenv("ORE_USERNAME", "rquser"),
                sid      = Sys.getenv("ORACLE_SID"),
                host     = Sys.getenv("HOST"),
                password = Sys.getenv("ORE_PASSWORD", "rquser"),
                port  = if (.Platform$OS.type == "windows")
                           Sys.getenv("ORACLE_PORT")
                        else
                           Sys.getenv("TCPPORT"),
                all = TRUE)
}

infertModel <-
  glm(case ~ age + parity + education + spontaneous + induced,
      data = infert, family = binomial())
INFERT <- ore.push(infert)
INFERTpred <- ore.predict(infertModel, INFERT, type = "response",
                          se.fit = TRUE)
INFERT <- cbind(INFERT, INFERTpred)
head(INFERT)
}
\keyword{models}
\keyword{regression}