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\name{ore.predict-ore.model}
\alias{ore.predict-ore.model}
\alias{ore.predict,ore.model-method}
\title{
Oracle R Enterprise-Vorhersagen mit \code{ore.model}-Modellen
}
\description{
Oracle R Enterprise-Methode zur Generierung von Vorhersagen mit
  \code{ore.model}-Modellen.
}
\usage{
  \S4method{ore.predict}{ore.model}(object, newdata, ...)
}
\arguments{
  \item{object}{
Ein \code{ore.model}-Modellobjekt.
}
  \item{newdata}{
Ein \code{\link[OREbase:ore.frame-class]{ore.frame}}-
    Objekt.
}
  \item{\dots}{
Optionale Argumente für implementierte Methoden.
}
}
\value{
Gibt ein Objekt einer \code{\link[OREbase:ore-class]{ore}}-Unterklasse zurück.
}
\references{
  \href{http://www.oracle.com/technetwork/database/database-technologies/r/r-enterprise/documentation/index.html}{Oracle R Enterprise}
}
\author{
  Oracle \email{oracle-r-enterprise@oracle.com}
}
\seealso{
  \code{\link{ore.predict}}
}
\examples{
library(OREmodels)
IRIS <- ore.push(iris)
IRISModel <- ore.lm(Sepal.Length ~ ., data = IRIS)
IRIS$PRED <- ore.predict(IRISModel, IRIS)
head(IRIS)
}
\keyword{models}
\keyword{regression}