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\name{ore.predict-lm}
\alias{ore.predict-lm}
\alias{ore.predict,lm-method}
\title{
Predicciones de Oracle R Enterprise que Utilizan Modelos de \code{\link[stats]{lm}}
}
\description{
Método de Oracle R Enterprise para generar predicciones con
  modelos \code{\link[stats]{lm}}.
}
\usage{
  \S4method{ore.predict}{lm}(object, newdata, se.fit = FALSE, scale = NULL, df = Inf,
            interval = c("none", "confidence", "prediction"),
            level = 0.95, na.action = na.pass, pred.var = NULL,
            weights = NULL, ...)
}
\arguments{
  \item{object}{
Objeto de modelo \code{\link[stats]{lm}}.
}
  \item{newdata}{
Objeto
    \code{\link[OREbase:ore.frame-class]{ore.frame}}.
}
  \item{se.fit}{
Valor lógico que indica si se deben devolver los errores
    estándar de las predicciones.
}
  \item{scale}{
Parámetro de escala para el error estándar de las predicciones.
}
  \item{df}{
Grados de libertad para las predicciones cuando el argumento
    \code{scale} no es \code{NULL}.
}
  \item{interval}{
Tipo de intervalo que se va a devolver, ya sea \code{"none"},
    \code{"confidence"} o \code{"prediction"}.
}
  \item{level}{
Nivel del argumento \code{interval}.
}
  \item{na.action}{
Manera en que se manejan los valores \code{NA},
    \code{na.omit} o \code{na.pass}.
}
  \item{pred.var}{
Cuando el argumento \code{interval} es \code{"prediction"},
    varianza para una observación única.
}
  \item{weights}{
Cuando el argumento \code{interval} es \code{"prediction"}
    y el argumento \code{pred.val} es \code{NULL} y
    \code{object$weights} no es \code{NULL}, las ponderaciones de varianza
    para las predicciones pueden ser un
    objeto \code{\link[OREbase:ore.numeric-class]{ore.numeric}} o un
      modelo \code{\link[stats]{formula}} de una cara que hace referencia a datos
      en el argumento \code{newdata}.
}
  \item{\dots}{
Argumentos opcionales.
}
}

\value{
Cuando el argumento \code{se.fit} es \code{FALSE} y el argumento
  \code{interval} es \code{"none"}, devuelve un
  objeto \code{\link[OREbase:ore.numeric-class]{ore.numeric}} que contiene
  las predicciones.
  De lo contrario, devuelve un
  objeto \code{\link[OREbase:ore.frame-class]{ore.frame}} con hasta
  cuatro columnas: \code{"PRED"}, \code{"SE.PRED"} (cuando el argumento
  \code{se.fit} es \code{TRUE}), \code{"LOWER.CONF"} y
  \code{"UPPER.CONF"} (cuando el argumento \code{interval} es
  \code{"confidence"}), y \code{"LOWER.PRED"} y \code{"UPPER.PRED"}
  (cuando el argumento \code{interval} es \code{"prediction"}).
}
\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-glm}},
  \code{\link[stats]{predict.lm}}.
}
\examples{
irisModel <- lm(Sepal.Length ~ ., data = iris)
IRIS <- ore.push(iris)
IRISpred <- ore.predict(irisModel, IRIS, se.fit = TRUE,
                        interval = "prediction")
IRIS <- cbind(IRIS, IRISpred)
head(IRIS)
}
\keyword{models}
\keyword{regression}