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\name{ore.predict-glm}
\alias{ore.predict-glm}
\alias{ore.predict,glm-method}
\title{
Prévisions Oracle R Enterprise à l'aide des modèles \code{\link[stats]{glm}}
}
\description{
Méthode Oracle R Enterprise pour la génération de prévisions à l'aide des
  modèles \code{\link[stats]{glm}}.
}
\usage{
  \S4method{ore.predict}{glm}(object, newdata, type = c("link", "response"),
            se.fit = FALSE, dispersion = NULL, na.action = na.pass,
            ...)
}
\arguments{
  \item{object}{
Objet de modèle \code{\link[stats]{glm}}.
}
  \item{newdata}{
Objet
    \code{\link[OREbase:ore.frame-class]{ore.frame}}.
}
  \item{type}{
Chaîne de caractères indiquant le type de prévision à
    effectuer ; \code{"link"} (échelle de la fonction lien) ou
    \code{"response"} (échelle de la variable de réponse).
}
  \item{se.fit}{
Valeur logique indiquant si les erreurs type doivent
    être renvoyées pour les prévisions.
}
  \item{dispersion}{
Paramètre de dispersion à utiliser lors du calcul
    des erreurs type pour les prévisions.
}
  \item{na.action}{
Façon dont les valeurs \code{NA} sont gérées :
    \code{na.omit} ou \code{na.pass}.
}
  \item{\dots}{
Arguments facultatifs.
}
}

\value{
Lorsque l'argument \code{se.fit} est \code{FALSE}, renvoie un
  objet \code{\link[OREbase:ore.numeric-class]{ore.numeric}} comprenant
  les prévisions dans le type spécifié.
  Lorsque l'argument \code{se.fit} est \code{TRUE}, renvoie un
  objet \code{\link[OREbase:ore.frame-class]{ore.frame}} avec deux
  colonnes : \code{"PRED"} et \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}