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\name{ore.predict-lm}
\alias{ore.predict-lm}
\alias{ore.predict,lm-method}
\title{
\code{\link[stats]{lm}}モデルを使用したOracle R Enterpriseの予測
}
\description{
\code{\link[stats]{lm}}モデルを使用して予測を生成する
  Oracle R Enterpriseのメソッド。
}
\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}{
\code{\link[stats]{lm}}モデル・オブジェクト。
}
  \item{newdata}{
\code{\link[OREbase:ore.frame-class]{ore.frame}}オブジェクト。
}
  \item{se.fit}{
予測の標準誤差を返すか
    どうかを指定する論理値。
}
  \item{scale}{
予測の標準誤差のスケール・パラメータ。
}
  \item{df}{
予測の自由度
    (引数\code{scale}が\code{NULL}でない場合)。
}
  \item{interval}{
返す間隔のタイプ。\code{"none"}、
    \code{"confidence"}または\code{"prediction"}。
}
  \item{level}{
引数\code{interval}のレベル。
}
  \item{na.action}{
\code{NA}値が処理される方式で、\code{na.omit}または\code{na.pass}のいずれか。
}
  \item{pred.var}{
引数\code{interval}が\code{"prediction"}の場合、
    1回の観測の差異。
}
  \item{weights}{
引数\code{interval}が\code{"prediction"}で、
    引数\code{pred.val}が\code{NULL}で、
    \code{object$weights}が\code{NULL}でない場合、予測の
    分散重み。
    \code{\link[OREbase:ore.numeric-class]{ore.numeric}}オブジェクトまたは
      引数\code{\link[stats]{formula}}内のデータを参照する
      不均衡モデル\code{newdata}。
}
  \item{\dots}{
オプションの引数。
}
}

\value{
引数\code{se.fit}が\code{FALSE}で、引数
  \code{interval}が\code{"none"}の場合、予測を
  含む\code{\link[OREbase:ore.numeric-class]{ore.numeric}}オブジェクト
  を返します。
  それ以外の場合は、
  最大で次の4つの列を含む\code{\link[OREbase:ore.frame-class]{ore.frame}}オブジェクトを
  返します。\code{"PRED"}、\code{"SE.PRED"} (引数
  \code{se.fit}が\code{TRUE}の場合)、\code{"LOWER.CONF"}および
  \code{"UPPER.CONF"} (引数\code{interval}が
  \code{"confidence"}の場合)、\code{"LOWER.PRED"}および\code{"UPPER.PRED"}
  (引数\code{interval}が\code{"prediction"}の場合)。
}
\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}