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\name{ore.predict-lm}
\alias{ore.predict-lm}
\alias{ore.predict,lm-method}
\title{
\code{\link[stats]{lm}} 모델을 사용한 Oracle R Enterprise 예측
}
\description{
\code{\link[stats]{lm}} 모델을 사용하여 예측을 생성하기 위한 Oracle R Enterprise
  메소드입니다.
}
\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}} 모델 객체입니다.
}
  \item{newdata}{
\code{\link[OREbase:ore.frame-class]{ore.frame}}
    객체입니다.
}
  \item{se.fit}{
예측의 표준 오류를 반환할지 여부를
    나타내는 논리입니다.
}
  \item{scale}{
예측의 표준 오류에 대한 배율 매개변수입니다.
}
  \item{df}{
\code{scale} 인수가 \code{NULL}이(가) 아닐 때 예측에 대한
    자유도 정도입니다.
}
  \item{interval}{
반환할 간격 유형으로, \code{"none"},
    \code{"confidence"} 또는 \code{"prediction"}입니다.
}
  \item{level}{
\code{interval} 인수의 레벨입니다.
}
  \item{na.action}{
\code{NA} 값이 처리되는 방식으로,
    \code{na.omit} 또는 \code{na.pass}입니다.
}
  \item{pred.var}{
\code{interval} 인수가 \code{"prediction"}이면,
    단일 관찰의 분산입니다.
}
  \item{weights}{
\code{interval} 인수가 \code{"prediction"}이고 \code{pred.val}
    인수가 \code{NULL}이며,
    \code{object$weights}이(가) \code{NULL}이(가) 아니면 \code{\link[OREbase:ore.numeric-class]{ore.numeric}}
    객체 또는 \code{\link[stats]{formula}} 인수 내에서
    데이터를 참조하는
      단방향 모델 \code{newdata}(으)로 예측에 편차가
      가중 적용됩니다.
}
  \item{\dots}{
선택적 인수입니다.
}
}

\value{
\code{se.fit} 인수가 \code{FALSE}이고
  \code{interval} 인수가 \code{"none"}이면
  예측이 포함된 \code{\link[OREbase:ore.numeric-class]{ore.numeric}}
  객체를 반환합니다.
  그렇지 않으면 최대 4개의
  열이 포함된 \code{\link[OREbase:ore.frame-class]{ore.frame}} 객체를 반환합니다.
  \code{"PRED"}, \code{"SE.PRED"}(\code{se.fit} 인수가 \code{TRUE}인 경우),
  \code{"LOWER.CONF"} 및 \code{"UPPER.CONF"}(\code{interval} 인수가 \code{"confidence"}인 경우),
  \code{"LOWER.PRED"} 및 \code{"UPPER.PRED"}(\code{interval} 인수가
  \code{"prediction"}인 경우).
}
\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}