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\name{ore.predict-lm}
\alias{ore.predict-lm}
\alias{ore.predict,lm-method}
\title{
使用 \code{\link[stats]{lm}} 模型的 Oracle R Enterprise 預測
}
\description{
使用 \code{\link[stats]{lm}} 模型產生預測的 Oracle R Enterprise
  方法.
}
\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}{
一個 \code{\link[stats]{lm}} 模型物件.
}
  \item{newdata}{
一個 \code{\link[OREbase:ore.frame-class]{ore.frame}}
    物件.
}
  \item{se.fit}{
指定是否傳回預測之標準誤差的
    邏輯值.
}
  \item{scale}{
預測之標準誤差的尺度參數.
}
  \item{df}{
當引數 \code{scale} 不是 \code{NULL} 時,
    為預測的自由度.
}
  \item{interval}{
要傳回的區間類型, \code{"none"}、
    \code{"confidence"} 或 \code{"prediction"} 其中之一.
}
  \item{level}{
引數 \code{interval} 的水準.
}
  \item{na.action}{
處理 \code{NA} 值的方式,
    \code{na.omit} 或 \code{na.pass} 其中之一.
}
  \item{pred.var}{
當引數 \code{interval} 為 \code{"prediction"} 時,
    單一觀測的變異數.
}
  \item{weights}{
當引數 \code{interval} 為 \code{"prediction"}
    且引數 \code{pred.val} 為 \code{NULL} 且
    \code{object$weights} 不為 \code{NULL} 時, 預測的
    變異數加權會是
    \code{\link[OREbase:ore.numeric-class]{ore.numeric}} 物件或
      參照引數 \code{\link[stats]{formula}} 內之資料的
      單邊模型 \code{newdata}.
}
  \item{\dots}{
選擇性引數.
}
}

\value{
當引數 \code{se.fit} 為 \code{FALSE} 且引數
  \code{interval} 為 \code{"none"}, 會傳回
  包含預測的
  \code{\link[OREbase:ore.numeric-class]{ore.numeric}} 物件.
  否則會傳回
  \code{\link[OREbase:ore.frame-class]{ore.frame}} 物件, 最多
  有 4 個資料欄: \code{"PRED"}、\code{"SE.PRED"} (當引數
  \code{se.fit} 為 \code{TRUE} 時)、\code{"LOWER.CONF"} 與
  \code{"UPPER.CONF"} (當引數 \code{interval} 為
  \code{"confidence"} 時), 以及 \code{"LOWER.PRED"} 與 \code{"UPPER.PRED"}
  (當引數 \code{interval} 為 \code{"prediction"} 時).
}
\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}