R

Wenn Sie derzeit ein anderes statistisches Paket verwenden, warum R lernen? R und seine Bibliotheken implementieren eine Vielzahl statistischer und grafischer Techniken, einschließlich linearer und nichtlinearer Modellierung, klassischer statistischer Tests, Zeitreihenanalyse, Klassifizierung, Clustering und anderen. R ist leicht erweiterbar durch Funktionen und Erweiterungen, und die R-Community ist für ihre aktiven Beiträge in Bezug auf Pakete bekannt. Viele der R-Standardfunktionen sind in R selbst geschrieben, was es benutzern leicht macht, den algorithmischen Entscheidungen zu folgen. Für rechenintensive Aufgaben können C-, C++- und Fortran-Code zur Laufzeit verknüpft und aufgerufen werden. Fortgeschrittene Benutzer können C, C++,[23] Java,[24] .NET[25] oder Python-Code schreiben, um R-Objekte direkt zu bearbeiten. [26] R ist durch die Verwendung von vom Benutzer eingereichten Paketen für bestimmte Funktionen oder spezifische Untersuchungsbereiche sehr erweiterbar. Aufgrund seines S-Erbes verfügt R über stärkere objektorientierte Programmiermöglichkeiten als die meisten statistischen Computersprachen. [Zitat erforderlich] Die Erweiterung von R wird auch durch seine lexikalischen Scoping-Regeln erleichtert. [27] Wenn Sie Fragen zu R haben, wie man die Software herunterlädt und installiert oder wie die Lizenzbedingungen sind, lesen Sie bitte unsere Antworten auf häufig gestellte Fragen, bevor Sie eine E-Mail senden. Ein GNU-Paket[11] die offizielle R-Software-Umgebung ist in erster Linie in C, Fortran und R selbst geschrieben[12] (daher ist es teilweise Selbsthosting) und ist frei verfügbar unter der GNU General Public License. Vorkompilierte ausführbare Dateien werden für verschiedene Betriebssysteme bereitgestellt. Obwohl R über eine Befehlszeilenschnittstelle verfügt, gibt es mehrere grafische Benutzeroberflächen von Drittanbietern, z. B.

RStudio, eine integrierte Entwicklungsumgebung, und Jupyter, eine Notebook-Schnittstelle. [13] [14] Ich bemühe mich ständig, diese Seiten zu verbessern. Feedback und Anregungen sind immer willkommen! – Rob Kabacoff Die folgenden Beispiele veranschaulichen die grundlegende Syntax der Sprache und die Verwendung der Befehlszeilenschnittstelle. Linux-Benutzer müssen möglicherweise den öffentlichen Codesignaturschlüssel von RStudio vor der Installation importieren, abhängig von der Sicherheitsrichtlinie des Betriebssystems. Sie müssen nicht wissen, wie Sie codeen, um sich für diesen Kurs anzumelden! Eine der Stärken von R ist die Einfacheerstellung neuer Funktionen. Objekte im Funktionstext bleiben lokal für die Funktion, und jeder Datentyp kann zurückgegeben werden. [104] Hier ist ein Beispiel für eine vom Benutzer erstellte Funktion: Verwenden Sie Ihr Wissen über dplyr und tidyr, um diesen Datensatz zu bereinigen, der eine Reihe von Volkszählungsdaten enthält, die von der US-Regierung gesammelt wurden. R verfügt über lokale Communities weltweit, in denen Benutzer sich vernetzen, Ideen austauschen und lernen können. [74] [75] Viele Features von R leiten sich von Scheme ab. R verwendet S-Ausdrücke, um sowohl Daten als auch Code darzustellen. [Zitat erforderlich] Funktionen sind erstklassig und können auf die gleiche Weise wie Datenobjekte bearbeitet werden, was die Metaprogrammierung erleichtert und mehrere Dispatche ermöglicht.

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