- Класс R
R — язык программирования для статистической обработки данных и работы с графикой, а также свободная программная среда вычислений с открытым исходным кодом в рамках проекта GNU. Язык создавался как аналогичный языку S, разработанному в Bell Labs, и является его альтернативной реализацией, хотя между языками есть существенные отличия, но в большинстве своём код на языке S работает в среде R. Изначально R был разработан сотрудниками статистического факультета Оклендского университета Россом Айхэкой (англ. Ross Ihaka) и Робертом Джентлменом (англ. Robert Gentleman) (первая буква их имён — R); язык и среда поддерживаются и развиваются организацией R Foundation[4].
R широко используется как статистическое программное обеспечение для анализа данных и фактически стал стандартом для статистических программ[5].
R доступен под лицензией GNU GPL. Распространяется в виде исходных кодов, а также откомпилированных приложений под ряд операционных систем: FreeBSD, Solaris[6] и другие дистрибутивы Unix и Linux, Microsoft Windows, Mac OS X.
В R используется интерфейс командной строки, хотя доступны и несколько графических интерфейсов пользователя, например пакет R Commander, RKWard, RStudio, Weka, Rapid Miner, KNIME[en], а также средства интеграции в офисные пакеты.
В 2010 году R вошёл в список победителей конкурса журнала Infoworld[en] в номинации на лучшее открытое программное обеспечение для разработки приложений[7
R поддерживает широкий спектр статистических и численных методов и обладает хорошей расширяемостью с помощью пакетов. Пакеты представляют собой библиотеки для работы специфических функций или специальных областей применения. В базовую поставку R включен основной набор пакетов, а всего по состоянию на 2013 год доступно более 4000 пакетов[8].
Ещё одной особенностью R являются графические возможности, заключающиеся в возможности создания качественной графики, которая может включать математические символы.
Примеры[править | править вики-текст]
Базовый синтаксис[править | править вики-текст]
> x <- c(1,2,3,4,5,6) # Создать упорядоченную коллекцию
> y <- x^2 # Возвести в квадрат элементы из x
> print(y) # Вывести y
[1] 1 4 9 16 25 36
> mean(y) # Рассчитать среднее арифметическое y; результат - число
[1] 15.16667
> var(y) # Рассчитать дисперсию
[1] 178.9667
