„R (Programmiersprache)“ – Versionsunterschied

R
	; neues Logo seit 2015
Basisdaten
Paradigmen:	funktional, dynamisch, objektorientiert
Erscheinungsjahr:	1993
Designer:	Ross Ihaka und Robert Gentleman
Entwickler:	R Development Core Team
Aktuelle Version:	3.2.2 (14. August 2015)
Typisierung:	dynamisch, implizit, schwach
Beeinflusst von:	S, Scheme
Beeinflusste:	Julia
Betriebssystem:	Unixoide, Mac OS, Microsoft Windows
Lizenz:	GNU GPL
	www.r-project.org

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Version vom 17. Oktober 2015, 03:17 Uhr

R ist eine freie Programmiersprache für statistisches Rechnen und statistische Grafiken. Sie wurde von Statistikern für Anwender mit statistischen Aufgaben entwickelt. Die Syntax orientiert sich an der Programmiersprache S, mit der R weitgehend kompatibel ist, und die Semantik an Scheme.

R ist Teil des GNU-Projekts und auf vielen Plattformen verfügbar. R kann durch eigene Funktionen und solche aus einer großen Anzahl online abrufbarer Pakete erweitert werden. Die Sprache bietet Schnittstellen zu anderen Programmiersprachen und Software und lässt sich in zahlreiche Software integrieren.

R gilt zunehmend als die Standardsprache für statistische Problemstellungen sowohl in der Wirtschaft als auch in der Wissenschaft.^[1]^[2] Im TIOBE-Index belegt R Platz 20,^[3] im Ranking von RedMonk Platz 13,^[4] bei PYPL Platz 9^[5] und beim Institute of Electrical and Electronics Engineers Platz 6.^[6]

Geschichte

R wurde 1992 von den Statistikern Ross Ihaka und Robert Gentleman an der Universität Auckland entwickelt. Sie orientierten sich dabei eng an der in den Bell Laboratories (heute Teil von Alcatel-Lucent) entwickelten Sprache S die zur Verarbeitung statistischer Daten dient. R kann als freie Implementierung von S angesehen werden. Daher ist die Mehrzahl der für S geschriebenen Programme unter R lauffähig.

Die Entwickler schrieben zuerst einen Interpreter für Scheme und wandelten die Sprache soweit ab, dass sie S ähnelte. Der Name ist auf den Anfangsbuchstaben vom Vornamen der Entwickler zurückzuführen und zudem in Anlehnung an S entstanden. Die Programmierung von R fand in C, Fortran und in R selbst statt.^[7]

1993 wurde die Sprache erstmals öffentlich verbreitet: Die Designer luden Binärdateien ihrer bisherigen Arbeit in der Sektion StatLib der Carnegie Mellon University hoch, welches eine Sammelstelle und ein Distributionskanal für statistische Software war und erhofften sich Feedback. Zudem gab es separate Bekanntmachungen an Personen, die sich enger mit S befassten. Martin Mächler von der ETH Zürich war einer der Feedbackgebenden. Er ermunterte Ihaka und Gentleman zudem zur freien Distribution von R sodass die Sprache seit Juni 1995 unter der GNU General Public License steht.^[8] Seit 1997 gibt es das R Development Core Team, das sich um die Weiterentwicklung von R kümmert und den Quellcode verändern kann. Mittlerweile zählen zwanzig Personen zum Team inklusive Ross Ihaka und Robert Gentleman. Comprehensive R Archive Network als Plattform für Pakete startete am 23. April 1997 um Anwendern die Möglichkeit zu geben selbst geschriebene Funktionen mit Anderne zu teilen. Der älteste Quelltext für Unixoide fällt auf dieses Datum; die Alpha-Versionen für Microsoft Windows und Mac erschienen kurze Zeit später. Am 29. Februar 2000 wurde die vom R Development Core Team als stabil betrachtete Version 1.0 veröffentlicht. Im September 2002 gründeten die Mitglieder des R Development Core Teams den gemeinnützigen Verein The R Foundation for Statistical Computing in Wien, welcher sich um die Außendarstellung kümmert.

Seit Dezember 2001 gibt es R für Mac OS X. Version 2.0 wurde am 4. Oktober 2004 veröffentlicht. Seitdem nutzt R Lazy Loading, um Daten bei geringer Beanspruchung des Arbeitsspeichers schnell laden zu können. Seit Version 2.1 (18. April 2005) unterstützt R unterschiedliche Sprachversionen (Internationalisierung) und Zeichenkodierungen, insbesondere UTF-8.

In der Folge gab es einige Verbesserung der Performance. Dazu zählt die Einführung von Version 2.11 im April 2010, die R auf 64-Bit-Systemen nutzbar macht und 3.0 im April 2013, die Indexwerte von 2³¹ und größer auf diesen Systemen erlaubt.^[9]

Eigenschaften

R ist eine Interpretersprache, die nicht kompiliert werden muss und Benutzereingaben in der Kommandozeilenkonsole nach Betätigen der Enter-Taste unmittelbar zur Ausführung bringt. Es lassen sich zudem Programme in Skripten ausführen. Im Folgenden wird auf die Programmierparadigmen, Syntax, Datentypen und in R verwendete Dateiformate eingegangen:^[10]^[11]^[12]

Programmierparadigmen

R ist eine Multiparadigmensprache der vierten Generation. John M. Chambers fasst die Funktionsweise von R zusammen:

“To understand computations in R, two slogans are helpful: Everything that exists is an object. Everything that happens is a function call.”

„Um Berechnungen in R zu verstehen sind zwei Sätze hilfreich: Alles, was existiert, ist ein Objekt. Alles, was passiert, ist ein Funktionsaufruf.“

– John M. Chambers: ^[13]

Das funktionale Herz ist von Scheme und Haskell inspiriert. Funktionen können als First-Class-Objekte neu erstellt, unter anderem Namen gespeichert werden, überschrieben werden (sie sind somit keine Schlüsselworte) und ihrerseits an andere Funktionen übergeben werden (Closures). Es ist möglich Funktionen zu benennen oder anonym zu deklarieren (Lambda-Funktionen). Einige Funktionen sind dazu geschaffen, vektorwertig ausgeführt zu werden; für Rekursion wurde nicht optimiert. Viele Funktionen arbeiten unterschiedlich in Abhängigkeit vom Input (Reflexion). Oft gibt es notwendige Argumente für Funktionen (beispielsweise Daten), meistens weitere, optionale Argumente. Argumente können in Abhängigkeit anderer Argumente definiert werden. Argumente werden per deep copy übergeben. Die Namen der jeweiligen Argumente können beim Funktionsaufruf abgekürzt werden, sodass sie eindeutig sind oder weggelassen werden, sofern die Reihenfolge der Argumente übereinstimmt. Darüber hinaus gibt es die Möglichkeit beim Erstellen neuer Funktion bestimmte Werte als Voreinstellung zu setzen. Sofern nicht anders spezifiziert ist das zuletzt zugewiesene Objekt innerhalb einer Funktion ihr Rückgabewert. Insgesamt bestehen Funktionen aus den Komponenten Argumente, Körper und Umgebung. Für die Funktionsweise von Funktionen ist die Umgebung entscheidend, in der sie erstellt wurde, nicht die, aus der sie aufgerufen wird. Dieses (Lexical Scoping) ist eine der Funktionalitäten von Scheme, die in R übernommen wurde und in den anderen S-Implementierungen nicht existiert. Neu erstellte Objekte befinden sich in der Umgebung, in der sie erschaffen wurden und jeder auszuwertende Ausdruck kann durch sein Ergebnis ersetzt werden (referenzielle Transparenz). R verwendet Lazy Evaluation, das heißt Code wird erst ausgewertet, wenn er benötigt wird (call by need). R kann daher mit Futures umgehen, was es darüber hinaus ermöglicht Funktionen ineinander zu verschachteln und unbegrenzte Datenstrukturen zu erstellen. Berechnungen auf symbolischer Ebene sind standardmäßig kein Bestandteil von R.

R hat zudem Eigenschaften, die für dynamische Programmierung typisch sind. Variablen können flexibel die Struktur verändern. Es ist möglich Code für noch nicht ausgewertete Ausdrücke zu erhalten. Text kann dynamisch als Code ausgewertet werden. Printf wird zur Formatierung von Zeichenketten unterstützt. Des Weiteren können die Futures mehrfach ausgewertet werden.

1998 erschien die vierte Version von S, welche die Sprache um Klassen und Multimethoden für Ad-hoc Polymorphie erweitert, sodass objektorientierte Programmierung möglich wurde. R implementiert diese S4-Klassen. Als Klassensystem mit anderer Herangehensweise sind die Referenzklassen seit 2010 ein Teil von R.

Eingelesene Daten speichert R im Hauptspeicher. Die Datenspeicherung erfolgt spaltenorientiert. R nutzt Garbage Collection zur Verringerung des Speicherbedarfs. Es gibt kein Aliasing und Nebenläufigkeit wird nicht unterstützt.

Syntax

R ist case sensitive, also Groß- und Kleinschreibung beachtend. Objekte können mit dem Zuweisungsoperator (<- und in vielen Fällen =) erstellt oder überschrieben werden. Für Objektnamen sind alphanumerische Zeichen, Punkt und Unterstrich erlaubt, als erstes Zeichen jedoch nur Buchstaben oder ein Punkt (in diesem Fall ist das Objekt versteckt). Der Super-Zuweisungsoperator (<<-) weist Variablen der nächst-höheren Umgebung Werte zu und bildet die einzige Möglichkeit Wirkungen zu erzielen. Funktionen dienen dazu Variablen zu verändern, miteinander in Beziehung zu setzen, statistische Analysen durchzuführen und mehr. Nach dem Funktionsnamen steht beim Aufruf eine öffnende runde Klammer; die schließende runde Klammer schließt die Funktion ab. Innerhalb der Klammern können der Funktion Argumente übergeben werden, die durch Kommas getrennt werden. Die logischen, mathematischen und Zuweisungsoperatoren sowie Operatoren der Art %...% (dazu zählen alle benutzerdefinierten) werden üblicherweise statt einer Voranstellung zwischen zwei Argumenten platziert. Funktionen, die nacheinander ausgeführt werden sollen, können durch Semikola getrennt werden oder in separate Codezeilen geschrieben werden. Eckige Klammern dienen der Indizierung von Elementen aus Datenstrukturen. Das Dollarzeichen ($) erleichtert - sofern vorhanden - eine Indizierung über Namen. Geschweifte Klammern legen Programmierblöcke fest. Text nach dem Doppelkreuz (#) stellt bis zum Zeilenende einen Kommentar dar. Einrückungen und wiederholter Leerraum haben keinen Einfluss auf die Ausführung von R-Code.

Im Bereich Kontrollstrukturen gibt es if, elseif, else und das elementweise ifelse sowie switch als bedingte Anweisungen und die Schleifen for (Zähl- und Mengenschleife), while (kopfgesteuert) sowie repeat ... until (fußgesteuert). Goto-Sprunganweisungen sind kein Bestandteil von R.

Datenstrukturen

Als atomare Datentypen existieren in R die leere Menge (NULL), logische (TRUE und FALSE), numerische (double), integer und komplexe Werte sowie Zeichenketten (character) und raw für Byte-Repräsentation.

Es gibt keine Skalare. Die einfachste vorkommende Datenstruktur ist der Vektor. Ein Vektor ist über die drei Eigenschaften Typ, Länge und Attribute definiert. Die Elemente von Vektoren (eindimensional), Matrizen (ein- oder zweidimensional) und Arrays (beliebig dimensional) müssen Elemente gleichen Datentyps sein. Rechenoperationen werden auf alle Elemente dieser Datenstrukturen angewendet. Bei Zuweisung unterschiedlicher Datentypen zu einem Vektor werden die Daten in den flexibelsten Datentyp umgewandelt. Das erste Element eines Vektors hat den Index 1.

Neben diesen homogenen Datenstrukturen werden oft sogenannte Data frames verwendet, um Daten als Datensatz darzustellen. Data frames sind matrizenförmig, können jedoch aus Spalten unterschiedlicher Datentypen bestehen. Darüber hinaus gibt es Listen. In Listen sind Daten beliebiger R-Strukturen und Datentypen enthalten. Objekte verschiedener Datenstrukturen können gemeinsam in der Arbeitsumgebung existieren und gleichzeitig in Analysen verwendet werden. Wenn Datenstrukturen unterschiedlicher Dimensionen elementweise miteinander verknüpft werden, wird meistens sogenanntes Recycling verwendet, wobei das kürzere Objekt so lange aneinander gereiht wird, bis es die Länge des längeren Objektes erreicht.

Fehlende Werte werden in R als NA (Not Available) bezeichnet; benutzerdefinierte fehlende Werte gibt es nicht. Nicht-definierte Werte werden als NaN (Not a Number) dargestellt.

Attribute liefern Metadaten zu R-Objekten. Name, Klasse (S3) und Dimension sind die wichtigsten Attribute. Sie bleiben in vielen Fällen beim Modifizieren von Objekten erhalten; die meisten anderen Attribute entfallen. Benutzerdefiniert können eigene Attribute ergänzt werden.

Klassen

R verfügt über vier Klassensysteme. Der Basis-Typ wurde in C erstellt und bildet die Grundlage für die anderen Klassensysteme S3, S4 und Referenzklassen.

Im S3-Klassensystem gehören Methoden nicht zu Objekten oder Klassen, sondern zu Funktionen; sie entsprechen somit generischen Funktionen. Die generische Funktion entscheidet darüber, welche Methode aufgerufen wird. Es gibt keine formale Beschreibung einer Klasse. Um ein Objekt einer Klasse zuzuordnen reicht es aus, das Attribut der Klasse zu setzen. Eine oft verwendete Klasse ist factor wobei ein integer-Vektor für kategoriale Variablen verwendet wird, indem den Zahlen Ausprägungen zugewiesen werden.

Das S4-Klassensystem ist eine Erweiterung der S3-Klassen. Die Funktionsweise ist ähnlich, sodass Methoden zu Funktionen gehören. Klassen haben jedoch formale Definitionen, welche die Felder und Vererbungsstrukturen (Basisklasse) beschreiben. Eine S4-Klasse besteht aus drei Eigenschaften: der Name zur Identifizierung der Klasse, eine Liste der Felder um Namen der Felder und zugelassene Klassen zu definieren sowie eine Zeichenkette mit der Klasse, von der sie abgeleitet ist. Mit S4-Klassen ist eine mehrfache Vererbung möglich. Es gibt Hilfsfunktionen um Methoden und generische Funktionen zu definieren. Das S4-Klassensystem implementiert Multimethoden, sodass generische Funktionen Methoden auf Grundlage der Klassen mehrerer Argumente auswählen können. Mit dem At-Zeichen (@) können Felder von einem S4-Objekt extrahiert werden. Objekt und Methode werden im Funktionsaufruf durch einen Punkt getrennt. Benutzerdefiniert können neue Klassen erstellt oder bestehende umdefiniert werden.

Im System der Referenzklassen gehören Methoden zu Klassen und nicht zu Funktionen. Methoden werden zu Objekten gesendet (Nachrichtenaustausch) und das Objekt entscheidet welche Funktion aufzurufen ist. Objekte sind veränderlich und verhalten sich ähnlich wie Objekte in den objektorientierten Sprachen Python, Ruby, Java und C#. Objekt und Methode werden im Funktionsaufruf durch das Dollarzeichen getrennt.

Dateiformate

R kann Daten aus den Textdateiformaten csv und txt einlesen und dahin exportieren. Mit Hilfe von Paketen (siehe unten) können zahlreiche andere Dateiformate importiert und exportiert werden. Daten können zudem aus der Zwischenablage (clipboard) eingefügt werden. Aus R heraus können devices geöffnet werden, mit denen Output statt in die Konsole in Dateien geschrieben wird. Dabei werden die Grafikformate jpeg, png, svg, tiff, Windows Bitmap und Metafile sowie Cairo-Grafiken unterstützt. Außerdem können die Formate pdf, Postscript und Encapsulated PostScript erstellt werden und die beim Mac OS X verbreitete Grafikschicht Quartz sowie unix-typische X Window System und Xfig angesprochen werden.

In R kann Code als Skript in Textdateien gespeichert werden; diese haben üblicherweise die Endung .R. Das Format .RData (oder kurz .Rda) wird verwendet um Daten und Ergebnisse effizient zu exportieren. Beim Beenden einer Sitzung kann auch die Arbeitsumgebung als .RData gespeichert werden und die zuletzt verwendeten Befehle als .Rhistory. Einzelne Objekte können als .Rds gespeichert werden.

Vor- und Nachteile

In Anlehnung an Williams^[14] und Muenchen^[15] können folgende Vor- und Nachteile herausgestellt werden:

Vorteile

R ist das umfassendste Werkzeug für statistische Analysen sowohl bezüglich der bereits implementierten Methoden als auch bezogen auf das Potential, das die Sprache für weitere statistische Fragestellungen bietet. R wurde von erfahrenen Statistikern für statistische Fragestellungen entworfen und geht somit direkt auf die Bedürfnisse ein, die für solche Zwecke benötigt werden (wenige Zeilen Code nötig für komplexe statistische Probleme). Der Code der statistischen Methoden ist offen einsehbar und wurde schon von vielen fähigen Statistikern gesichtet und verbessert; zudem ist R von der Food and Drug Administration für medizinische Zwecke validiert. R steht unter einer freien Lizenz und ist Open Source und kann somit leicht auf individuelle Vorlieben angepasst werden und durch eigene Methoden erweitert werden. Außerdem kostet R keine Lizenzgebühr und kann auf verschiedenen Betriebssystemen genutzt werden. Die Grafiken können sehr flexibel an benutzerdefinierte Bedürfnisse angepasst werden (zum Beispiel unter Verwendung mathematischer Symbole). Auch die Datenstrukturen erlauben Flexibilität. Der Funktionsumfang von R wird durch zahlreiche Pakete stetig erweitert; aufgrund des unkomplizierten Vorgehens werden viele neue statistische Methoden als Erstes in R implementiert. Zahlreiche Funktionen und Pakete verknüpfen R mit anderer Software und ermöglichen somit das Importieren und Exportieren vieler Dateiformate. Auch andere Programmiersprachen (wie etwa C++) und Datenbanken (zum Beispiel SQL) können eingebunden werden. Für R gibt es mittlerweile umfassende Literatur und Dokumentationen. R hat aktive User Groups um gegenseitig bei Problemen zu helfen sowie große Präsenz bei Portalen wie Stack Overflow und GitHub.

Nachteile

Eine vollständige grafische Benutzeroberfläche wie sie in anderen Statistikprogrammen existiert, ist in R nicht vorhanden. Die Sprache erfordert somit Programmierfertigkeiten um sie nutzen zu können, was erste Ergebnisse langsamer entstehen lässt. Hinzu kommt, dass R für eine sinnvolle Nutzung ein größeres Maß an statistischem Verständnis erfordert. Die Dokumentation der R-Befehle ist teilweise kurz und/oder uneinheitlich. Auch die Bezeichnung von Funktionen und Optionen in der Sprache selbst (besonders in Paketen) folgt nur wenigen Konventionen. Eine ausgiebige inhaltliche Qualitätssicherung von neuen Paketen findet nicht statt. Bei Fehlfunktionen kann niemand zur Rechenschaft gezogen werden oder ist für eine schnelle Verbesserung verantwortlich. Performance-Optimierung spielt bei R nur eine nachgeordnete Rolle, weshalb andere Programmiersprachen oft schneller sind.

Pakete

Der Funktionsumfang von R kann durch eine Vielzahl von Paketen erweitert und an spezifische statistische Problemstellungen aus diversen Anwendungsbereichen angepasst werden. Viele Pakete können dabei direkt aus einer über die R-Konsole abrufbaren Liste ausgewählt und automatisch installiert werden. Zentrales Archiv für diese Pakete ist das Comprehensive R Archive Network (CRAN). Die Software Bioconductor baut auf R auf und bietet Erweiterungen aus der Bioinformatik, insbesondere der Analyse von Genexpressionsdaten. Es gibt über 7000 Pakete auf CRAN.^[16] und 1024 Pakete auf Bioconductor^[17] Im Folgenden wird ein Überblick auf wichtige Pakete gegeben, die R mit anderer Software verknüpfen oder häufig heruntergeladen wurden.^[18]

Das Paket foreign^[19] erlaubt es, Datensätze aus den anderen Statistikprogrammen SPSS, SAS (zum Teil), Stata, SYSTAT, Minitab, Epi Info, GNU Octave sowie Weka einzulesen, zu analysieren und in den jeweiligen Formaten zu speichern. translateSPSS2R^[20] unterstützt die Übersetzung von SPSS-Code nach R. sas7bdat^[21] ermöglicht das Einlesen von SAS-Dateien, R.matlab^[22] das von Matlab-Dateien. Zudem kann Matlab dadurch über R gesteuert werden. Software für Maschinelles Lernen wie Weka und H2O (für Big Data) können durch RWeka^[23] sowie h2o^[24] eingebunden werden. Die Programme OpenBugs (R2OpenBUGS^[25]), Stan (rstan^[26]) und JAGS (rjags^[27]) für Bayessche Statistik sowie Gurobi (gurobi^[28]) für mathematische Optimierung lassen sich über Pakete einbinden. Mit hexView^[29] können unter Anderem EViews-Dateien eingelesen werden. Mit readxl^[30] können Microsoft-Excel-Dateien eingelesen werden, mit gnumeric^[31] Open Documents. Im Bereich der Auszeichnungssprachen für Datenserialisierung gibt es für XML-Dateien das Paket XML^[32] und yaml^[33] für YAML-Dateien. Auf das Chemical Development Kit (Chemoinformatik), welches die Chemical Markup Language verwendet, kann mit rcdk^[34]^[35] zugegriffen werden. Für wissenschaftliche Daten können die Formate NetCDF und das Hierarchical Data Format mit RNetCDF^[36] sowie ncdf^[37] eingelesen werden. Astronomische Daten aus dem Flexible Image Transport System können ebenfalls in R geladen werden – mit FITSio^[38]. RSAGA^[39] bietet eine Schnittstelle zum Geoinformationssystem SAGA, aRT^[40] zu TerraLib und rgdal^[41] zur Geospatial Data Abstraction Library für Rasterdaten.

Mehrere Pakete liefern Schnittstellen um auf Datenbanken zuzugreifen. Dazu zählen RODBC^[42] (ODBC), das Front-End DBI ^[43] sowie RMySQL^[44] (MySQL), RPostgreSQL^[45] (PostgreSQL), teradataR^[46] (Teradata Aster), MonetDB.R^[47](MonetDB), rredis^[48] (Redis), RSQLite^[49] (SQLite), RJDBC^[50] (JDBC) und ROracle^[51] für Oracle-Datenbanken. rmongodb^[52] bietet eine Schnittstelle zu MongoDB und ibmdbR^[53] zu dashdb als Teil der Platform as a Service Bluemix von IBM. Auf die Zeitreihendatenbank FAME kann mit dem gleichnamigen Paket fame^[54] zugegriffen werden. SparkR^[55]^[56] bindet R in das Big-Data-Framework Apache Spark ein, welches auf In-Memory-Verarbeitung basiert. SQL-ähnliche Abfragen können mit sqldf^[57] innerhalb von R genutzt werden.

Verschiedene Pakete bieten Schnittstellen zu anderen Programmiersprachen, die vorwiegend zur Performance-Optimierung eingesetzt werden, hauptsächlich Rcpp^[58]^[59] für C++. rJava^[60] bietet eine Schnittstelle zu Java, rscala für Scala^[61] und rPython^[62] für Python. Der Kommandozeileninterpreter IPython (Jupyter) kann mit IRkernel^[63] genutzt werden. Mit rocker^[64] kann R im Rahmen von Docker in virtuellen Containern isoliert werden.

Das Paket twitteR^[65] erlaubt einen Zugriff auf Beiträge bei Twitter, Rfacebook^[66] greift auf die Facebook API zu. Mit googleVis^[67]^[68] können die Google Charts genutzt werden, mit RGoogleAnalytics^[69] Google Analytics. Dieser Wikipedia-Artikel und weitere Seiten verwandter Projekte lassen sich als HTML oder Wikitext mit WikipediR^[70] in R laden.

Für Reporting-Zwecke lässt sich R-Code in LaTeX (knitr^[71]^[72], Sweave) oder HTML beziehungsweise Markdown (knitr, rmarkdown^[73]) einbinden. knitr bereitet R-Code überdies für die weiteren Auszeichnungssprachen AsciiDoc und reStructuredText auf und bietet eine Anbindung an Pandoc. xtable^[74] erlaubt es Tabellen mit R-Daten zu designen und liefert deren LaTeX- sowie HTML-Code. Mit dem Paket ReporteRs^[75] lassen sich unter Anderem Vektorgrafiken erstellen, die auch nachträglich in Microsoft Word und PowerPoint bearbeitet werden können. tikzDevice ^[76] erstellt den Code der oft in LaTeX verwendeten PGF/TikZ-Grafiken. jsonlite^[77] ermöglicht es, Data frames als JSON-Objekte zu speichern.

Das Paket lattice^[78]^[79] setzt die Idee der Trellis-Grafiken^[80] zur Visualisierung von multivariaten Daten um. ggplot2^[81]^[82] ermöglicht es ebenfalls, durch größere Abstraktion schneller komplexe Grafiken zu erstellen. Dieses Paket ist eine Implementierung von Leland Wilkinsons Grammar of Graphics^[83]. Mit ggvis^[84] und plotly^[85] (basieren auf ggplot2) und shiny^[86] lassen sich interaktive, web-basierte Grafiken erstellen. rgl^[87] eignet sich für interaktive dreidimensionale Grafiken. Bei der Grafikerstellung unterstützen zudem die Pakete scales^[88] (Zuordnung von Daten auf ästhetische Elemente) sowie labeling^[89] (weitere Achsenbeschriftungs-Optionen). Die Graph Modelling Language und ihre Anwendung in Grafiken zur Netzwerkanalyse wird durch igraph^[90] implementiert. Turtle-Grafiken können mit TurtleGraphics^[91] umgesetzt werden. Ebenfalls der Veranschaulichung dienen animierte Konzepte aus der Statistik im Paket animation,^[92] das außerdem Funktionen liefert um eigene Animationen in R umzusetzen.

Mit dem Paket munsell^[93] kann das Munsell-Farbsystem genutzt werden, mit Hilfe von colorspace^[94] lassen sich Farbzuordnungen innerhalb einer großen Zahl an Farbsystemen realisieren. Der RColorBrewer^[95] kann eine Farbpalette nach benutzerdefinierten Vorgaben erzeugen, etwa zur Kolorierung von Landkarten.

Im Bereich Datenmanagement vereinfacht plyr^[96]^[97] das Bearbeiten von Listen, dplyr^[98] das von Data frames, tidyr^[99] das Anpassen von Data frames (Wide- vs. Long-Datenformat), stringi^[100] und stringr^[101]^[102] die Bearbeitung von Zeichenketten, lubridate^[103]^[104] das Editieren von Datums- und Zeitangaben und zoo^[105]^[106] den Umgang mit Zeitreihen. data.table^[107] ist eine effizientere Version mit erweitertem Funktionsumfang anstelle von Data frames. Ein Message Passing Interface für den Nachrichtenaustausch bei parallelen Berechnungen auf verteilten Computersystemen kann entweder per Master/Slave (Rmpi^[108]) oder per SPMD (pbdMPI^[109]) umgesetzt werden. Die CUDA-Technik von Nvidia kann mit Hilfe von gputools^[110] realisiert werden. Durch digest^[111] lässt sich eine kryptologische Hashfunktion auf R-Objekte anwenden.

Mit devtools^[112] können eigene Pakete erstellt, installiert und überprüft werden. roxygen2^[113] unterstützt ihre Dokumentierung. RUnit^[114] (xUnit) und testthat^[115] ermöglichen automatisierte Softwaretests. Das Paket sos^[116]^[117] ermöglicht es R und R-Pakete nach Funktionen zu durchsuchen. installr^[118] aktualisiert R und andere Software (unter Windows). Mit dem Pipe-Operator (%>%) aus dem Paket magrittr^[119] lassen sich R-Funktionen sequenziell ausführen anstatt sie ineinander zu verschachteln um bessere Code-Lesbarkeit zu erzielen.

Unter der Rubrik Task Views^[120] enthält CRAN eine Liste von 33 Themengebieten für welche eine kommentierte Beschreibung der für das Themengebiet relevanten Pakete vorhanden ist. Dies sind Bayessche Statistik, Chemometrik und Computerphysik, Klinische Studien, Clusteranalyse, Differentialgleichungen, Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Ökonometrie, mathematische Beschreibung im Umweltbereich, Statistische Versuchsplanung, Finanzen, Genetik, Grafiken, Hochleistungsrechnen und Parallelrechnen, Maschinelles Lernen, Bildgebende Verfahren in der Medizin, Metaanalyse, Multivariate Verfahren, Computerlinguistik, Numerische Mathematik, Amtliche Statistik und Befragung, Optimierung, Pharmakokinetik, Phylogenese, Psychometrie, Reproduzierbare Forschung, Robuste Schätzverfahren, Sozialwissenschaften, Geostatistik, Geostatistik mit Berücksichtigung der Zeit, Ereigniszeitanalyse, Zeitreihenanalyse, Webservices und -technologien sowie Probabilistische Graphische Modelle.

Benutzeroberfläche

R läuft in einer Kommandozeilenumgebung. Darüber hinaus gibt es mehrere grafische Benutzeroberflächen oder integrierte Entwicklungsumgebungen. Dazu zählen das RStudio^[121] (auch als Server-Version erhältlich), das Statistiklabor, die Java-basierte Benutzeroberfläche JGR^[122] (Jaguar, Java GUI for R), RKWard, R AnalyticFlow^[123], die Mathematik-Software Cantor^[124] sowie StatET (Eclipse)^[125] und der darauf aufbauende Architect^[126]. Sie zeichnen sich im Wesentlichen durch unterstützte Befehlseingabe (beispielsweise Prüfen der Anzahl an Klammern), automatische Einrückungen, Syntaxhervorhebung, Code-Faltung, Autovervollständigung, integrierte Hilfe, Informationen zu Objekten in der Arbeitsumgebung und Daten-Viewer oder -Editoren aus. Erweiterte Entwicklungsoptionen wie Versionsverwaltung mit Git oder grafisches Debugging sind teilweise enthalten.

Zwei grafische Benutzeroberflächen, die als Pakete in R bereitgestellt werden, sind der R-Commander (Paketname: Rcmdr^[127]) und relax^[128]. Bei beiden lassen sich einige wichtige Prozeduren der explorativen und analytischen Statistik über ein Menüsystem aufrufen. Ebenso können über das Menü Standardgrafiken erzeugt werden. Der R-Commander erleichtert das Datenmanagement und hilft beim Schreiben von Skripten. Er ist betriebssystemunabhängig geschrieben^[129]. relax ist speziell darauf konzipiert die Datenanalyse und Dokumentation der Ergebnisse im Stil des Literate programming in ein Dokument zu integrieren (vergleiche Sweave). Außerdem gibt es das Paket rattle^[130]^[131], welches als grafische Benutzeroberfläche einen Einstieg in Data-Mining-Projekte bietet. RQDA^[132] ist eine grafische Benutzeroberfläche für Qualitative Datenanalyse, statnet^[133]für Netzwerkanalyse. Der Deducer^[134] eignet sich vor allem zum Bearbeiten von Data frames. Ein weiteres Paket ist pmg^[135]. Grafische Benutzeroberflächen wie diese lassen sich mit den Paketen RGtk2^[136] in Verbindung mit GTK+ beziehungsweise qtbase^[137](Qt) erstellen.

pqR^[138] ist ein alternativer, schnellerer R-Interpreter, der sich für Parallele Programmierung eignet.

Bei den Editoren Notepad++^[139], Bluefish^[140], CodeMirror^[141], Emacs^[142] / Aquamacs^[143], Geany^[144], gedit^[145], jEdit^[146], SciTE^[147], Smultron^[148], Sublime Text^[149], TextMate^[150], TextPad^[151], Tinn^[152], Vim^[153], Visual Studio Editor^[154], WinEdt^[155] und TextWrangler^[156] sowie SubEthaEdit^[157] wird R unterstützt oder es gibt entsprechende Erweiterungen.

Die Textverarbeitungssysteme GNU TeXmacs^[158], Lyx^[159] (mit Sweave oder knitr) und ShareLaTeX^[160] (knitr) binden R ein, das Software-Dokumentationswerkzeug Natural Docs^[161] und Travis CI^[162] für Kontinuierliche Integration ebenfalls. Die Notiz-Software Org-mode^[163] und Zim^[164] nutzen R für Grafiken und ermöglichen eine interaktive Bearbeitung.

Müssen Analysen wiederholt oder automatisch ausgeführt werden, kann R als reine Skriptsprache verwendet werden. Dazu werden die Befehle in eine Textdatei geschrieben, diese mit chmod ausführbar gemacht und aufgerufen (die erste Zeile ist eine sogenannte Shebang-Zeile):

#!/usr/bin/Rscript
# mein erstes R-Skript:
writeLines("Hello World!")

Implementierungen von R

Revolution Analytics hat die Analyse-Plattform Revolution R erschaffen, die R-Funktionen zusammen mit selbst entwickelten Komponenten anbietet. Darunter fallen die R-Produktivitäts-Umgebung ParallelR, RevoScaleR für Big Data-Analysen, das Framework RevoDeployR für Web Services, Quick Check für Softwaretests und eine Möglichkeit SAS-Dateien zu lesen und zu schreiben^[165]. Im April 2015 schloss Microsoft den Kauf von Revolution Analytics ab^[166]. Die Cloud-Computing-Plattform Microsoft Azure greift für Zwecke des maschinellen Lernens auf R zurück^[167]. Für Excel gibt es das R-Plug-in RExcel^[168]. Zudem soll R in die relationale Datenbank SQL Server 2016 integriert werden^[169]. Die Analysesoftware Predixion Insight^[170] von Predixion Software als Teil von Microsoft Business Intelligence verbindet R mit dem SQL-Server und anderen Big-Data-Technologien.

Oracle verkündete im Oktober 2011 die Big Data Appliance^[171], die R, Apache Hadoop, Oracle Linux, und mit Hardware von Exadata eine NoSQL-Datenbank verknüpft. Wichtigster R-Bestandteil ist dabei Oracle R Enterprise (ORE) ^[172] mit dem Ziel die Datenmenge, die von R bearbeitet werden kann zu erhöhen. ORE und Oracle Data Mining bilden die Oracle Advanced Analytics Option.

IBM bietet eine Integration von R in die eigene InfoSphere BigInsights und in Hadoop, die sich Big R^[173] nennt und etwa MapReduce implementiert. Auch mit der Platform Symphony^[174] sind mittels R Analysen möglich. Das Tochterunternehmen Netezza bindet R in das Hauptprodukt, die In-Memory-Datenbank TwinFin^[175] für schnelle Analysen großer Datenmengen ein.

SAP ermöglicht eine R-Anbindung über die In-Memory-Datenbank HANA^[176].

TIBCO Spotfire Analytics hat mit TIBCO Enterprise Runtime for R^[177] (TERR) eine Analyse-Plattform, die R beinhaltet. TIBCO stellt zudem den kommerziellen Dialekt von S (S-PLUS) bereit und erwarb StreamBase^[178], die eine Plattform für Complex Event Processing mit R-Integration bereit stellen.

Hewlett-Packard entwickelte Distributed R^[179]^[180] auf Grundlage von verteiltem Rechnen um R-Funktionen in die HP Vertica Analytics Platform zu integrieren.

MicroStrategy ermöglicht eine Integration von R mit dem R Integration Pack^[181], Information Builders mit WebFOCUS^[182]. In die Dundas BI von Dundas Data Visualization^[183] kann R eingebunden werden. Zementis modelliert mit der Predictive Model Markup Language^[184]^[185] Data-Mining-Fragestellungen einheitlich, führt sie in R aus und überführt sie in die eigenen Produkte ADAPA und UPPI. Techila^[186] integriert R zur Anwendungsprogrammierung mit verteiltem Rechnen. Innerhalb des icCube-Servers^[187] kann R für Online Analytical Processing verwendet werden.

Mehrere dieser Unternehmen haben sich 2015 zum R consortium unter der Leitung der Linux Foundation zusammengeschlossen. Ziel ist insbesondere die Verbesserung der geschäftlichen Infrastruktur um R komfortabler im Unternehmensumfeld einsetzen zu können.^[188] Mitglieder sind neben der R Foundation die Unternehmen Microsoft, RStudio, Tibco, alteryx, Google, Hewlett-Packard, Ketchum Trading, Mango Solutions und Oracle.^[189]

Die meisten wichtigen Software-Pakete, bei denen Statistik oder Mathematik einen Schwerpunkt bildet, unterstützen Schnittstellen zu R oder eine Integration. Dies sind SAS^[190] und JMP^[191], SPSS^[192], MATLAB^[193], Sage^[194], Mathematica^[195], Statistica^[196], gretl^[197], Showgun^[198], RapidMiner^[199], KNIME^[200] sowie Mondrian^[201], ASReml^[202] und Tableau^[203].

Außerdem bieten das Geoinformationssystem ArcGIS^[204], AFNI^[205] (Neurowissenschaften), Bioclipse^[206] (Biowissenschaften), GenGIS^[207] (Bioinformatik), Bio7^[208]^[209] (Ökologische Modellierung und Bildanalyse) sowie Compass^[210] von Cytel (für klinische Studien) eine Einbindung von R.

rApache^[211] ermöglicht die Entwicklung von Webanwendungen für R, die auf dem Apache HTTP Server basieren (Server Side Scripting). Zu weiteren Webangeboten zählen Rserve^[212] als binärer Server und Rwui^[213] für Java Webserver.

Auf die Funktionalität von R können zahlreiche Skriptsprachen zugreifen. Dazu zählen Python (rpy2^[214]), Julia (unter Anderem RCall^[215]), Perl (Statistics::R^[216]), Ruby (rsruby^[217]) und F# (RProvider^[218]). Mit PL/R^[219] kann R als Erweiterung von PostgreSQL zur serverseitigen Programmierung eingesetzt werden, was beispielsweise die Datenbank Rasdaman^[220] für Array- beziehungsweise Rasterdaten tut. Mit R-Integration^[221] ermöglicht MonetDB die Einbindung von R. R kann als Skriptsprache im LabKey Server^[222] (für Biomedizin) verwendet werden. Scripting in R selbst ist mit littler^[223] möglich.

SWIG^[224] macht in C und C++ geschriebene Module für R verfügbar. MicroAPL bindet mit APLX^[225] R in APL ein. Die Python-Werkzeuge zur Paketverwaltung (Conda^[226] von Continuum Analytics) und Automatisierung (Dexy^[227], mit dem R Filter) nutzen R.

Unterstützung durch die R Foundation

Die gemeinnützige R Foundation for Statistical Computing besitzt und verwaltet das Urheberrecht von R und die Dokumentation. Ein Ziel ist die Förderung der Verbreitung von R als Open-Source-Sprache. Zudem dient ihre Rolle der Kommunikation mit der Presse und an R interessierten Organisationen. Die R Foundation finanziert sich durch Mitgliedsbeiträge und Spenden.^[228]

Zeitschrift

Die Zeitschrift The R Journal wird zweimal jährlich im Juni und Dezember von der R Foundation als PDF-Datei herausgegeben. Sie informiert über Neuigkeiten in der R-Welt, Veränderungen in neuen R-Versionen, neue Pakete sowie Anwendertipps und Tutorials. Vor der ersten Ausgabe im Juni 2009 gab es die R News.^[229]

Konferenz

Jährlich findet die Konferenz useR! statt, die sich an R-Nutzer richtet. Die erste dieser Veranstaltungen war useR! 2004 im Mai 2004 in Wien. Nachdem 2005 ausgelassen wurde, fand die Konferenz jährlich statt, meist im Wechsel zwischen Europa und Nordamerika an verschiedenen Orten^[230]^[231]:

Jahr	Stadt	Land	Teilnehmer	Website
2004	Wien	Osterreich Österreich	194	useR! 2004
2006	Wien	Osterreich Österreich	334	useR! 2006
2007	Ames, Iowa	Vereinigte Staaten Vereinigte Staaten	unb.	useR! 2007
2008	Dortmund	Deutschland Deutschland	387	useR! 2008
2009	Rennes	Frankreich Frankreich	463	useR! 2009
2010	Gaithersburg, Maryland	Vereinigte Staaten Vereinigte Staaten	465	useR! 2010
2011	Coventry	Vereinigtes Konigreich Vereinigtes Königreich	430	useR! 2011
2012	Nashville, Tennessee	Vereinigte Staaten Vereinigte Staaten	469	useR! 2012
2013	Albacete	Spanien Spanien	328	useR! 2013
2014	Los Angeles, Kalifornien	Vereinigte Staaten Vereinigte Staaten	604	useR! 2014
2015	Aalborg	Danemark Dänemark	585	useR! 2015
2016	Stanford, Kalifornien	Vereinigte Staaten Vereinigte Staaten		useR! 2016

Zu den Aufgaben der R Foundation gehört auch die Präsentation von R auf anderen Konferenzen sowie beispielsweise die Förderung von entsprechenden Forschungsprojekten.

Mailing-Listen

Mailinglisten wurden eingerichtet und sind für Anwender mit Fragen zu R geöffnet. Antworten finden schnell statt, manchmal von Mitgliedern des R Core Team selbst.^[232]

Beispiel

Als einfaches Beispiel wird der Korrelationskoeffizient zweier Datenreihen berechnet:

# Groesse wird als numerischer Vektor
# durch den Zuweisungsoperator "<-" definiert:
Groesse <- c(176, 166, 172, 184, 179, 170, 176)

# Gewicht wird als numerischer Vektor definiert:
Gewicht <- c(65, 55, 67, 82, 75, 65, 75)

# Berechnung des Korrelationskoeffizienten nach Pearson mit der Funktion "cor":
cor(Gewicht, Groesse, method = "pearson")

Das Ergebnis lautet 0.9295038.

Als weitergehende Analyse kann eine lineare Regression durchgeführt werden. Dies kann in R durch die Funktion lm ausgeführt werden, wobei die abhängige Variable von den unabhängigen Variablen durch eine Tilde (~) getrennt wird. Die Funktion summary gibt die Koeffizienten der Regression und weitere Statistiken hierzu aus:

# Lineare Regression mit Gewicht als Zielvariable
# Ergebnis wird als reg gespeichert:
reg <- lm(Gewicht~Groesse)

# Ausgabe der Ergebnisse der obigen linearen Regression:
summary(reg)

Diagramme lassen sich einfach erzeugen:

# Streudiagramm der Daten:
plot(Gewicht~Groesse)

# Regressionsgerade hinzufügen:
abline(reg)

Sonstiges

Beschäftigte mit guten R-Kenntnissen, die an der Dice Tech Salary Survey (2013) teilnahmen, hatten ein höheres Durchschnittseinkommen als Beschäftigte mit anderen IT-Fertigkeiten.^[233]
Seit R-Version 2.14.0 hat jede Version einen unterhaltsamen Namen. Die Namensgebung ist unsystematisch, jedoch wurden einige Namen passend zu jahreszeitlichen Ereignissen gewählt. Die aktuelle Version (3.2.2) heißt Fire Safety.

Siehe auch

Liste von Statistik-Software

Literatur

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Weitere Literatur

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Weblinks

Commons: GNU R – Sammlung von Bildern, Videos und Audiodateien

Wikibooks: GNU R – Lern- und Lehrmaterialien

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Einzelnachweise

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„R (Programmiersprache)“ – Versionsunterschied

Version vom 17. Oktober 2015, 03:17 Uhr

Inhaltsverzeichnis

Geschichte

Eigenschaften

Programmierparadigmen

Syntax

Datenstrukturen

Klassen

Dateiformate

Vor- und Nachteile

Vorteile

Nachteile

Pakete

Benutzeroberfläche

Implementierungen von R

Unterstützung durch die R Foundation

Zeitschrift

Konferenz

Mailing-Listen

Beispiel

Sonstiges

Siehe auch

Literatur

Weblinks

Einzelnachweise

Navigationsmenü

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 {{Infobox Programmiersprache
  | Name                         = R
- | Logo                         = [[Datei:R logo.svg|200px|Logo]]
+ | Logo                         = [[Datei:Rlogo-simple.svg|200px|Logo]]
- | Beschreibung                 = <!--Beschreibung des Logos-->
+ | Beschreibung                 = neues Logo seit 2015
  | Paradigma                    = [[Funktionale Programmierung|funktional]], [[Dynamische Programmierung|dynamisch]], [[Objektorientierte Programmierung|objektorientiert]]
  | Erscheinungsjahr             = 1993
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 == Geschichte ==
-R wurde 1992 von den Statistikern [[Ross Ihaka]] und [[Robert Gentleman]] an der [[Universität Auckland]] entwickelt. Sie orientierten sich dabei eng an der in den [[Bell Laboratories]] (heute Teil von [[Alcatel-Lucent]]) entwickelten Sprache [[S (Programmiersprache)|S]] die zur Verarbeitung statistischer Daten dient. Daher ist die Mehrzahl der für S geschriebenen Programme unter R lauffähig.
+R wurde 1992 von den Statistikern [[Ross Ihaka]] und [[Robert Gentleman]] an der [[Universität Auckland]] entwickelt. Sie orientierten sich dabei eng an der in den [[Bell Laboratories]] (heute Teil von [[Alcatel-Lucent]]) entwickelten Sprache [[S (Programmiersprache)|S]] die zur Verarbeitung statistischer Daten dient. R kann als freie Implementierung von S angesehen werden. Daher ist die Mehrzahl der für S geschriebenen Programme unter R lauffähig.
 Die Entwickler schrieben zuerst einen [[Interpreter]] für [[Scheme]] und wandelten die Sprache soweit ab, dass sie S ähnelte. Der Name ist auf den Anfangsbuchstaben vom Vornamen der Entwickler zurückzuführen und zudem in Anlehnung an S entstanden. Die Programmierung von R fand in [[C (Programmiersprache)|C]], [[Fortran]] und in R selbst statt.<ref>{{Literatur|Autor=Ross Ihaka, Robert Gentleman| Titel={{lang|en|R: A Language for Data Analysis and Graphics}}| Sammelwerk={{lang|en|Journal of Computational and Graphical Statistics}}| Band=5| Nummer=3| Verlag=American Statistical Association, Institute of Mathematical Statistics, Interface Foundation of North America| Ort=Alexandria| Jahr=1996| Seiten=299–314| ISSN=1061-8600| Originalsprache=englisch| Online=[https://www.stat.auckland.ac.nz/~ihaka/downloads/R-paper.pdf PDF-Datei; 1,7 MB]| Zugriff=2015-07-29}}</ref>
-wurde die Sprache erstmals öffentlich vorgestellt; seit Juni 1995 steht R unter der {{lang|en|GNU General Public License}}.<ref>{{Literatur|Autor=Ross Ihaka | Herausgeber=Sanford Weisberg| Titel={{lang|en|R: Past and Future History}}| TitelErg={{lang|en|A Draft of a Paper for Interface ’98}}| Sammelwerk={{lang|en|Proceedings of the 30th Symposium on the Interface}}| Verlag=The Interface Foundation of North America| Jahr=1998| Seiten=392–396|Originalsprache=englisch |Online=[https://www.stat.auckland.ac.nz/~ihaka/downloads/Interface98.pdf PDF-Datei; 92,55 KB]| Zugriff=2015-07-29}}</ref> Das {{lang|en|Comprehensive R Archive Network}} als Plattform für Pakete startete am 23. April 1997. Der älteste [[Quelltext]] für Unixoide fällt auf dieses Datum; die [[Entwicklungsstadium (Software)#Alpha-Version|Alpha-Versionen]] für Microsoft Windows und Mac erschienen kurze Zeit später. Am 29. Februar 2000 wurde die als stabil betrachtete Version 1.0 veröffentlicht.
+wurde die Sprache erstmals öffentlich verbreitet: Die Designer luden [[Binärdatei]]en ihrer bisherigen Arbeit in der Sektion ''StatLib'' der [[Carnegie Mellon University]] hoch, welches eine Sammelstelle und ein Distributionskanal für statistische Software war und erhofften sich Feedback. Zudem gab es separate Bekanntmachungen an Personen, die sich enger mit S befassten. Martin Mächler von der [[ETH Zürich]] war einer der Feedbackgebenden. Er ermunterte Ihaka und Gentleman zudem zur freien Distribution von R sodass die Sprache seit Juni 1995 unter der {{lang|en|GNU General Public License}} steht.<ref>{{Literatur|Autor=Ross Ihaka | Herausgeber=Sanford Weisberg| Titel={{lang|en|R: Past and Future History}}| TitelErg={{lang|en|A Draft of a Paper for Interface ’98}}| Sammelwerk={{lang|en|Proceedings of the 30th Symposium on the Interface}}| Verlag=The Interface Foundation of North America| Jahr=1998| Seiten=392–396|Originalsprache=englisch |Online=[https://www.stat.auckland.ac.nz/~ihaka/downloads/Interface98.pdf PDF-Datei; 92,55 KB]| Zugriff=2015-07-29}}</ref> Seit 1997 gibt es das ''R Development Core Team'', das sich um die Weiterentwicklung von R kümmert und den Quellcode verändern kann. Mittlerweile zählen zwanzig Personen zum Team inklusive Ross Ihaka und Robert Gentleman. {{lang|en|Comprehensive R Archive Network}} als Plattform für Pakete startete am 23. April 1997 um Anwendern die Möglichkeit zu geben selbst geschriebene Funktionen mit Anderne zu teilen. Der älteste [[Quelltext]] für Unixoide fällt auf dieses Datum; die [[Entwicklungsstadium (Software)#Alpha-Version|Alpha-Versionen]] für Microsoft Windows und Mac erschienen kurze Zeit später. Am 29. Februar 2000 wurde die vom ''R Development Core Team'' als stabil betrachtete Version 1.0 veröffentlicht. Im September 2002 gründeten die Mitglieder des ''R Development Core Teams'' den [[Gemeinnützigkeit|gemeinnützigen]] Verein ''The R Foundation for Statistical Computing'' in [[Wien]], welcher sich um die Außendarstellung kümmert.
 Seit Dezember 2001 gibt es R für Mac OS X. Version 2.0 wurde am 4. Oktober 2004 veröffentlicht. Seitdem nutzt R [[Lazy Loading]], um Daten bei geringer Beanspruchung des [[Arbeitsspeicher]]s schnell laden zu können. Seit Version 2.1 (18. April 2005) unterstützt R unterschiedliche Sprachversionen ([[Internationalisierung (Softwareentwicklung)|Internationalisierung]]) und [[Zeichenkodierung]]en, insbesondere [[UTF-8]].
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 {{Zitat|Text=To understand computations in R, two slogans are helpful: Everything that exists is an object. Everything that happens is a function call. |Autor=John M. Chambers |Quelle=<ref>{{Literatur| Autor=John M. Chambers | Titel={{lang|en|Object-Oriented Programming, Functional Programming and R}}| Sammelwerk=Statistical Science | Jahr=2014| Band=29| Nummer=2| Seiten=167–180| Online=[http://arxiv.org/pdf/1409.3531 PDF-Datei; 244kB]}}</ref> |lang=en |Übersetzung=Um Berechnungen in R zu verstehen sind zwei Sätze hilfreich: Alles, was existiert, ist ein Objekt. Alles, was passiert, ist ein Funktionsaufruf.}}
-Das [[Funktionale Programmierung|funktionale]] Herz ist von Scheme und [[Haskell (Programmiersprache)|Haskell]] inspiriert. Funktionen können als [[First-Class-Objekt]]e neu erstellt, unter anderem Namen gespeichert werden, überschrieben werden (sie sind somit keine [[Schlüsselwort (Programmierung)|Schlüsselworte]]) und ihrerseits an andere Funktionen übergeben werden ([[Closure (Funktion)|Closures]]). Es ist möglich Funktionen zu benennen oder anonym zu [[Deklaration (Programmierung)|deklarieren]] ([[Anonyme Funktion|Lambda-Funktionen]]). Einige Funktionen sind dazu geschaffen, vektorwertig ausgeführt zu werden; für [[Rekursion]] wurde nicht optimiert. Viele Funktionen arbeiten unterschiedlich in Abhängigkeit vom Input ([[Reflexion (Programmierung)|Reflexion]]). Oft gibt es notwendige Argumente für Funktionen (beispielsweise Daten), meistens weitere, optionale Argumente. Argumente können in Abhängigkeit anderer Argumente definiert werden. Argumente werden per [[Objektkopie|deep copy]] übergeben. Die Namen der jeweiligen Argumente können beim Funktionsaufruf abgekürzt werden, sodass sie eindeutig sind oder weggelassen werden, sofern die Reihenfolge der Argumente übereinstimmt. Darüber hinaus gibt es die Möglichkeit beim Erstellen neuer Funktion bestimmte Werte als [[Voreinstellung]] zu setzen. Sofern nicht anders spezifiziert ist das zuletzt zugewiesene Objekt innerhalb einer Funktion ihr [[Return Code|Rückgabewert]]. Insgesamt bestehen Funktionen aus den Komponenten Argumente, Körper und Umgebung. Für die Funktionsweise von Funktionen ist die Umgebung entscheidend, in der sie erstellt wurde, nicht die, aus der sie aufgerufen wird ([[Variable (Programmierung)#Variablen in einer Blockstruktur|Lexical Scoping]]). Neu erstellte Objekte befinden sich in der Umgebung, in der sie erschaffen wurden und jeder auszuwertende Ausdruck kann durch sein Ergebnis ersetzt werden ([[referenzielle Transparenz]]). R verwendet [[Lazy Evaluation]], das heißt Code wird erst [[Auswertung (Informatik)|ausgewertet]], wenn er benötigt wird (call by need). R kann daher mit [[Future (Programmierung)|Futures]] umgehen, was es darüber hinaus ermöglicht Funktionen ineinander zu verschachteln und unbegrenzte Datenstrukturen zu erstellen. Berechnungen auf [[Symbolische Mathematik|symbolischer]] Ebene sind standardmäßig kein Bestandteil von R.
+Das [[Funktionale Programmierung|funktionale]] Herz ist von Scheme und [[Haskell (Programmiersprache)|Haskell]] inspiriert. Funktionen können als [[First-Class-Objekt]]e neu erstellt, unter anderem Namen gespeichert werden, überschrieben werden (sie sind somit keine [[Schlüsselwort (Programmierung)|Schlüsselworte]]) und ihrerseits an andere Funktionen übergeben werden ([[Closure (Funktion)|Closures]]). Es ist möglich Funktionen zu benennen oder anonym zu [[Deklaration (Programmierung)|deklarieren]] ([[Anonyme Funktion|Lambda-Funktionen]]). Einige Funktionen sind dazu geschaffen, vektorwertig ausgeführt zu werden; für [[Rekursion]] wurde nicht optimiert. Viele Funktionen arbeiten unterschiedlich in Abhängigkeit vom Input ([[Reflexion (Programmierung)|Reflexion]]). Oft gibt es notwendige Argumente für Funktionen (beispielsweise Daten), meistens weitere, optionale Argumente. Argumente können in Abhängigkeit anderer Argumente definiert werden. Argumente werden per [[Objektkopie|deep copy]] übergeben. Die Namen der jeweiligen Argumente können beim Funktionsaufruf abgekürzt werden, sodass sie eindeutig sind oder weggelassen werden, sofern die Reihenfolge der Argumente übereinstimmt. Darüber hinaus gibt es die Möglichkeit beim Erstellen neuer Funktion bestimmte Werte als [[Voreinstellung]] zu setzen. Sofern nicht anders spezifiziert ist das zuletzt zugewiesene Objekt innerhalb einer Funktion ihr [[Return Code|Rückgabewert]]. Insgesamt bestehen Funktionen aus den Komponenten Argumente, Körper und Umgebung. Für die Funktionsweise von Funktionen ist die Umgebung entscheidend, in der sie erstellt wurde, nicht die, aus der sie aufgerufen wird. Dieses ([[Variable (Programmierung)#Variablen in einer Blockstruktur|Lexical Scoping]]) ist eine der Funktionalitäten von Scheme, die in R übernommen wurde und in den anderen S-Implementierungen nicht existiert. Neu erstellte Objekte befinden sich in der Umgebung, in der sie erschaffen wurden und jeder auszuwertende Ausdruck kann durch sein Ergebnis ersetzt werden ([[referenzielle Transparenz]]). R verwendet [[Lazy Evaluation]], das heißt Code wird erst [[Auswertung (Informatik)|ausgewertet]], wenn er benötigt wird (call by need). R kann daher mit [[Future (Programmierung)|Futures]] umgehen, was es darüber hinaus ermöglicht Funktionen ineinander zu verschachteln und unbegrenzte Datenstrukturen zu erstellen. Berechnungen auf [[Symbolische Mathematik|symbolischer]] Ebene sind standardmäßig kein Bestandteil von R.
 R hat zudem Eigenschaften, die für [[Dynamische Programmierung|dynamische]] Programmierung typisch sind. Variablen können flexibel die Struktur verändern. Es ist möglich Code für noch nicht ausgewertete Ausdrücke zu erhalten. Text kann dynamisch als Code ausgewertet werden. [[Printf]] wird zur Formatierung von Zeichenketten unterstützt. Des Weiteren können die Futures mehrfach ausgewertet werden.
-Um 1990 erschien die vierte Version von S, welche die Sprache um [[Klasse (Objektorientierung)|Klassen]] und [[Multimethode]]n für [[Polymorphie (Programmierung)|Ad-hoc Polymorphie]] erweitert, sodass [[Objektorientierte Programmierung|objektorientierte]] Programmierung möglich wurde. R implementiert diese S4-Klassen. Als Klassensystem mit anderer Herangehensweise sind die Referenzklassen seit 2010 ein Teil von R.
+erschien die vierte Version von S, welche die Sprache um [[Klasse (Objektorientierung)|Klassen]] und [[Multimethode]]n für [[Polymorphie (Programmierung)|Ad-hoc Polymorphie]] erweitert, sodass [[Objektorientierte Programmierung|objektorientierte]] Programmierung möglich wurde. R implementiert diese S4-Klassen. Als Klassensystem mit anderer Herangehensweise sind die Referenzklassen seit 2010 ein Teil von R.
 Eingelesene Daten speichert R im [[Hauptspeicher]]. Die Datenspeicherung erfolgt spaltenorientiert. R nutzt [[Garbage Collection]] zur Verringerung des Speicherbedarfs. Es gibt kein [[Aliasing]] und [[Nebenläufigkeit]] wird nicht unterstützt.
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 === Syntax ===
-R ist [[Case sensitivity|case sensitive]], also Groß- und Kleinschreibung beachtend. Objekte können mit dem [[Zuweisung]]soperator (<code><-</code> und in vielen Fällen <code>=</code>) erstellt oder überschrieben werden. Für Objektnamen sind [[Alphanumerische Zeichen|alphanumerische Zeichen]], [[Punkt (Satzzeichen)|Punkt]] und [[Unterstrich]] erlaubt, als erstes Zeichen jedoch nur Buchstaben oder ein Punkt (in diesem Fall ist das Objekt versteckt). Der Super-Zuweisungsoperator (<code><<-</code>) weist Variablen der nächst-höheren Umgebung Werte zu und bildet die einzige Möglichkeit  [[Wirkung (Informatik)|Wirkungen]] zu erzielen. Funktionen dienen dazu Variablen zu verändern, miteinander in Beziehung zu setzen, statistische Analysen durchzuführen und mehr. Nach dem Funktionsnamen steht eine öffnende runde [[Klammer (Zeichen)|Klammer]]; die schließende runde Klammer schließt die Funktion ab. Innerhalb der Klammern können der Funktion Argumente übergeben werden, die durch [[Komma]]s getrennt werden. Die [[Logischer Operator|logischen]], [[Operator (Mathematik)|mathematischen]] und Zuweisungsoperatoren sowie Operatoren der Art <code>%...%</code> (dazu zählen alle benutzerdefinierten) werden üblicherweise statt einer Voranstellung zwischen zwei Argumenten platziert. Funktionen, die nacheinander ausgeführt werden sollen, können durch [[Semikolon|Semikola]] getrennt werden oder in separate Codezeilen geschrieben werden. Eckige Klammern dienen der Indizierung von Elementen aus Datenstrukturen. Das [[Dollarzeichen]] (<code>$</code>) erleichtert - sofern vorhanden - eine Indizierung über Namen. Geschweifte Klammern legen [[Blockstruktur|Programmierblöcke]] fest. Text nach dem [[Doppelkreuz (Schriftzeichen)|Doppelkreuz]] (<code>#</code>) stellt bis zum Zeilenende einen Kommentar dar. [[Einrückungsstil|Einrückungen]] und wiederholter [[Leerraum]] haben keinen Einfluss auf die Ausführung von R-Code.
+R ist [[Case sensitivity|case sensitive]], also Groß- und Kleinschreibung beachtend. Objekte können mit dem [[Zuweisung]]soperator (<code><-</code> und in vielen Fällen <code>=</code>) erstellt oder überschrieben werden. Für Objektnamen sind [[Alphanumerische Zeichen|alphanumerische Zeichen]], [[Punkt (Satzzeichen)|Punkt]] und [[Unterstrich]] erlaubt, als erstes Zeichen jedoch nur Buchstaben oder ein Punkt (in diesem Fall ist das Objekt versteckt). Der Super-Zuweisungsoperator (<code><<-</code>) weist Variablen der nächst-höheren Umgebung Werte zu und bildet die einzige Möglichkeit  [[Wirkung (Informatik)|Wirkungen]] zu erzielen. Funktionen dienen dazu Variablen zu verändern, miteinander in Beziehung zu setzen, statistische Analysen durchzuführen und mehr. Nach dem Funktionsnamen steht beim Aufruf eine öffnende runde [[Klammer (Zeichen)|Klammer]]; die schließende runde Klammer schließt die Funktion ab. Innerhalb der Klammern können der Funktion Argumente übergeben werden, die durch [[Komma]]s getrennt werden. Die [[Logischer Operator|logischen]], [[Operator (Mathematik)|mathematischen]] und Zuweisungsoperatoren sowie Operatoren der Art <code>%...%</code> (dazu zählen alle benutzerdefinierten) werden üblicherweise statt einer Voranstellung zwischen zwei Argumenten platziert. Funktionen, die nacheinander ausgeführt werden sollen, können durch [[Semikolon|Semikola]] getrennt werden oder in separate Codezeilen geschrieben werden. Eckige Klammern dienen der Indizierung von Elementen aus Datenstrukturen. Das [[Dollarzeichen]] (<code>$</code>) erleichtert - sofern vorhanden - eine Indizierung über Namen. Geschweifte Klammern legen [[Blockstruktur|Programmierblöcke]] fest. Text nach dem [[Doppelkreuz (Schriftzeichen)|Doppelkreuz]] (<code>#</code>) stellt bis zum Zeilenende einen Kommentar dar. [[Einrückungsstil|Einrückungen]] und wiederholter [[Leerraum]] haben keinen Einfluss auf die Ausführung von R-Code.
 Im Bereich [[Kontrollstruktur]]en gibt es <code>if</code>, <code>elseif</code>, <code>else</code> und das elementweise <code>ifelse</code> sowie <code>switch</code> als [[Bedingte Anweisung und Verzweigung|bedingte Anweisungen]] und die [[Schleife (Programmierung)|Schleifen]] <code>for</code> (Zähl- und Mengenschleife), <code>while</code> (kopfgesteuert) sowie <code>repeat ... until</code> (fußgesteuert). [[Sprunganweisung|Goto-Sprunganweisungen]] sind kein Bestandteil von R.
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 === Dateiformate ===
-R kann Daten aus den Textdateiformaten [[CSV (Dateiformat)|csv]] und [[Textdatei|txt]] einlesen und dahin exportieren. Mit Hilfe von Paketen (siehe unten) können zahlreiche andere Dateiformate importiert und exportiert werden. Daten können zudem aus der [[Zwischenablage]] ''(clipboard)'' eingefügt werden. Aus R heraus können ''devices'' geöffnet werden, mit denen Output statt in die Konsole in Dateien geschrieben wird. Dabei werden die Grafikformate [[JPEG|jpeg]], [[Portable Network Graphics|png]], [[Scalable Vector Graphics|svg]], [[Tagged Image File Format|tiff]], [[Windows Bitmap]] und [[Windows Metafile|Metafile]] sowie [[Cairo (Grafikbibliothek)|Cairo]]-Grafiken unterstützt. Außerdem können die Formate [[Portable Document Format|pdf]], [[Postscript]] und [[Encapsulated PostScript]] erstellt werden.
+R kann Daten aus den Textdateiformaten [[CSV (Dateiformat)|csv]] und [[Textdatei|txt]] einlesen und dahin exportieren. Mit Hilfe von Paketen (siehe unten) können zahlreiche andere Dateiformate importiert und exportiert werden. Daten können zudem aus der [[Zwischenablage]] ''(clipboard)'' eingefügt werden. Aus R heraus können ''devices'' geöffnet werden, mit denen Output statt in die Konsole in Dateien geschrieben wird. Dabei werden die Grafikformate [[JPEG|jpeg]], [[Portable Network Graphics|png]], [[Scalable Vector Graphics|svg]], [[Tagged Image File Format|tiff]], [[Windows Bitmap]] und [[Windows Metafile|Metafile]] sowie [[Cairo (Grafikbibliothek)|Cairo]]-Grafiken unterstützt. Außerdem können die Formate [[Portable Document Format|pdf]], [[Postscript]] und [[Encapsulated PostScript]] erstellt werden und die beim Mac OS X verbreitete Grafikschicht [[Quartz (OS X)|Quartz]] sowie unix-typische [[X Window System]] und [[Xfig]] angesprochen werden.
 In R kann Code als Skript in Textdateien gespeichert werden; diese haben üblicherweise die Endung ''.R''. Das Format ''.RData'' (oder kurz ''.Rda'') wird verwendet um Daten und Ergebnisse effizient zu exportieren. Beim Beenden einer [[Sitzung (Informatik)|Sitzung]] kann auch die Arbeitsumgebung als ''.RData'' gespeichert werden und die zuletzt verwendeten Befehle als ''.Rhistory''. Einzelne Objekte können als ''.Rds'' gespeichert werden.
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 === Nachteile ===
-Eine [[grafische Benutzeroberfläche]] ist in R nicht vorhanden und muss separat installiert werden. Die Sprache erfordert somit Programmierfertigkeiten, um sie nutzen zu können, was anfangs zu einer flachen [[Lernkurve]] führen kann. R-Editoren kommen dem teilweise entgegen, nicht jedoch in dem Umfang wie andere Statistik-Software. Hinzu kommt, dass R für eine sinnvolle Nutzung ein größeres Maß an statistischem Verständnis erfordert. Die Dokumentation der R-Befehle ist teilweise kurz und/oder uneinheitlich. Auch die Bezeichnung von Funktionen und Optionen in der Sprache selbst (besonders in Paketen) folgt nur wenigen Konventionen. Eine ausgiebige inhaltliche Qualitätssicherung von neuen Paketen findet nicht statt. Bei Fehlfunktionen kann niemand zur Rechenschaft gezogen werden oder ist für eine schnelle Verbesserung verantwortlich. Performance-Optimierung spielt bei R nur eine nachgeordnete Rolle, weshalb andere Programmiersprachen oft schneller sind.
+Eine vollständige [[grafische Benutzeroberfläche]] wie sie in anderen Statistikprogrammen existiert, ist in R nicht vorhanden. Die Sprache erfordert somit Programmierfertigkeiten um sie nutzen zu können, was erste Ergebnisse langsamer entstehen lässt. Hinzu kommt, dass R für eine sinnvolle Nutzung ein größeres Maß an statistischem Verständnis erfordert. Die Dokumentation der R-Befehle ist teilweise kurz und/oder uneinheitlich. Auch die Bezeichnung von Funktionen und Optionen in der Sprache selbst (besonders in Paketen) folgt nur wenigen Konventionen. Eine ausgiebige inhaltliche Qualitätssicherung von neuen Paketen findet nicht statt. Bei Fehlfunktionen kann niemand zur Rechenschaft gezogen werden oder ist für eine schnelle Verbesserung verantwortlich. Performance-Optimierung spielt bei R nur eine nachgeordnete Rolle, weshalb andere Programmiersprachen oft schneller sind.
 == Pakete ==
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 Mehrere Pakete liefern Schnittstellen um auf Datenbanken zuzugreifen. Dazu zählen ''RODBC''<ref>{{Internetquelle |url=http://cran.r-project.org/web/packages/RODBC/index.html |titel=R-Paket RODBC |titelerg=ODBC Database Access|autor=Brian Ripley, Michael Lapsley |hrsg=The R Foundation |werk=CRAN |zugriff=2015-06-30 |sprache=englisch |kommentar=aktuelle Version: 1.3-12 }}</ref> ([[Open Database Connectivity|ODBC]]), das [[Front-End und Back-End|Front-End]] ''DBI'' <ref>{{Internetquelle |url=http://cran.r-project.org/web/packages/DBI/index.html |titel=R-Paket DBI|titelerg=R Database Interface|autor=Hadley Wickham et al. |hrsg=The R Foundation |werk=CRAN |zugriff=2015-06-30 |sprache=englisch |kommentar=aktuelle Version: 0.3.1 }}</ref> sowie ''RMySQL''<ref>{{Internetquelle |url=http://cran.r-project.org/web/packages/RMySQL/index.html |titel=R-Paket RMySQL |titelerg=Database Interface and MySQL Driver for R|autor=Jeroen Ooms et al. |hrsg=The R Foundation |werk=CRAN |zugriff=2015-06-30 |sprache=englisch |kommentar=aktuelle Version: 0.10.3 }}</ref> ([[MySQL]]), ''RPostgreSQL''<ref>{{Internetquelle |url=http://cran.r-project.org/web/packages/RPostgreSQL/index.html |titel=R-Paket RPostgreSQL |titelerg=R interface to the PostgreSQL database system|autor=Tomoaki Nishiyama et al. |hrsg=The R Foundation |werk=CRAN |zugriff=2015-06-30 |sprache=englisch |kommentar=aktuelle Version: 0.4 }}</ref> ([[PostgreSQL]]), ''teradataR''<ref>{{Internetquelle |url=https://github.com/Teradata/teradataR |titel=R-Paket teradataR |titelerg=SQLite Interface for R|autor=Teradata |hrsg=GitHub, Inc. |werk=GitHub |zugriff=2015-07-29 |sprache=englisch |kommentar=aktuelle Version: 1.1.0 }}</ref> ([[Teradata|Teradata]] ''Aster''), ''MonetDB.R''<ref>{{Internetquelle |url=http://cran.r-project.org/web/packages/MonetDB.R/index.html |titel=R-Paket MonetDB.R |titelerg=Connect MonetDB to R |autor=Hannes Mühleisen, Thomas Lumley, Anthony Damico |hrsg=The R Foundation |werk=CRAN |zugriff=2015-08-19 |sprache=englisch |kommentar=aktuelle Version: 0.9.7 }}</ref>([[MonetDB]]), ''rredis''<ref>{{Internetquelle |url=http://cran.r-project.org/web/packages/rredis/index.html |titel=R-Paket rredis |titelerg="Redis" Key/Value Database Client |autor=Bryan W. Lewis |hrsg=The R Foundation |werk=CRAN |zugriff=2015-08-25 |sprache=englisch |kommentar=aktuelle Version: 1.7.0 }}</ref> ([[Redis]]), ''RSQLite''<ref>{{Internetquelle |url=http://cran.r-project.org/web/packages/RSQLite/index.html |titel=R-Paket RSQLite|titelerg=SQLite Interface for R|autor=Hadley Wickham et al. |hrsg=The R Foundation |werk=CRAN |zugriff=2015-06-30 |sprache=englisch |kommentar=aktuelle Version: 1.0.0 }}</ref> ([[SQLite]]), ''RJDBC''<ref>{{Internetquelle |url=http://cran.r-project.org/web/packages/RJDBC/index.html |titel=R-Paket RJDBC|titelerg=Provides access to databases through the JDBC interface|autor=Simon Urbanek |hrsg=The R Foundation |werk=CRAN |zugriff=2015-06-30 |sprache=englisch |kommentar=aktuelle Version: 0.2-5 }}</ref> ([[Java Database Connectivity|JDBC]]) und ''ROracle''<ref>{{Internetquelle |url=http://cran.r-project.org/web/packages/ROracle/index.html |titel=R-Paket ROracle |titelerg=OCI based Oracle database interface for R|autor=Denis Mukhin, David A. James, Jake Luciani |hrsg=The R Foundation |werk=CRAN |zugriff=2015-06-30 |sprache=englisch |kommentar=aktuelle Version: 1.1-12 }}</ref> für [[Oracle (Datenbanksystem)|Oracle-Datenbanken]]. ''rmongodb''<ref>{{Internetquelle |url=http://cran.r-project.org/web/packages/rmongodb/index.html |titel=R-Paket rmongodb|titelerg=R-MongoDB driver|autor=Markus Schmidberger et al. |hrsg=The R Foundation |werk=CRAN |zugriff=2015-06-30 |sprache=englisch |kommentar=aktuelle Version: 1.8.0 }}</ref> bietet eine Schnittstelle zu [[MongoDB]] und ''ibmdbR''<ref>{{Internetquelle |url=http://cran.r-project.org/web/packages/ibmdbR/index.html |titel=R-Paket ibmdbR |titelerg=IBM in-Database Analytics for R |autor=Michael Wurst |hrsg=The R Foundation |werk=CRAN |zugriff=2015-08-25 |sprache=englisch |kommentar=aktuelle Version: 1.42.2 }}</ref> zu ''dashdb'' als Teil der [[Platform as a Service]] [[Bluemix]] von [[IBM]]. Auf die Zeitreihendatenbank [[FAME (Datenbank)|FAME]] kann mit dem gleichnamigen Paket ''fame''<ref>{{Internetquelle |url=http://cran.r-project.org/web/packages/fame/index.html |titel=R-Paket fame |titelerg=Interface for FAME Time Series Database |autor=Jeff Hallman |hrsg=The R Foundation |werk=CRAN |zugriff=2015-08-19 |sprache=englisch |kommentar=aktuelle Version: 2.21 }}</ref> zugegriffen werden. ''SparkR''<ref>{{Internetquelle |url=https://spark.apache.org/docs/latest/sparkr.html |titel=R-Paket SparkR |titelerg=R on Spark |autor=Spark |hrsg=The Apache Software Foundation |werk=Spark |zugriff=2015-07-29 |sprache=englisch |kommentar=aktuelle Version: 1.4.1 }}</ref><ref>{{Internetquelle |url=http://www.heise.de/developer/meldung/Big-Data-Framework-Spark-unterstuetzt-R-und-Python-3-2689705.html |titel=Big-Data-Framework Spark unterstützt R und Python 3 |autor=Alexander Neumann |hrsg=Heise Medien GmbH & Co. KG |werk=heise Developer |datum=2015-06-15| zugriff=2015-07-29 |sprache=deutsch }}</ref> bindet R in das Big-Data-[[Framework]] [[Apache Spark]] ein, welches auf [[In-Memory-Datenbank|In-Memory]]-Verarbeitung basiert. [[SQL]]-ähnliche Abfragen können mit ''sqldf''<ref>{{Internetquelle |url=http://cran.r-project.org/web/packages/sqldf/index.html |titel=R-Paket sqldf |titelerg=Perform SQL Selects on R Data Frames|autor=Gabor Grothendieck |hrsg=The R Foundation |werk=CRAN |zugriff=2015-06-30 |sprache=englisch |kommentar=aktuelle Version: 0.4-10 }}</ref> innerhalb von R genutzt werden.
-Verschiedene Pakete bieten Schnittstellen zu anderen Programmiersprachen, die vorwiegend zur Performance-Optimierung eingesetzt werden, hauptsächlich ''Rcpp''<ref>{{Internetquelle |url=http://cran.r-project.org/web/packages/Rcpp/index.html |titel=R-Paket Rcpp|titelerg=Seamless R and C++ Integration|autor=Dirk Eddelbuettel et al. |hrsg=The R Foundation |werk=CRAN |zugriff=2015-06-30 |sprache=englisch |kommentar=aktuelle Version: 0.11.6 }}</ref><ref>{{Literatur|Autor=Dirk Eddelbuettel| Titel={{lang|en|Seamless R and C++ Integration with Rcpp}}| Verlag=Springer| Ort=New York| Jahr=2013| ISBN=978-1-4614-6867-7}}</ref> für [[C++]]. ''rJava''<ref>{{Internetquelle |url=http://cran.r-project.org/web/packages/rJava/index.html |titel=R-Paket rJava|titelerg=Low-level R to Java interface|autor=Simon Urbanek |hrsg=The R Foundation |werk=CRAN |zugriff=2015-06-30 |sprache=englisch |kommentar=aktuelle Version: 0.9-6 }}</ref> bietet eine Schnittstelle zu [[Java (Programmiersprache)|Java]], ''rPython''<ref>{{Internetquelle |url=http://cran.r-project.org/web/packages/rPython/index.html |titel=R-Paket rPython|titelerg=Package allowing R to call Python|autor=Carlos Javier Gil Bellosta |hrsg=The R Foundation |werk=CRAN |zugriff=2015-06-30 |sprache=englisch |kommentar=aktuelle Version: 0.0-5 }}</ref> für [[Python (Programmiersprache)|Python]]. Der [[Kommandozeileninterpreter]] [[IPython]] (Jupyter) kann mit ''IRkernel''<ref>{{Internetquelle |url=https://github.com/IRkernel/IRkernel |titel=R-Paket IRkernel |titelerg=R kernel for IPython |autor=Thomas Kluyver et al. |hrsg=GitHub, Inc. |werk=GitHub |zugriff=2015-08-20 |sprache=englisch |kommentar=aktuelle Version: 0.4 }}</ref> genutzt werden. Mit ''rocker''<ref>{{Internetquelle |url=https://github.com/rocker-org/rocker |titel=R-Paket rocker| autor=Dirk Eddelbuettel |hrsg=GitHub, Inc. |werk=GitHub |zugriff=2015-08-07 |sprache=englisch |kommentar=aktuelle Version: NN }}</ref> kann R im Rahmen von [[Docker (Software)|Docker]] in [[Virtualisierung (Informatik)#Betriebssystemvirtualisierung mittels OS-Container|virtuellen Containern]] isoliert werden.
+Verschiedene Pakete bieten Schnittstellen zu anderen Programmiersprachen, die vorwiegend zur Performance-Optimierung eingesetzt werden, hauptsächlich ''Rcpp''<ref>{{Internetquelle |url=http://cran.r-project.org/web/packages/Rcpp/index.html |titel=R-Paket Rcpp|titelerg=Seamless R and C++ Integration|autor=Dirk Eddelbuettel et al. |hrsg=The R Foundation |werk=CRAN |zugriff=2015-06-30 |sprache=englisch |kommentar=aktuelle Version: 0.11.6 }}</ref><ref>{{Literatur|Autor=Dirk Eddelbuettel| Titel={{lang|en|Seamless R and C++ Integration with Rcpp}}| Verlag=Springer| Ort=New York| Jahr=2013| ISBN=978-1-4614-6867-7}}</ref> für [[C++]]. ''rJava''<ref>{{Internetquelle |url=http://cran.r-project.org/web/packages/rJava/index.html |titel=R-Paket rJava|titelerg=Low-level R to Java interface|autor=Simon Urbanek |hrsg=The R Foundation |werk=CRAN |zugriff=2015-06-30 |sprache=englisch |kommentar=aktuelle Version: 0.9-6 }}</ref> bietet eine Schnittstelle zu [[Java (Programmiersprache)|Java]], ''rscala'' für [[Scala]]<ref>{{Internetquelle |url=http://cran.r-project.org/web/packages/rscala/index.html |titel=R-Paket rscala |titelerg=Bi-Directional Interface Between R and Scala with Callbacks |autor=David B. Dahl et al. |hrsg=The R Foundation |werk=CRAN |zugriff=2015-10-17 |sprache=englisch |kommentar=aktuelle Version: 1.0.6 }}</ref> und ''rPython''<ref>{{Internetquelle |url=http://cran.r-project.org/web/packages/rPython/index.html |titel=R-Paket rPython|titelerg=Package allowing R to call Python|autor=Carlos Javier Gil Bellosta |hrsg=The R Foundation |werk=CRAN |zugriff=2015-06-30 |sprache=englisch |kommentar=aktuelle Version: 0.0-5 }}</ref> für [[Python (Programmiersprache)|Python]]. Der [[Kommandozeileninterpreter]] [[IPython]] (Jupyter) kann mit ''IRkernel''<ref>{{Internetquelle |url=https://github.com/IRkernel/IRkernel |titel=R-Paket IRkernel |titelerg=R kernel for IPython |autor=Thomas Kluyver et al. |hrsg=GitHub, Inc. |werk=GitHub |zugriff=2015-08-20 |sprache=englisch |kommentar=aktuelle Version: 0.4 }}</ref> genutzt werden. Mit ''rocker''<ref>{{Internetquelle |url=https://github.com/rocker-org/rocker |titel=R-Paket rocker| autor=Dirk Eddelbuettel |hrsg=GitHub, Inc. |werk=GitHub |zugriff=2015-08-07 |sprache=englisch |kommentar=aktuelle Version: NN }}</ref> kann R im Rahmen von [[Docker (Software)|Docker]] in [[Virtualisierung (Informatik)#Betriebssystemvirtualisierung mittels OS-Container|virtuellen Containern]] isoliert werden.
 Das Paket ''twitteR''<ref>{{Internetquelle |url=http://cran.r-project.org/web/packages/twitteR/index.html |titel=R-Paket twitteR|titelerg=R Based Twitter Client |autor=Jeff Gentry |hrsg=The R Foundation |werk=CRAN |zugriff=2015-07-02 |sprache=englisch |kommentar=aktuelle Version: 1.1.8 }}</ref> erlaubt einen Zugriff auf Beiträge bei [[Twitter]], ''Rfacebook''<ref>{{Internetquelle |url=http://cran.r-project.org/web/packages/Rfacebook/index.html |titel=R-Paket Rfacebook |titelerg=Access to Facebook API via R |autor=Pablo Barbera, Michael Piccirilli |hrsg=The R Foundation |werk=CRAN |zugriff=2015-07-02 |sprache=englisch |kommentar=aktuelle Version: 0.5 }}</ref> greift auf die [[Facebook]] [[Programmierschnittstelle|API]] zu. Mit ''googleVis''<ref>{{Internetquelle |url=http://cran.r-project.org/web/packages/googleVis/index.html |titel=R-Paket googleVis |titelerg=R Interface to Google Charts |autor=Markus Gesmann, Diego de Castillo, Joe Cheng |hrsg=The R Foundation |werk=CRAN |zugriff=2015-07-02 |sprache=englisch |kommentar=aktuelle Version: 0.5.8 }}</ref><ref>{{Literatur| Autor=Markus Gesmann, Diego de Castillo| Titel={{lang|en|googleVis: Interface between R and the Google Visualisation API}} | Sammelwerk=The R Journal| Jahr=2011| Band=3| Nummer=2| Seiten=40–44| Online=[http://journal.r-project.org/archive/2011-2/RJournal_2011-2_Gesmann+de~Castillo.pdf PDF-Datei; 512 kB]}}</ref> können die [[Google]] Charts genutzt werden, mit ''RGoogleAnalytics''<ref>{{Internetquelle |url=http://cran.r-project.org/web/packages/RGoogleAnalytics/index.html |titel=R-Paket RGoogleAnalytics |titelerg=R Wrapper for the Google Analytics API |autor=Michael Pearmain et al. |hrsg=The R Foundation |werk=CRAN |zugriff=2015-07-29 |sprache=englisch |kommentar=aktuelle Version: 0.1.1 }}</ref> [[Google Analytics]]. Dieser [[Wikipedia]]-Artikel und weitere Seiten verwandter Projekte lassen sich als [[HTML]] oder [[Wikitext]] mit ''WikipediR''<ref>{{Internetquelle |url=http://cran.r-project.org/web/packages/WikipediR/index.html |titel=R-Paket WikipediR |titelerg=A MediaWiki API Wrapper |autor=Oliver Keyes |hrsg=The R Foundation |werk=CRAN |zugriff=2015-08-30 |sprache=englisch |kommentar=aktuelle Version: 1.2.0 }}</ref> in R laden.
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 R läuft in einer Kommandozeilenumgebung. Darüber hinaus gibt es mehrere grafische Benutzeroberflächen oder [[integrierte Entwicklungsumgebung]]en. Dazu zählen das [[RStudio]]<ref>{{Internetquelle |url=https://www.rstudio.com/ |titel=RStudio|autor=Joseph J. Allaire et al. |hrsg=RStudio, Inc. |werk=RStudio |zugriff=2015-07-29 |sprache=englisch |kommentar=aktuelle Version: 0.99.463}}</ref> (auch als Server-Version erhältlich), das [[Statistiklabor]], die Java-basierte Benutzeroberfläche JGR<ref>{{Internetquelle |url=http://www.rforge.net/JGR/ |titel=JGR - Java GUI for R|autor=Markus Helbig, Simon Urbanek, Ian Fellows |hrsg=The R Foundation |werk=RForge |zugriff=2015-07-07 |sprache=englisch |kommentar=aktuelle Version: 1.7-16}}</ref> (''Jaguar'', ''Java GUI for R''), [[RKWard]], R AnalyticFlow<ref>{{Internetquelle |url=http://www.ef-prime.com/products/ranalyticflow_en/features.html |titel=Features |autor=R Analytic Flow |hrsg=ef-prime, Inc. |werk=ef-prime |zugriff=2015-08-12 |sprache=englisch |kommentar=aktuelle Version: 2.1.4 }}</ref>, die Mathematik-Software [[Cantor (Software)|Cantor]]<ref>{{Internetquelle |url=https://edu.kde.org/cantor/ |titel=Cantor |autor=Alexander Rieder |hrsg=KDE e.V. |werk=KDEdu |zugriff=2015-08-12 |sprache=englisch |kommentar=aktuelle Version: 0.1 }}</ref> sowie StatET ([[Eclipse (IDE)|Eclipse]])<ref>{{Internetquelle |url=http://www.walware.de/goto/statet |titel=StatET for R|autor=Stephan Wahlbrink |werk=WalWare |zugriff=2015-07-07 |sprache=englisch| kommentar=aktuelle Version: 3.4.2 }}</ref> und der darauf aufbauende [[Architect]]<ref>{{Internetquelle |url=http://www.openanalytics.eu/architect |titel=Architect |autor=Open Analytics |hrsg=Open Analytics NV |werk=Open Analytics |zugriff=2015-08-07 |sprache=englisch| kommentar=aktuelle Version: 0.9.7 }}</ref>. Sie zeichnen sich im Wesentlichen durch unterstützte Befehlseingabe (beispielsweise Prüfen der Anzahl an Klammern), automatische Einrückungen, [[Syntaxhervorhebung]], [[Code-Faltung]], [[Autovervollständigung]], integrierte Hilfe, Informationen zu Objekten in der Arbeitsumgebung und Daten-Viewer oder -Editoren aus. Erweiterte Entwicklungsoptionen wie [[Versionsverwaltung]] mit [[Git]] oder grafisches [[Debugging]] sind teilweise enthalten.
-Zwei grafische Benutzeroberflächen, die als Pakete in R bereitgestellt werden, sind der R-Commander (Paketname: ''Rcmdr''<ref>{{Internetquelle |url=http://cran.r-project.org/web/packages/Rcmdr/index.html |titel=R-Paket Rcmdr|titelerg=R Commander|autor= John Fox et al. |hrsg=The R Foundation |werk=CRAN |zugriff=2015-06-30 |sprache=englisch |kommentar=aktuelle Version: 2.1-7 }}</ref>) und ''relax''<ref>{{Internetquelle |url=http://cran.r-project.org/web/packages/relax/index.html |titel=R-Paket relax|titelerg=relax – R Editor for Literate Analysis and lateX|autor=Hans Peter Wolf |hrsg=The R Foundation |werk=CRAN |zugriff=2015-06-30 |sprache=englisch |kommentar=aktuelle Version: 1.3.15 }}</ref>. Bei beiden lassen sich einige wichtige Prozeduren der explorativen und analytischen Statistik über ein Menüsystem aufrufen. Ebenso können über das Menü Standardgrafiken erzeugt werden. Der R-Commander erleichtert das Datenmanagement und hilft beim Schreiben von Skripten. Er ist betriebssystemunabhängig geschrieben<ref>{{Literatur|Autor=John Fox| Titel=[http://www.jstatsoft.org/v14/i09/paper {{lang|en|The R Commander: A Basic-Statistics Graphical User Interface to R}}]| Sammelwerk=Journal of Statistical Software| Band=14| Nummer=9| Jahr=2005| Monat=August| Tag=19| Seiten=1–42| ISSN=1548-7660| Originalsprache=englisch| Zugriff=2010-09-29}}</ref>. ''relax'' ist speziell darauf konzipiert die Datenanalyse und Dokumentation der Ergebnisse im Stil des [[Literate programming]] in ein Dokument zu integrieren (vergleiche Sweave). Außerdem gibt es das Paket ''rattle''<ref>{{Internetquelle |url=http://cran.r-project.org/web/packages/rattle/index.html |titel=R-Paket rattle |titelerg=Graphical user interface for data mining in R|autor=Graham Williams et al. |hrsg=The R Foundation |werk=CRAN |zugriff=2015-06-30 |sprache=englisch |kommentar=aktuelle Version: 3.4.1}}</ref><ref>{{Literatur|Autor=Graham Williams| Titel={{lang|en|Data Mining with Rattle and R}}| Verlag=Springer| Ort=New York | Jahr=2011 |ISBN=978-1-4419-9889-7}}</ref>, welches als grafische Benutzeroberfläche einen Einstieg in [[Data-Mining]]-Projekte bietet. ''RQDA''<ref>{{Internetquelle |url=http://cran.r-project.org/web/packages/RQDA/index.html |titel=R-Paket RQDA |titelerg=R-based Qualitative Data Analysis |autor=Huang Ronggui |hrsg=The R Foundation |werk=CRAN |zugriff=2015-08-19 |sprache=englisch |kommentar=aktuelle Version: 0.2-7 }}</ref> ist eine grafische Benutzeroberfläche für [[Qualitative Daten]]analyse, ''statnet''<ref>{{Internetquelle |url=http://cran.r-project.org/web/packages/statnet/index.html |titel=R-Paket statnet |titelerg=Software Tools for the Statistical Analysis of Network Data |autor=Martina Morris et al. |hrsg=The R Foundation |werk=CRAN |zugriff=2015-08-25 |sprache=englisch |kommentar=aktuelle Version: 2015.6.2 }}</ref>für Netzwerkanalyse. Der ''Deducer''<ref>{{Internetquelle |url=http://cran.r-project.org/web/packages/Deducer/index.html |titel=R-Paket Deducer|titelerg=Deducer: A data analysis GUI for R |autor=Ian Fellows et al. |hrsg=The R Foundation |werk=CRAN |zugriff=2015-07-07 |sprache=englisch |kommentar=aktuelle Version: 0.7-7 }}</ref> eignet sich vor allem zum Bearbeiten von Data frames. Ein weiteres Paket ist ''pmg''<ref>{{Internetquelle |url=http://cran.r-project.org/web/packages/pmg/index.html |titel=R-Paket pmg |titelerg=Poor Man's GUI |autor=John Verzani, Yvonnick Noel |hrsg=The R Foundation |werk=CRAN |zugriff=2015-08-16 |sprache=englisch |kommentar=aktuelle Version: 0.9-43 }}</ref>. Grafische Benutzeroberflächen wie diese lassen sich mit den Paketen ''RGtk2''<ref>{{Internetquelle |url=http://cran.r-project.org/web/packages/RGtk2/index.html |titel=R-Paket RGtk2 |titelerg=R bindings for Gtk 2.8.0 and above |autor=Michael Lawrence, Duncan Temple Lang |hrsg=The R Foundation |werk=CRAN |zugriff=2015-08-19 |sprache=englisch |kommentar=aktuelle Version: 2.20.31 }}</ref> in Verbindung mit [[GTK+]] beziehungsweise ''qtbase''<ref>{{Internetquelle |url=http://cran.r-project.org/web/packages/qtbase/index.html |titel=R-Paket qtbase |titelerg=Interface Between R and Qt |autor=Michael Lawrence, Deepayan Sarkar |hrsg=The R Foundation |werk=CRAN |zugriff=2015-08-25 |sprache=englisch |kommentar=aktuelle Version: 1.0.11 }}</ref>([[Qt (Bibliothek)|Qt]]) erstellen.
+Zwei grafische Benutzeroberflächen, die als Pakete in R bereitgestellt werden, sind der R-Commander (Paketname: ''Rcmdr''<ref>{{Internetquelle |url=http://cran.r-project.org/web/packages/Rcmdr/index.html |titel=R-Paket Rcmdr|titelerg=R Commander|autor= John Fox et al. |hrsg=The R Foundation |werk=CRAN |zugriff=2015-06-30 |sprache=englisch |kommentar=aktuelle Version: 2.1-7 }}</ref>) und ''relax''<ref>{{Internetquelle |url=http://cran.r-project.org/web/packages/relax/index.html |titel=R-Paket relax|titelerg=relax – R Editor for Literate Analysis and lateX|autor=Hans Peter Wolf |hrsg=The R Foundation |werk=CRAN |zugriff=2015-06-30 |sprache=englisch |kommentar=aktuelle Version: 1.3.15 }}</ref>. Bei beiden lassen sich einige wichtige Prozeduren der explorativen und analytischen Statistik über ein Menüsystem aufrufen. Ebenso können über das Menü Standardgrafiken erzeugt werden. Der R-Commander erleichtert das Datenmanagement und hilft beim Schreiben von Skripten. Er ist betriebssystemunabhängig geschrieben<ref>{{Literatur|Autor=John Fox| Titel=[http://www.jstatsoft.org/v14/i09/paper {{lang|en|The R Commander: A Basic-Statistics Graphical User Interface to R}}]| Sammelwerk=Journal of Statistical Software| Band=14| Nummer=9| Jahr=2005| Seiten=1–42| ISSN=1548-7660| Originalsprache=englisch| Zugriff=2010-09-29}}</ref>. ''relax'' ist speziell darauf konzipiert die Datenanalyse und Dokumentation der Ergebnisse im Stil des [[Literate programming]] in ein Dokument zu integrieren (vergleiche Sweave). Außerdem gibt es das Paket ''rattle''<ref>{{Internetquelle |url=http://cran.r-project.org/web/packages/rattle/index.html |titel=R-Paket rattle |titelerg=Graphical user interface for data mining in R|autor=Graham Williams et al. |hrsg=The R Foundation |werk=CRAN |zugriff=2015-06-30 |sprache=englisch |kommentar=aktuelle Version: 3.4.1}}</ref><ref>{{Literatur|Autor=Graham Williams| Titel={{lang|en|Data Mining with Rattle and R}}| Verlag=Springer| Ort=New York | Jahr=2011 |ISBN=978-1-4419-9889-7}}</ref>, welches als grafische Benutzeroberfläche einen Einstieg in [[Data-Mining]]-Projekte bietet. ''RQDA''<ref>{{Internetquelle |url=http://cran.r-project.org/web/packages/RQDA/index.html |titel=R-Paket RQDA |titelerg=R-based Qualitative Data Analysis |autor=Huang Ronggui |hrsg=The R Foundation |werk=CRAN |zugriff=2015-08-19 |sprache=englisch |kommentar=aktuelle Version: 0.2-7 }}</ref> ist eine grafische Benutzeroberfläche für [[Qualitative Daten]]analyse, ''statnet''<ref>{{Internetquelle |url=http://cran.r-project.org/web/packages/statnet/index.html |titel=R-Paket statnet |titelerg=Software Tools for the Statistical Analysis of Network Data |autor=Martina Morris et al. |hrsg=The R Foundation |werk=CRAN |zugriff=2015-08-25 |sprache=englisch |kommentar=aktuelle Version: 2015.6.2 }}</ref>für Netzwerkanalyse. Der ''Deducer''<ref>{{Internetquelle |url=http://cran.r-project.org/web/packages/Deducer/index.html |titel=R-Paket Deducer|titelerg=Deducer: A data analysis GUI for R |autor=Ian Fellows et al. |hrsg=The R Foundation |werk=CRAN |zugriff=2015-07-07 |sprache=englisch |kommentar=aktuelle Version: 0.7-7 }}</ref> eignet sich vor allem zum Bearbeiten von Data frames. Ein weiteres Paket ist ''pmg''<ref>{{Internetquelle |url=http://cran.r-project.org/web/packages/pmg/index.html |titel=R-Paket pmg |titelerg=Poor Man's GUI |autor=John Verzani, Yvonnick Noel |hrsg=The R Foundation |werk=CRAN |zugriff=2015-08-16 |sprache=englisch |kommentar=aktuelle Version: 0.9-43 }}</ref>. Grafische Benutzeroberflächen wie diese lassen sich mit den Paketen ''RGtk2''<ref>{{Internetquelle |url=http://cran.r-project.org/web/packages/RGtk2/index.html |titel=R-Paket RGtk2 |titelerg=R bindings for Gtk 2.8.0 and above |autor=Michael Lawrence, Duncan Temple Lang |hrsg=The R Foundation |werk=CRAN |zugriff=2015-08-19 |sprache=englisch |kommentar=aktuelle Version: 2.20.31 }}</ref> in Verbindung mit [[GTK+]] beziehungsweise ''qtbase''<ref>{{Internetquelle |url=http://cran.r-project.org/web/packages/qtbase/index.html |titel=R-Paket qtbase |titelerg=Interface Between R and Qt |autor=Michael Lawrence, Deepayan Sarkar |hrsg=The R Foundation |werk=CRAN |zugriff=2015-08-25 |sprache=englisch |kommentar=aktuelle Version: 1.0.11 }}</ref>([[Qt (Bibliothek)|Qt]]) erstellen.
 ''pqR''<ref>{{Internetquelle |url=http://www.pqr-project.org/ |titel=pqR - a pretty quick version of R |autor=R Core Team |hrsg=The R Foundation |werk=pqR-project |zugriff=2015-08-30 |sprache=englisch }}</ref> ist ein alternativer, schnellerer R-Interpreter, der sich für [[Parallele Programmierung]] eignet.
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 Die meisten wichtigen Software-Pakete, bei denen Statistik oder [[Mathematik]] einen Schwerpunkt bildet, unterstützen Schnittstellen zu R oder eine Integration. Dies sind SAS<ref>{{Internetquelle |url=http://support.sas.com/rnd/app/studio/Rinterface2.html |titel=R Interface Now Available in SAS/IML Studio|autor=SAS Customer Support |hrsg=SAS Institute Inc. |werk=SAS |zugriff=2015-07-05 |sprache=englisch }}</ref> und [[JMP (Software)|JMP]]<ref>{{Internetquelle |url=http://www.jmp.com/support/help/Working_with_R.shtml|titel=Working with R |autor=JMP Online Documentation |hrsg=SAS Institute Inc. |werk=JMP |zugriff=2015-07-05 |sprache=englisch }}</ref>, SPSS<ref>{{Internetquelle |url=http://www.ibm.com/developerworks/library/ba-call-r-spss/ |titel=Calling R from SPSS|titelerg=An introduction to the R plug-in for SPSS |autor=Catherine Dalzell |hrsg=IBM Corp.|werk=IBM developerWorks |datum=2013-10-31 |zugriff=2015-07-05 |sprache=englisch }}</ref>, MATLAB<ref>{{Internetquelle |url=http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/5051-matlab-r-link |titel=MATLAB-Paket R-link |titelerg=Functions for calling the statistical package R from within MATLAB |autor=Robert Henson |hrsg=The MathWorks, Inc |werk=MATLAB Central |datum=2004-06-01 |zugriff=2015-07-05 |sprache=englisch |kommentar=aktuelle Version: 1.1 }}</ref>, [[Sage (Computeralgebrasystem)|Sage]]<ref>{{Internetquelle |url=http://www.sagemath.org/ |titel=SageMath |autor=Sage |hrsg=SageMath Foundation |werk=Sage |zugriff=2015-08-12 |sprache=englisch }}</ref>, [[Mathematica]]<ref>{{Internetquelle |url=http://www.wolfram.com/mathematica/new-in-9/built-in-integration-with-r/ |titel=Built-in Integration with R |autor=Wolfram |hrsg=Wolfram Research, Inc. |werk=Wolfram |zugriff=2015-07-05 |sprache=englisch }}</ref>, [[Statistica]]<ref>{{Internetquelle |url=http://www.statsoft.de/loesungen/branchenuebergreifend/r-integration/ |titel=Statistica und R – das beste aus zwei Welten in einer Lösung|titelerg=Nutzung der Programmiersprache R|autor=StatSoft |hrsg=Dell Inc. |werk=StatSoft |zugriff=2015-07-05 |sprache=deutsch }}</ref>, [[gretl]]<ref>{{Internetquelle |url=http://gretl.sourceforge.net/gretl_and_R.html |titel=gretl and R |autor=Allin Cottrell, Riccardo Lucchetti |hrsg=DHI Group, Inc. |werk=Sourceforge |zugriff=2015-08-12 |sprache=englisch }}</ref>, [[Shogun (Toolbox)|Showgun]]<ref>{{Internetquelle |url=http://www.shogun-toolbox.org/doc/en/3.0.0/elwmsinterface.html |titel=Eierlegendewollmilchsau Interface |autor=Shogun |werk=Shogun |zugriff=2015-08-16 |sprache=englisch }}</ref>, [[RapidMiner]]<ref>{{Internetquelle |url=https://rapidminer.com/rapidminer-and-r/ |titel=RapidMiner and R |autor=Ingo Mierswa |hrsg=RapidMiner, Inc. |werk=RapidMiner |zugriff=2015-08-16 |sprache=englisch }}</ref>, [[KNIME]]<ref>{{Internetquelle|url=https://www.knime.org/files/kos-13/interactive_r_integration.pdf |titel=KNIME and R |titelerg=The best of two worlds |autor=KNIME |hrsg=KNIME.com AG |werk=KNIME |format=PDF |zugriff=2015-08-12 |sprache=englisch }}</ref> sowie [[Mondrian (Software)|Mondrian]]<ref>{{Internetquelle |url=http://www.theusrus.de/Mondrian/ |titel=About |autor=Martin Theus |hrsg=theusRus |werk=Mondrian |datum=2013-08-29 |zugriff=2015-08-30 |sprache=englisch }}</ref>, [[ASReml]]<ref>{{Internetquelle |url=http://www.vsni.de/software/asreml/ |titel=ASReml |autor=VSN International |hrsg=VSN International Ltd. |werk=VSN International |zugriff=2015-10-08 |sprache=englisch }}</ref> und [[Tableau Software|Tableau]]<ref>{{Internetquelle |url=http://www.tableau.com/de-de/learn/whitepapers/using-r-and-tableau |titel=R und Tableau verwenden|autor=Elaine Chen |hrsg=Tableau Software Inc. |werk=tableau |zugriff=2015-07-05 |sprache=deutsch }}</ref>.
-Außerdem bieten [[AFNI]]<ref>{{Internetquelle |url=http://afni.nimh.nih.gov/sscc/gangc/Rinstall.html |titel=Build R |autor=AFNI |hrsg=National Institutes of Health |werk=AFNI |zugriff=2015-08-16 |sprache=englisch }}</ref> ([[Neurowissenschaften]]), [[Bioclipse]]<ref>{{Internetquelle |url=http://www.bioclipse.net/bioclipse-r |titel=Bioclipse-R |autor=Bioclipse |hrsg=International Bioclipse Association |werk=Bioclipse |zugriff=2015-08-16 |sprache=englisch }}</ref> ([[Biowissenschaften]]), [[GenGIS]]<ref>{{Internetquelle |url=http://kiwi.cs.dal.ca/GenGIS/The_GenGIS_2.3_Manual#R_and_GenGIS |titel=R and GenGIS |autor=GenGIS |hrsg=Dalhousie University |werk=GenGIS |zugriff=2015-08-30 |sprache=englisch }}</ref> (Bioinformatik), [[Bio7]]<ref>{{Literatur| Autor=Marcel Austenfeld, Wolfram Beyschlag | Titel={{lang|en|A Graphical User Interface for R in a Rich Client Platform for Ecological Modeling}}| Sammelwerk=Journal of Statistical Software| Jahr=2012| Band=49| Nummer=4| Seiten=1–19| Online=[http://www.jstatsoft.org/article/view/v049i04 online]}}</ref><ref>{{Internetquelle |url=http://bio7.org/documentation/Main.html#toc-Section-4.6 |titel=The R Perspective and Menus |autor=Marcel Austenfeld |werk=Bio7 User Guide |zugriff=2015-10-08 |sprache=englisch }}</ref> ([[Ökologische Modellierung]] und [[Bildverarbeitung|Bildanalyse]]) sowie ''Compass''<ref>{{Internetquelle |url=http://www.cytel.com/software-solutions/compass |titel=Compass 2.0: The Comprehensive Adaptive Dose-finding Solution |autor=Cytel |hrsg=Cytel Inc. |werk=Cytel |zugriff=2015-08-19 |sprache=englisch }}</ref> von [[Cytel]] (für klinische Studien) eine Einbindung von R. <!--und der [[Kodi Media Center]] für [[Home Theater Personal Computer]] noch keine Quelle, da Version 16 mit R Support noch nicht released - http://kodi.tv/--> <!-- und [[AnImAl]] (Bildverarbeitung) keine vernünftige Quelle-->
+Außerdem bieten das Geoinformationssystem [[ArcGIS]]<ref>{{Internetquelle |url=http://www.arcgis.com/home/item.html?id=a5736544d97a4544aa47d06baf910f6d |titel=Using R in ArcGIS (Versions 10 and 10.1) |autor=Mark Janikas |hrsg=ESRI |werk=ArcGIS |zugriff=2015-10-17 |sprache=englisch }}</ref>, [[AFNI]]<ref>{{Internetquelle |url=http://afni.nimh.nih.gov/sscc/gangc/Rinstall.html |titel=Build R |autor=AFNI |hrsg=National Institutes of Health |werk=AFNI |zugriff=2015-08-16 |sprache=englisch }}</ref> ([[Neurowissenschaften]]), [[Bioclipse]]<ref>{{Internetquelle |url=http://www.bioclipse.net/bioclipse-r |titel=Bioclipse-R |autor=Bioclipse |hrsg=International Bioclipse Association |werk=Bioclipse |zugriff=2015-08-16 |sprache=englisch }}</ref> ([[Biowissenschaften]]), [[GenGIS]]<ref>{{Internetquelle |url=http://kiwi.cs.dal.ca/GenGIS/The_GenGIS_2.3_Manual#R_and_GenGIS |titel=R and GenGIS |autor=GenGIS |hrsg=Dalhousie University |werk=GenGIS |zugriff=2015-08-30 |sprache=englisch }}</ref> (Bioinformatik), [[Bio7]]<ref>{{Literatur| Autor=Marcel Austenfeld, Wolfram Beyschlag | Titel={{lang|en|A Graphical User Interface for R in a Rich Client Platform for Ecological Modeling}}| Sammelwerk=Journal of Statistical Software| Jahr=2012| Band=49| Nummer=4| Seiten=1–19| Online=[http://www.jstatsoft.org/article/view/v049i04 online]}}</ref><ref>{{Internetquelle |url=http://bio7.org/documentation/Main.html#toc-Section-4.6 |titel=The R Perspective and Menus |autor=Marcel Austenfeld |werk=Bio7 User Guide |zugriff=2015-10-08 |sprache=englisch }}</ref> ([[Ökologische Modellierung]] und [[Bildverarbeitung|Bildanalyse]]) sowie ''Compass''<ref>{{Internetquelle |url=http://www.cytel.com/software-solutions/compass |titel=Compass 2.0: The Comprehensive Adaptive Dose-finding Solution |autor=Cytel |hrsg=Cytel Inc. |werk=Cytel |zugriff=2015-08-19 |sprache=englisch }}</ref> von [[Cytel]] (für klinische Studien) eine Einbindung von R. <!--und der [[Kodi Media Center]] für [[Home Theater Personal Computer]] noch keine Quelle, da Version 16 mit R Support noch nicht released - http://kodi.tv/--> <!-- und [[AnImAl]] (Bildverarbeitung) keine vernünftige Quelle-->
 ''rApache''<ref>{{Internetquelle |url=http://rapache.net/ |titel=Web Application Development with R and Apache |autor=Jeffrey Horner |werk=rApache |zugriff=2015-08-12 |sprache=englisch |kommentar=aktuelle Version: 1.2.5 }}</ref> ermöglicht die Entwicklung von [[Webanwendung]]en für R, die auf dem [[Apache HTTP Server]] basieren ([[Server Side Scripting]]). Zu weiteren Webangeboten zählen ''Rserve''<ref>{{Internetquelle |url=http://www.rforge.net/Rserve/ |titel=About Rserve |autor=Simon Urbanek |hrsg=The R Foundation |werk=RForge |zugriff=2015-08-12 |sprache=englisch |kommentar=aktuelle Version: 1.7-3 }}</ref> als binärer Server und ''Rwui''<ref>{{Internetquelle |url=http://sysbio.mrc-bsu.cam.ac.uk/Rwui/ |titel=Create a user friendly web interface for an R script |autor=Rwui |hrsg=Cambridge Institute of Public Health |werk=MRC Biostatistics Unit |zugriff=2015-08-12 |sprache=englisch }}</ref> für [[Java Servlet|Java Webserver]].
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 [[SWIG]]<ref>{{Internetquelle |url=http://www.swig.org/compare.html |titel=SWIG Features |autor=SWIG |werk=SWIG |zugriff=2015-08-16 |sprache=englisch }}</ref> macht in C und C++ geschriebene Module für R verfügbar. [[MicroAPL]] bindet mit ''APLX''<ref>{{Internetquelle |url=http://microapl.com/apl/aplxv5.html |titel=APLX: New features in Version 5 |autor=MicroAPL |hrsg=MicroAPL Ltd. |werk=MicroAPL |zugriff=2015-08-16 |sprache=englisch }}</ref> R in [[APL (Programmiersprache)|APL]] ein. Die Python-Werkzeuge zur [[Paketverwaltung]] (''Conda''<ref>{{Internetquelle |url=http://continuum.io/conda-for-R |titel=Conda Supports R and Python |autor=Continuum Analytics |hrsg=Continuum Analytics, Inc. |werk=Continuum Analytics |zugriff=2015-08-26 |sprache=englisch }}</ref> von [[Continuum Analytics]]) und Automatisierung (''Dexy''<ref>{{Internetquelle |url=http://www.dexy.it/ref/filters/R.html |titel=R Filter |autor=Dexy |werk=Dexy |zugriff=2015-08-26 |sprache=englisch }}</ref>, mit dem ''R Filter'') nutzen R.
+== Unterstützung durch die R Foundation ==
-== Öffentlichkeitsarbeit ==
+Die gemeinnützige ''R Foundation for Statistical Computing'' besitzt und verwaltet das [[Urheberrecht]] von R und die Dokumentation. Ein Ziel ist die Förderung der Verbreitung von R als Open-Source-Sprache. Zudem dient ihre Rolle der Kommunikation mit der Presse und an R interessierten Organisationen. Die ''R Foundation'' finanziert sich durch Mitgliedsbeiträge und Spenden.<ref>{{Internetquelle|url=https://www.r-project.org/foundation/Rfoundation-statutes-at.pdf |titel=Statuten des Vereines ''The R Foundation for Statistical Computing'' |autor=The R Foundation for Statistical Computing |werk=CRAN |format=PDF |datum=2002-09-10 |zugriff=2015-10-17 |sprache=deutsch}}</ref>
 === Zeitschrift ===
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 === Konferenz ===
-Jährlich findet die [[Wissenschaftliche Konferenz|Konferenz]] ''useR!'' statt, die sich an R-Nutzer richtet. Die erste dieser Veranstaltungen war ''useR! 2004'' im Mai 2004 in [[Wien]]. Nachdem 2005 ausgelassen wurde, fand die Konferenz jährlich statt, meist im Wechsel zwischen Europa und Nordamerika an verschiedenen Orten<ref>{{Internetquelle |url=http://www.r-project.org/conferences.html |titel=useR! - International R User Conference |autor=R Core Team |hrsg=The R Foundation |werk=R Project |zugriff=2015-06-30 |sprache=englisch}}</ref><ref>{{Internetquelle |url=http://rapporter.net/custom/R-activity/#score/3 |titel=R activity around the world |autor=Gergely Daróczi |werk=rapporter |zugriff=2015-08-07 |sprache=englisch}}</ref>:
+Jährlich findet die [[Wissenschaftliche Konferenz|Konferenz]] ''useR!'' statt, die sich an R-Nutzer richtet. Die erste dieser Veranstaltungen war ''useR! 2004'' im Mai 2004 in Wien. Nachdem 2005 ausgelassen wurde, fand die Konferenz jährlich statt, meist im Wechsel zwischen Europa und Nordamerika an verschiedenen Orten<ref>{{Internetquelle |url=http://www.r-project.org/conferences.html |titel=useR! - International R User Conference |autor=R Core Team |hrsg=The R Foundation |werk=R Project |zugriff=2015-06-30 |sprache=englisch}}</ref><ref>{{Internetquelle |url=http://rapporter.net/custom/R-activity/#score/3 |titel=R activity around the world |autor=Gergely Daróczi |werk=rapporter |zugriff=2015-08-07 |sprache=englisch}}</ref>:
 {| class="wikitable sortable"
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 | ''2016'' || [[Stanford (Kalifornien)|Stanford]], Kalifornien || {{USA}} ||  || [http://user2016.org/ useR! 2016]
 |}
+Zu den Aufgaben der ''R Foundation'' gehört auch die Präsentation von R auf anderen Konferenzen sowie beispielsweise die Förderung von entsprechenden Forschungsprojekten.
 === Mailing-Listen ===
-[[Mailingliste]]n, die vom ''R Core Team'' organisiert werden, sind für Fragesteller geöffnet. Antworten finden schnell statt, manchmal von den Entwicklern selbst.<ref>{{Internetquelle |url=https://www.r-project.org/mail.html |titel=Mailing Lists |autor=R Core Team |hrsg=The R Foundation |werk=R Project |zugriff=2015-07-29 |sprache=englisch}}</ref>
+[[Mailingliste]]n wurden eingerichtet und sind für Anwender mit Fragen zu R geöffnet. Antworten finden schnell statt, manchmal von Mitgliedern des ''R Core Team'' selbst.<ref>{{Internetquelle |url=https://www.r-project.org/mail.html |titel=Mailing Lists |autor=R Core Team |hrsg=The R Foundation |werk=R Project |zugriff=2015-07-29 |sprache=englisch}}</ref>
 == Beispiel ==
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 <!--BITTE bei Änderungen wp:lit beachten (Zitat): "Manchmal wird eine Literaturliste geändert – neuere oder bessere Literatur ersetzt ältere oder die Auflage wird aktualisiert. Es kann passieren, dass auf diese Weise das Werk verschwindet, auf das ein Einzelnachweis verweist. Daher ist bei der Änderung darauf zu achten, ob Einzelnachweise sich auf die Literaturliste beziehen."-->
+* {{Literatur|Autor=Ross Ihaka, Robert Gentleman| Titel={{lang|en|R: A Language for Data Analysis and Graphics}}| Sammelwerk={{lang|en|Journal of Computational and Graphical Statistics}}| Band=5| Nummer=3| Verlag=American Statistical Association, Institute of Mathematical Statistics, Interface Foundation of North America| Ort=Alexandria| Jahr=1996| Seiten=299–314| ISSN=1061-8600| Originalsprache=englisch| Online=[https://www.stat.auckland.ac.nz/~ihaka/downloads/R-paper.pdf PDF-Datei; 1,7MB]| Zugriff=2015-07-29}} Wissenschaftliches Paper der Designer welches die Sprache vorstellt
-=== Englisch ===
+* {{Literatur|Autor=Hadley Wickham| Titel={{lang|en|R Packages}}| Verlag=O'Reilly | Ort=Sebastopol| Jahr=2015| ISBN=978-1-49191-059-7 | Online=[http://r-pkgs.had.co.nz/ online] | Zugriff=2015-10-16}} Paketerstellung mit R
+* {{Literatur|Autor=Hadley Wickham| Titel={{lang|en|Advanced R}}| Verlag=Chapman & Hall/CRC| Ort=Boca Raton| Jahr=2014| ISBN=978-1-46658-696-3 | Online=[http://adv-r.had.co.nz/ online] | Zugriff=2015-08-30}} Erläuterung der Funktionsweise von R
+* {{Literatur|Autor=Michael J. Crawley| Titel={{lang|en|The R Book}}| Verlag=John Wiley & Sons| Ort=Chichester| Jahr=2012| ISBN=978-0-470-97392-9}} Umfassendes Werk, welches die Durchführung zahlreicher statistischer Verfahren mit R vorstellt
+* {{Literatur|Autor=Uwe Ligges| Titel={{lang|de|Programmieren mit R}}| Auflage=3.| Verlag=Springer| Ort=Heidelberg| Jahr=2009| ISBN=978-3-540-79997-9 |Online=http://www.statistik.tu-dortmund.de/~ligges/PmitR/}} Erläuterung des wichtigsten Teils der Funktionsweise von R auf Deutsch
+{{Klappbox|''Weitere Literatur''|2=
-* {{Literatur|Autor=Ross Ihaka, Robert Gentleman| Titel={{lang|en|R: A Language for Data Analysis and Graphics}}| Sammelwerk={{lang|en|Journal of Computational and Graphical Statistics}}| Band=5| Nummer=3| Verlag=American Statistical Association, Institute of Mathematical Statistics, Interface Foundation of North America| Ort=Alexandria| Jahr=1996| Seiten=299–314| ISSN=1061-8600| Originalsprache=englisch| Online=[https://www.stat.auckland.ac.nz/~ihaka/downloads/R-paper.pdf PDF-Datei; 1,7MB]| Zugriff=2015-07-29}}
+* {{Literatur |Autor=Vikram Dayal |Titel={{lang|en|An Introduction to R for Quantitative Economics}} |TitelErg={{lang|en|Graphing, Simulating, Computing}} |Verlag=Springer |Jahr=2015 |ISBN=978-8132223399}}
-* [http://www.springer.com/series/6991 Springer Use R! Series]
+* {{Literatur |Autor=Sun, C. |Titel={{lang|en|Empirical Research in Economics}} |TitelErg={{lang|en|Growing up with R}} |Verlag=Pine Square |Ort=Starkville, Mississippi, USA |Auflage=1. |Kommentar=Supplementary materials are available at http://csun.cfr.msstate.edu |ISBN=978-0-9965854-0-8 |Jahr=2015}}
-* [http://www.r-project.org/doc/bib/R-books.html Kommentierte Bücherliste]
-* {{Literatur|Autor=Joseph Adler| Titel={{lang|en|R in a Nutshell}}| Verlag=O'Reilly Media| Ort=Sebastopol |Jahr=2009| ISBN=978-0-596-80170-0}}
+* {{Literatur |Autor=Marta Blangiardo, Michela Cameletti |Titel={{lang|en|Spatial and Spatio-temporal Bayesian Models with R-INLA}} |Jahr=2015 |Verlag=Wiley |Ort=Chichester |ISBN=978-1-118-32655-8 |Auflage=1. |Online=http://eu.wiley.com/WileyCDA/WileyTitle/productCd-1118326555.html}}
-* {{Literatur|Autor=John M. Chambers | Titel={{lang|en|Software for Data Analysis. Programming with R}}| Verlag=Springer| Ort=New York| Jahr=2008| ISBN=978-0-387-75936-4}}
+* {{Literatur |Titel={{lang|en|Mastering Data Analysis with R}} |Autor=Gergely Daróczi |Verlag=Packt Publishing |Jahr=2015 |ISBN=9781783982028 |Online=https://www.packtpub.com/big-data-and-business-intelligence/mastering-data-analysis-r}}
-* {{Literatur|Autor=Michael J. Crawley| Titel={{lang|en|The R Book}}| Verlag=John Wiley & Sons| Ort=Chichester| Jahr=2012| ISBN=978-0-470-97392-9}}
+* {{Literatur |Autor=Victor A. Bloomfield |Titel={{lang|en|Using R for Numerical Analysis in Science and Engineering}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Online=http://www.crcpress.com/product/isbn/9781439884485 |Jahr=2014 |ISBN=978-1439884485}}
-* {{Literatur|Autor=Peter Dalgaard| Titel={{lang|en|Introductory Statistics with R}}| Auflage=2.| Verlag=Springer| Ort=New York| Jahr=2008| ISBN=978-0-387-79053-4}}
+* {{Literatur |Autor=Torsten Hothorn, Brian S. Everitt |Titel={{lang|en|A Handbook of Statistical Analyses Using R}} |Jahr=2014 |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |ISBN=978-1-4822-0458-2 |Auflage=3. |Online=http://www.crcpress.com/product/isbn/9781482204582}}
+* {{Literatur |Titel={{lang|de|Datendesign mit R}} |TitelErg={{lang|de|100 Visualisierungsbeispiele}} |Autor=Thomas Rahlf |Jahr=2014 |Verlag=Open Source Press |Ort=München |Online=http://www.opensourcepress.de/de/produkte/Datendesign-mit-R/13587/978-3-95539-094-5 |ISBN=978-3-95539-094-5 |Online=http://www.datendesign-r.de}}
-* {{Literatur|Autor=John Maindonald| Titel={{lang|en|Using R for Data Analysis and Graphics: Introduction, Code and Commentary}}| Jahr=2008| Online=[http://cran.r-project.org/doc/contrib/usingR.pdf PDF-Datei; 2,5&nbsp;MB]| Zugriff=2015-07-21}}
-* {{Literatur|Autor=Paul Teetor| Titel={{lang|en|R Cookbook}}| Verlag=O'Reilly Media| Ort=Sebastopol |Jahr=2011| ISBN=978-0-596-80915-7}}
+* {{Literatur |Autor=Sarah Stowell |Titel={{lang|en|Using R for Statistics}} |Verlag=Apress |Online=http://www.apress.com/9781484201404 |Jahr=2014 |ISBN=978-1484201404}}
-* {{Literatur|Autor=William N. Venables, Brian D. Ripley| Titel={{lang|en|Modern Applied Statistics with S}}| Auflage=4.| Verlag=Springer| Ort=New York| Jahr=2002| ISBN=978-0-387-95457-8}}
+* {{Literatur |Titel={{lang|en|Nonlinear Parameter Optimization Using R Tools}} |Autor=Nash, J.C. |ISBN=9781118883969 |Jahr=2014 |Verlag=Wiley}}
+* {{Literatur |Titel={{lang|fr|Exploration de données et méthodes statistiques avec le logiciel R}} |Autor=Lise Bellanger, Richard Tomassone |Jahr=2014 |Auflage=1. |Verlag=Ellipses |ISBN=978-2-7298-8486-4 |Online=http://www.math.sciences.univ-nantes.fr/~bellanger/ouvrage.html |Online=http://www.editions-ellipses.fr/product_info.php?products_id=9529}}
-* {{Literatur|Autor=John Verzani| Titel={{lang|en|Using R for Introductory Statistics}}| Verlag=Chapman & Hall/CRC| Ort=Boca Raton| Jahr=2005| ISBN=978-1-58488-450-7}}
-* {{Literatur|Autor=Hadley Wickham| Titel={{lang|en|Advanced R}}| Verlag=Chapman & Hall/CRC| Ort=Boca Raton| Jahr=2015| ISBN=978-1-46658-696-3 | Online=[http://adv-r.had.co.nz/ online] | Zugriff=2015-08-30}}
-* {{Literatur|Autor=Norman Matloff| Titel={{lang|en|The Art of R Programming - A Tour of Statistical Software Design}}| Verlag=No Starch Press| Ort=San Francisco| Jahr=2011| ISBN=978-1-59327-384-2}}
-=== Deutsch ===
-* {{Literatur|Autor=Joseph Adler| Titel={{lang|en|R in a Nutshell}}| Verlag=O'Reilly Media| Ort=Köln |Jahr=2010| ISBN=978-3-89721-649-5| Originalsprache=englisch| Übersetzer=Jörg Beyer}}
 * {{Literatur|Autor=Rainer W. Alexandrowicz| Titel={{lang|de|R in 10 Schritten}}| Verlag=UTB Facultas Verlags- und Buchhandels AG|Ort=Wien | Jahr=2013|ISBN=978-3-8252-8484-8}}
-* {{Literatur|Autor=Jürgen Hedderich, Lothar Sachs| Titel={{lang|de|Angewandte Statistik: Methodensammlung mit R}}| Auflage=14.| Verlag=Springer |Ort=Berlin |Jahr=2012| ISBN=978-3-642-24400-1}}
+* {{Literatur |Titel={{lang|fr|Psychologie statistique avec R}} |Autor=Yvonnick Noel |Jahr=2013 |Verlag=Springer |Ort=Paris}}
-* {{Literatur|Autor=Uwe Ligges| Titel={{lang|de|Programmieren mit R}}| Auflage=3.| Verlag=Springer| Ort=Heidelberg| Jahr=2009| ISBN=978-3-540-79997-9}}
+* {{Literatur |Titel={{lang|en|Dynamic Documents with R, knitr}} |Autor=Yihui Xie |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Jahr=2013 |ISBN=978-1482203530 |Online=https://github.com/yihui/knitr-book/ |Online=http://www.crcpress.com/product/isbn/9781482203530}}
+* {{Literatur |Autor=Steven Murray |Titel={{lang|en|Learn R in a Day}} |Verlag=SJ Murray |Jahr=2013 |Kommentar=E-Book}}
+* {{Literatur |Titel={{lang|de|Analyse von Genexpressionsdaten - mit R und Bioconductor}} |Autor=Matthias Kohl |Jahr=2013 |Verlag=Ventus Publishing ApS |Ort=London |Online=http://bookboon.com/de/analyse-von-genexpressionsdaten-ebook |ISBN=978-87-403-0349-0}}
+* {{Literatur |Titel={{lang|en|Introductory R}} |TitelErg={{lang|en|A Beginner's Guide to Data}} |Autor=Knell, Robert J. |Jahr=2013 |ISBN=978-0-9575971-0-5 |Online=http://www.introductoryr.co.uk}}
+* {{Literatur |Titel={{lang|en|Methods of Statistical Model Estimation}} |Autor=Hilbe, Joseph |ISBN=978-1-4398-5802-8 |Online=http://www.crcpress.com/product/isbn/9781439858028 |Jahr=2013 |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton}}
+* {{Literatur |Titel={{lang|en|Introduction to R for Quantitative Finance}} |Autor=Gergely Daróczi et al. |Verlag=Packt Publishing |Jahr=2013 |ISBN=978-1-78328-093-3 |Online=http://www.packtpub.com/introduction-to-r-for-quantitative-finance/book}}
+* {{Literatur |Titel={{lang|en|Reproducible Research with R and RStudio}} |Autor=Gandrud, Christopher |ISBN=978-1-4665-7284-3 |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Online=http://www.crcpress.com/product/isbn/9781466572843 |Jahr=2013 |Ort=Boca Raton}}
+* {{Literatur |Autor=Dirk Eddelbuettel |Titel={{lang|en|Seamless R and C++ Integration with Rcpp}} |Verlag=Springer |Jahr=2013 |Ort=New York |ISBN=978-1-4614-6867-7}}
+* {{Literatur |Titel={{lang|en|Applied Meta-Analysis with R}} |Autor=Chen, Din |ISBN=978-1-4665-0599-5 |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Online=http://www.crcpress.com/product/isbn/9781466505995 |Jahr=2013 |Ort=Boca Raton}}
 * {{Literatur|Autor=Katharina Manderscheid| Titel={{lang|de|Sozialwissenschaftliche Datenanalyse mit R}}| Verlag=VS Verlag für Sozialwissenschaften| Ort=Wiesbaden| Jahr=2012|ISBN=978-3-531-17642-0}}
+* {{Literatur |Titel={{lang|en|Flexible Imputation of Missing Data}} |Autor=van Buuren, Stef |ISBN=978-1-4398-6824-9 |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Online=http://www.crcpress.com/product/isbn/9781439868249 |Jahr=2012 |Ort=Boca Raton}}
-* {{Literatur|Autor=Thomas Rahlf| Titel={{lang|de|Datendesign mit R – 100 Visualisierungsbeispiele}}| Verlag=Open Source Press| Ort=München| Jahr=2014| ISBN=978-3-95539-094-5}}
+* {{Literatur |Autor=Stano Pekar, Marek Brabec |Titel={{lang|cz|Moderni analyza biologickych dat 2}} |TitelErg={{lang|cz|Linearni modely s korelacemi v prostredi R}} |Jahr=2012 |Verlag=Masaryk University Press |Ort=Brno |Online=http://www.muni.cz/press/books/pekar |ISBN=978-80-21058-12-5}}
+* {{Literatur |Titel={{lang|en|Solving Differential Equations in R}} |Autor=Soetaert, K., Cash, J., Mazzia, F. |ISBN=9783642280702 |Jahr=2012 |Verlag=Springer }}
+* {{Literatur |Autor=Sarah Stowell |Titel={{lang|en|Instant R}} |TitelErg={{lang|en|An Introduction to R for Statistical Analysis}} |Verlag=Jotunheim Publishing |Jahr=2012 |ISBN=978-0-957-46490-2 |Online=http://www.instantr.com/book}}
+* {{Literatur |Autor=Pfaff, Bernhard |Titel={{lang|en|Financial Risk Modelling and Portfolio Optimisation with R}} |Verlag=Wiley |Ort=Chichester |Jahr=2012 |ISBN=978-0-470-97870-2 |Online=http://www.pfaffikus.de/wiley.html |Online=http://eu.wiley.com/WileyCDA/WileyTitle/productCd-0470978708.html}}
+* {{Literatur |Titel={{lang|en|The BUGS Book}} |TitelErg={{lang|en|A Practical Introduction to Bayesian Analysis}} |Autor=Lunn, David |ISBN=978-1-5848-8849-9 |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Online=http://www.crcpress.com/product/isbn/9781584888499 |Jahr=2012 |Ort=Boca Raton}}
+* {{Literatur |Titel={{lang|en|Programming Graphical User Interfaces in R}} |Autor=Lawrence, Michael |ISBN=978-1-4398-5682-6 |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Online=http://www.crcpress.com/product/isbn/9781439856826 |Jahr=2012 |Ort=Boca Raton}}
+* {{Literatur |Titel={{lang|en|Event History Analysis with R}} |Autor=Göran Broström |ISBN=978-1-4398-3164-9 |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Online=http://www.crcpress.com/product/isbn/9781439831649 |Jahr=2012 |Ort=Boca Raton}}
+* {{Literatur |Autor=Dimitris Rizopoulos |Titel={{lang|en|Joint Models for Longitudinal and Time-to-Event Data with Applications in R}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Jahr=2012 |ISBN=978-1-4398-7286-4 |Online=http://jmr.R-Forge.R-project.org/ |Online=http://www.crcpress.com/product/isbn/9781439872864}}
+* {{Literatur |Titel={{lang|en|The R Student Companion}} |Autor=Dennis, Brian |ISBN=978-1-4398-7540-7 |Online=http://www.crcpress.com/product/isbn/9781439875407 |Jahr=2012 |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton}}
+* {{Literatur |Titel={{lang|en|R for Statistics}} |Autor=Cornillon, Pierre-Andre |ISBN=978-1-4398-8145-3 |Online=http://www.crcpress.com/product/isbn/9781439881453 |Jahr=2012 |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton}}
+* {{Literatur |Autor=A. B. Shipunov et al. |Titel={{lang|ru|Nagljadnaja statistika}} |Ort=Moskau |Jahr=2012 |ISBN=978-5-94074-828-1 |Verlag=DMK Press}}
+* {{Literatur|Autor=Norman Matloff| Titel={{lang|en|The Art of R Programming}} |TitelErg={{lang|en|A Tour of Statistical Software Design}}| Verlag=No Starch Press| Ort=San Francisco| Jahr=2011| ISBN=978-1-59327-384-2}}
+* {{Literatur |Autor=Yves Aragon |Titel={{lang|fr|Séries temporelles avec R}} |TitelErg={{lang|fr|Méthodes et cas}} |Verlag=Springer |Jahr=2011 |Auflage=1. |ISBN=978-2-8178-0207-7}}
+* {{Literatur |Autor=Pierre André Cornillon, Eric Matzner-Lober |Titel={{lang|fr|Régression avec R}} |Verlag=Springer |Jahr=2011 |Auflage=1. |ISBN=9782817801834}}
+* {{Literatur |Ort=Viçosa, Brasilien |Autor=Peternelli, Luiz Alexandre, Mello, Marcio Pupin |Auflage=1. |ISBN=978-85-7269-400-1 |Verlag=Editora UFV |Titel={{lang|pt|Conhecendo o R}} |TitelErg={{lang|pt|Uma visão Estatística}} |Online=https://www.editoraufv.com.br/detalhes.asp?idproduto=1593809 |Jahr=2011}}
+* {{Literatur |Autor=Paul Teetor |Titel={{lang|en|R Cookbook}} |Verlag=O'Reilly |Ort=Sebastopol |Online=http://oreilly.com/catalog/9780596809157 |Jahr=2011 |ISBN=978-0-596-80915-7 |Auflage=1.}}
+* {{Literatur |Autor=Paul Teetor |Titel={{lang|en|25 Recipes for Getting Started with R}} |Verlag=O'Reilly |Online=http://oreilly.com/catalog/9781449303228 |Jahr=2011 |ISBN=978-1-4493-0322-8}}
+* {{Literatur |Titel={{lang|en|R Graphics}} |Autor=Murrell, Paul |Auflage=2. |ISBN=978-1-4398-3176-2 |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Online=http://www.crcpress.com/product/isbn/9781439831762 |Jahr=2011 |Ort=Boca Raton}}
+* {{Literatur |Autor=Laura Chihara, Tim Hesterberg |Titel={{lang|en|Mathematical Statistics with Resampling and R}} |Verlag=Wiley |Online=https://sites.google.com/site/chiharahesterberg/home |Online=http://www.wiley.com/WileyCDA/WileyTitle/productCd-1118029852.html |Jahr=2011 |ISBN=978-1-1180-2985-5 |Auflage=1.}}
+* {{Literatur |Autor=John Fox, Sanford Weisberg |Titel={{lang|en|An R Companion to Applied Regression}} |Auflage=second |Verlag=Sage Publications |Jahr=2011 |Ort=Thousand Oaks, CA, USA |ISBN=978-1-4129-7514-8 |Online=http://socserv.socsci.mcmaster.ca/jfox/Books/Companion/index.html}}
+* {{Literatur |Autor=Hrishi Mittal |Titel={{lang|en|R Graphs Cookbook}} |Verlag=Packt Publishing |Online=https://www.packtpub.com/r-graph-cookbook/book |Jahr=2011 |ISBN=1849513066}}
+* {{Literatur |Autor=Graham Williams |Titel={{lang|en|Data Mining with Rattle and R}} |TitelErg={{lang|en|The art of excavating data for knowledge discovery}} |Verlag=Springer |Jahr=2011 |ISBN=978-1-4419-9889-7}}
+* {{Literatur |Titel={{lang|en|Numerical Methods and Optimization in Finance}} |Verlag=Academic Press |Jahr=2011 |Autor=Gilli, Manfred, Maringer, Dietmar, Schumann Enrico |ISBN=978-0-12-375662-6 |Online=http://www.elsevierdirect.com/ISBN/9780123756626/Numerical-Methods-and-Optimization-in-Finance |Online=http://nmof.net}}
+* {{Literatur |Titel={{lang|en|Analysis of Questionnaire Data with R}} |Autor=Falissard, Bruno |ISBN=978-1-4398-1766-7 |Online=http://www.crcpress.com/product/isbn/9781439817667 |Jahr=2011 |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton}}
+* {{Literatur |Titel={{lang|en|Statistical Computing with C++ and R}} |Autor=Eubank, Randall L. |ISBN=978-1-4200-6650-0 |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Online=http://www.crcpress.com/product/isbn/9781420066500 |Jahr=2011 |Ort=Boca Raton}}
+* {{Literatur |Titel={{lang|en|The R Primer}} |Autor=Ekstrom, Claus Thorn |ISBN=978-1-4398-6206-3 |Online=http://www.statistics.life.ku.dk/primer |Jahr=2011 |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton}}
+* {{Literatur |Autor=Curran, James Michael |Titel={{lang|en|Introduction to Data Analysis with R for Forensic Scientists}} |Jahr=2011 |Verlag=CRC |Ort=Boca Raton |ISBN=978-1-42008-826-7 |Online=http://www.taylorandfrancis.com/books/details/9781420088267/}}
+* {{Literatur |Autor=Christian P. Robert, George Casella |Titel={{lang|fr|Méthodes de Monte-Carlo avec R}} |Auflage=1. |Verlag=Springer |Jahr=2011 |ISBN=978-2-8178-0180-3 |Kommentar=French translation of Introducting Monte Carlo Methods with R}}
+* {{Literatur |Titel={{lang|en|R Companion to Linear Models}} |Autor=Chris Hay Jahans |ISBN=978-1-4398-7365-6 |Online=http://www.crcpress.com/product/isbn/9781439873656 |Jahr=2011 |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton}}
+* {{Literatur |Titel={{lang|en|Multivariate Generalized Linear Mixed Models Using R}} |Autor=Berridge, Damon M. |ISBN=978-1-4398-1326-3 |Online=http://www.crcpress.com/product/isbn/9781439813263 |Jahr=2011 |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton}}
+* {{Literatur |Autor=Shravan Vasishth, Michael Broe |Titel={{lang|en|{The Foundations of Statistics}} |TitelErg={{lang|en|A Simulation-based Approach}} |Verlag=Springer |Jahr=2010 |ISBN=978-3-642-16312-8}}
+* {{Literatur |Autor=Robert A. Muenchen, Joseph M. Hilbe |Titel={{lang|en|R for Stata Users}} |Verlag=Springer |Jahr=2010 |ISBN=978-1-4419-1317-3}}
+* {{Literatur |Autor=Rob Kabacoff |Titel={{lang|en|R in Action}} |Verlag=Manning |Online=http://www.manning.com/kabacoff |Jahr=2010}}
+* {{Literatur |Autor=Pierre-André Cornillon, Arnaud Guyader, François Husson, Nicolas Jégou, Julie Josse, Maela Kloareg, Eric Matzner-Lober, Laurent Rouviere |Titel={{lang|fr|Statistiques avec R}} |Verlag=Presses Universitaires de Rennes |Jahr=2010 |Online=http://www.agrocampus-ouest.fr/math/livreR/ |ISBN=978-2-7535-1087-6 |Auflage=2.}}
+* {{Literatur |Autor=Pierre Lafaye de Micheaux, Rémy Drouilhet, Benoît Liquet |Titel={{lang|fr|Le Logiciel R}} |TitelErg={{lang|en|Maîtriser le langage, effectuer des analyses statistiques}} |Verlag=Springer, Collection Statistiques et Probabilités appliquées |Jahr=2010 |Auflage=1. |ISBN=978-2-81780-114-8 |Online=http://www.biostatisticien.eu/springeR}}
+* {{Literatur |Autor=Joseph Adler |Titel={{lang|de|R in a Nutshell}} |Auflage=1. |Jahr=2010 |Verlag=O'Reilly Verlag |Ort=Köln |ISBN=978-3-89721-649-5 |Originalsprache=englisch |Übersetzer=Jörg Beyer |Online=http://www.oreilly.de/catalog/rinanutger/index.html}}
+* {{Literatur |Autor=John M. Quick |Titel={{lang|en|The Statistical Analysis with R Beginners Guide}} |Verlag=Packt Publishing |Online=https://www.packtpub.com/statistical-analysis-with-r-beginners-guide/book |Jahr=2010 |ISBN=1849512086}}
+* {{Literatur |Autor=Francois Husson, Sébastien Lê, Jérôme Pagès |Titel={{lang|en|Exploratory Multivariate Analysis by Example Using R}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Jahr=2010 |Online=http://factominer.free.fr/book |ISBN=978-1-4398-3580-7 |Online=http://www.crcpress.com/product/isbn/9781439835807}}
+* {{Literatur |Autor=David Ruppert |Titel={{lang|en|Statistics and Data Analysis for Financial Engineering}} |Verlag=Springer |Jahr=2010 |ISBN=978-1-4419-7786-1}}
+* {{Literatur |Autor=Christian Robert, George Casella |Titel={{lang|en|Introducing Monte Carlo Methods with R}} |Verlag=Springer |Jahr=2010 |ISBN=978-1-4419-1575-7}}
+* {{Literatur |Titel={{lang|en|Clinical Trial Data Analysis with R}} |Autor=Chen, Din |ISBN=978-1-4398-4020-7 |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Online=http://www.crcpress.com/product/isbn/9781439840207 |Jahr=2010 |Ort=Boca Raton}}
+* {{Literatur |Autor=Carlo Gaetan, Xavier Guyon |Titel={{lang|en|Spatial Statistics, Modeling}} |Verlag=Springer |Jahr=2010 |ISBN=978-0-387-92256-0}}
+* {{Literatur |Autor=Andrew P. Robinson, Jeff D. Hamann |Titel={{lang|en|Forest Analytics with R}} |Verlag=Springer |Jahr=2010 |ISBN=978-1-4419-7761-8}}
+* {{Literatur |Autor=Hrishikesh D. Vinod |Titel={{lang|en|Advances in Social Science Research Using R}} |Verlag=Springer |Jahr=2010 |ISBN=978-1-4419-1763-8}}
+* {{Literatur|Autor=Joseph Adler| Titel={{lang|en|R in a Nutshell}}| Verlag=O'Reilly Media| Ort=Sebastopol |Jahr=2009| ISBN=978-0-596-80170-0}}
+* {{Literatur |Autor=Victor Bloomfield |Titel={{lang|en|Computer Simulation and Data Analysis in Molecular Biology and Biophysics}} |TitelErg={{lang|en|An Introduction Using R}} |Verlag=Springer |Jahr=2009 |ISBN=978-1-4419-0084-5}}
+* {{Literatur |Autor=Stano Pekar, Marek Brabec |Titel={{lang|cz|Moderni analyza biologickych dat 1}} |TitelErg={{lang|cz|Zobecnene linearni modely v prostredi R}} |Jahr=2009 |Verlag=Scientia |Ort=Prag |Online=http://www.scientia.cz/biologie/4373-moderni-analyza-biologickych-dat-zobecnene-linearni-modely-v-prostredi-r.html |ISBN=978-80-86960-44-9}}
+* {{Literatur |Autor=Robert A. Muenchen |Titel={{lang|en|R for SAS, SPSS Users}} |Verlag=Springer |Jahr=2009 |ISBN=978-0-387-09417-5}}
+* {{Literatur |Autor=Richard M. Heiberger, Erich Neuwirth |Titel={{lang|en|R Through Excel}} |Verlag=Springer |Jahr=2009 |ISBN=978-1-4419-0051-7 |Online=http://rcom.univie.ac.at/}}
+* {{Literatur |Autor=Peter D. Hoff |Titel={{lang|en|A First Course in Bayesian Statistical Methods}} |Verlag=Springer |Jahr=2009 |ISBN=978-0-387-92299-7}}
+* {{Literatur |Autor=Paul S. P. Cowpertwait, Andrew Metcalfe |Titel={{lang|en|Introductory Time Series with R}} |Verlag=Springer |Jahr=2009 |ISBN=978-0-387-88697-8 |Online=http://staff.elena.aut.ac.nz/Paul-Cowpertwait/ts/}}
+* {{Literatur |Autor=Owen Jones, Robert Maillardet, Andrew Robinson |Titel={{lang|en|Introduction to Scientific Programming and Simulation Using R}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Jahr=2009 |Ort=Boca Raton |ISBN=978-1-4200-6872-6 |Online=http://www.crcpress.com/product/isbn/9781420068726}}
+* {{Literatur |Autor=M. Henry H. Stevens |Titel={{lang|en|A Primer of Ecology with R}} |Verlag=Springer |Jahr=2009 |ISBN=978-0-387-89881-0}}
+* {{Literatur |Autor=Kurt Varmuza, Peter Filzmoser |Titel={{lang|en|Introduction to Multivariate Statistical Analysis in Chemometrics}} |Verlag=CRC |Ort=Boca Raton |Jahr=2009 |ISBN=9781420059472 |Online=http://www.statistik.tuwien.ac.at/public/filz/ |Online=http://www.crcpress.co.uk/shopping_cart/products/product_detail.asp?id=&parent_id=&sku=59475&isbn=9781420059472&pc=}}
+* {{Literatur |Autor=Karl W. Broman, Saunak Sen |Titel={{lang|en|A Guide to QTL Mapping with R/qtl}} |Verlag=Springer |Jahr=2009 |ISBN=978-0-387-92124-2}}
+* {{Literatur |Autor=Kai Velten |Titel={{lang|en|Mathematical Modeling and Simulation}} |TitelErg={{lang|en|Introduction for Scientists and Engineers}} |Verlag=Wiley-VCH |Jahr=2009 |ISBN=978-3-527-40758-3 |Online=http://www.wiley.com/WileyCDA/WileyTitle/productCd-3527407588.html}}
+* {{Literatur |Autor=Jim Albert |Titel={{lang|en|Bayesian Computation with R}} |Auflage=2. |Verlag=Springer |Jahr=2009 |ISBN=978-0-387-92297-3}}
+* {{Literatur |Autor=J. O. Ramsay, Giles Hooker, Spencer Graves |Titel={{lang|en|Functional Data Analysis with R and Matlab}} |Verlag=Springer |Jahr=2009 |ISBN=978-0-387-98184-0 |Online=http://www.functionaldata.org}}
+* {{Literatur |Autor=Hadley Wickham |Titel={{lang|en|ggplot: Elegant Graphics for Data Analysis}} |Verlag=Springer |Jahr=2009 |ISBN=978-0-98140-6}}
+* {{Literatur |Autor=Günther Sawitzki |Titel={{lang|en|Computational Statistics}} |TitelErg={{lang|en|An Introduction to R}} |Ort=Boca Raton |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Jahr=2009 |ISBN=978-1-4200-8678-2 |Online=http://www.crcpress.com/product/isbn/9781420086782}}
+* {{Literatur |Autor=Giovanni Petris, Sonia Petrone, Patriza Campagnoli |Titel={{lang|en|Dynamic Linear Models with R}} |Verlag=Springer |Jahr=2009 |ISBN=978-0-387-77237-0}}
+* {{Literatur |Autor=Gael Millot |Titel={{lang|fr|Comprendre et réaliser les tests statistiques à l'aide de R}} |Jahr=2009 |Verlag=de boeck université |Ort=Louvain-la-Neuve, Belgien |ISBN=2804101797 |Auflage=1. |Online=http://perso.curie.fr/Gael.Millot/Publications_livre.htm}}
+* {{Literatur |Autor=Francois Husson, Sébastien Lê, Jérôme Pagès |Titel={{lang|fr|Analyse de données avec R}} |Verlag=Presses Universitaires de Rennes |Jahr=2009 |Online=http://factominer.free.fr/book |ISBN=978-2-7535-0938-2 |Online=http://www.pur-editions.fr/detail.php?idOuv=2166}}
+* {{Literatur |Autor=Ewout W. Steyerberg |Titel={{lang|en|Clinical Prediction Models}} |TitelErg={{lang|en|A Practical Approach to Development, Validation and Updating}} |Verlag=Springer |Jahr=2009 |ISBN=978-0-387-77243-1}}
+* {{Literatur |Autor=Detlev Reymann |Titel={{lang|de|{Wettbewerbsanalysen für kleine und mittlere Unternehmen (KMUs)}} |TitelErg={{lang|de|Theoretische Grundlagen und praktische Anwendung am Beispiel gartenbaulicher Betriebe}} |Verlag=Verlag Detlev Reymann |Ort=Geisenheim |ISBN=978-3-00-027013-0 |Online=http://www.reymann.eu/wettbewerbsanalysen |Jahr=2009}}
+* {{Literatur |Autor=Daniel B. Wright, Kamala London |Titel={{lang|en|Modern Regression Techniques Using R}} |TitelErg={{lang|en|A Practical Guide}} |Verlag=SAGE |Jahr=2009 |Ort=London |ISBN=978-1-84787-903-5 |Online=http://www.uk.sagepub.com/booksProdDesc.nav?prodId=Book233198}}
+* {{Literatur |Autor=Christian Ritz, Jens C. Streibig |Titel={{lang|en|Nonlinear Regression with R}} |Verlag=Springer |Jahr=2009 |Ort=New York |ISBN=978-0-387-09615-5}}
+* {{Literatur |Autor=Andrea S. Foulkes |Titel={{lang|en|Applied Statistical Genetics with R}} |TitelErg={{lang|en|For Population-Based Association Studies}} |Verlag=Springer |Jahr=2009 |ISBN=978-0-387-89553-6}}
+* {{Literatur |Autor=Alain Zuur, Elena N. Ieno, Neil Walker, Anatoly A. Saveiliev, Graham M. Smith |Titel={{lang|en|Mixed Effects Models and Extensions in Ecology with R}} |Verlag=Springer |Jahr=2009 |Ort=New York |ISBN=978-0-387-87457-9 |Online=http://www.highstat.com}. |ISBN=978-0-387-87457-9}}
+* {{Literatur |Autor=Alain F. Zuur, Elena N. Ieno, Erik Meesters |Titel={{lang|en|A Beginner's Guide to R}} |Verlag=Springer |Jahr=2009 |ISBN=978-0-387-93836-3}}
+* {{Literatur |Autor=Stefano M. Iacus |Titel={{lang|en|Simulation and Inference for Stochastic Differential Equations}} |TitelErg={{lang|en|With R Examples}} |Verlag=Springer |Jahr=2008 |Ort=New York |ISBN=978-0-387-75838-1}}
+* {{Literatur |Autor=Simon Sheather |Titel={{lang|en|A Modern Approach to Regression with R}} |Verlag=Springer |Jahr=2008 |Ort=New York |ISBN=978-0-387-09607-0}}
+* {{Literatur |Autor=Sarkar, Deepayan |Titel={{lang|en|Lattice: Multivariate Data Visualization with R}} |Verlag=Springer |Online=http://lmdvr.r-forge.r-project.org |Jahr=2008 |Ort=New York |ISBN=978-0-387-75968-5}}
+* {{Literatur |Autor=Roger S. Bivand, Edzer J. Pebesma, Virgilio Gómez-Rubio |Titel={{lang|en|Applied Spatial Data Analysis with R}} |Verlag=Springer |Jahr=2008 |Ort=New York |ISBN=978-0-387-78170-9 |Online=http://www.asdar-book.org }}
+* {{Literatur |Autor=Roger D. Peng, Francesca Dominici |Titel={{lang|en| Statistical Methods for Environmental Epidemiology with R}} |TitelErg={{lang|en|A Case Study in Air Pollution and Health}} |Verlag=Springer |Jahr=2008 |Ort=New York |ISBN=978-0-387-78166-2}}
+* {{Literatur |Autor=Robert Gentleman |Titel={{lang|en|Bioinformatics with R}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Jahr=2008 |Ort=Boca Raton |ISBN=1-420-06367-7}}
+* {{Literatur |Autor=Robert Gentleman |Titel={{lang|en|R Programming for Bioinformatics}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Jahr=2008 |Ort=Boca Raton |ISBN=978-1-42006-367-7 |Online=http://www.bioconductor.org/pub/RBioinf/ |Online=http://www.crcpress.com/product/isbn/9781420063677}}
+* {{Literatur |Autor=Phil Spector |Titel={{lang|en|Data Manipulation with R}} |Verlag=Springer |Jahr=2008 |Ort=New York |ISBN=978-0-387-74730-9}}
+* {{Literatur |Autor=Pfaff, Bernhard |Titel={{lang|en|Analysis of Integrated, Cointegrated Time Series with R}} |Auflage=2. |Verlag=Springer |Jahr=2008 |Ort=New York |ISBN=978-0-387-75966-1}}
+* {{Literatur |Autor=Peter Dalgaard |Titel={{lang|en|Introductory Statistics with R}} |Auflage=2. |Jahr=2008 |Verlag=Springer |ISBN=978-0-387-79053-4 |Ort=New York |Online=http://www.biostat.ku.dk/~pd/ISwR.html}}
+* {{Literatur |Autor=Maria L. Rizzo |Titel={{lang|en|Statistical Computing with R}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Jahr=2008 |Ort=Boca Raton |ISBN=978-1-58488-545-0 |Online=http://www.crcpress.com/product/isbn/9781584885450}}
+* {{Literatur |Autor=Keele, Luke |Titel={{lang|en|Semiparametric Regression for the Social Sciences}} |Verlag=Wiley |Ort=Chichester |Jahr=2008 |ISBN=978-0-47031-991-8 |Online=http://www.personal.psu.edu/ljk20/ |Online=http://www.wiley.com/WileyCDA/WileyTitle/productCd-0470319917.html}}
+* {{Literatur |Autor=Jonathan D. Cryer, Kung-Sik Chan |Titel={{lang|en|Time Series Analysis With Applications in R}} |Verlag=Springer |Jahr=2008 |Ort=New York |ISBN=978-0-387-75958-6}}
+* {{Literatur |Autor=John M. Chambers |Titel={{lang|en|Software for Data Analysis}} |TitelErg={{lang|en|Programming with R}} |Verlag=Springer |Jahr=2008 |Ort=New York |ISBN=978-0-387-75935-7 |Online=http://statweb.stanford.edu/~jmc4/Rbook/}}
+* {{Literatur |Autor=Hrishikesh D. Vinod |Titel={{lang|en|Hands-on Intermediate Econometrics Using R}} |TitelErg={{lang|en|Templates for Extending Dozens of Practical Examples}} |Verlag=World Scientific |Ort=Hackensack, NJ |Jahr=2008 |ISBN=10-981-281-885-5 |Online=http://www.worldscibooks.com/economics/6895.html}}
+* {{Literatur |Autor=G. P. Nason |Titel={{lang|en|Wavelet Methods in Statistics with R}} |Verlag=Springer |Jahr=2008 |Ort=New York |ISBN=978-0-387-75960-9}}
+* {{Literatur |Autor=Clemens Reimann, Peter Filzmoser, Robert Garrett, Rudolf Dutter |Titel={{lang|en|Statistical Data Analysis Explained}} |TitelErg={{lang|en|Applied Environmental Statistics with R}} |Verlag=Wiley |Ort=Chichester |Jahr=2008 |ISBN=978-0-470-98581-6 |Online=http://www.statistik.tuwien.ac.at/StatDA |Online=http://www.wiley.com/WileyCDA/WileyTitle/productCd-047098581X.html}}
+* {{Literatur |Autor=Claude, Julien |Titel={{lang|en|Morphometrics with R}} |Verlag=Springer |Jahr=2008 |Ort=New York |ISBN=978-0-387-77789-4}}
+* {{Literatur |Autor=Christian Kleiber, Achim Zeileis |Titel={{lang|en|Applied Econometrics with R}} |Verlag=Springer |Jahr=2008 |Ort=New York |ISBN=978-0-387-77316-2}}
+* {{Literatur |Autor=Benjamin M. Bolker |Titel={{lang|en|Ecological Models, Data in R}} |Jahr=2008 |Verlag=Princeton University Press |ISBN=978-0-691-12522-0 |Online=http://ms.mcmaster.ca/~bolker/emdbook/ |Online=http://press.princeton.edu/titles/8709.html}}
+* {{Literatur |Autor=W. John Braun, Duncan J. Murdoch |Titel={{lang|en|A First Course in Statistical Programming with R}} |Jahr=2007 |Verlag=Cambridge University Press |Ort=Cambridge |ISBN=978-0-52187-265-2 |Online=http://www.stats.uwo.ca/faculty/braun/statprog/ |Online=http://www.cambridge.org/us/catalogue/catalogue.asp?isbn=9780521872652}}
+* {{Literatur |Autor=Scott M. Lynch |Titel={{lang|en|Introduction to Applied Bayesian Statistics and Estimation for Social Scientists}} |Verlag=Springer |Jahr=2007 |Ort=New York |ISBN=978-0-387-71264-2}}
+* {{Literatur |Autor=Sandrine Dudoit, Mark J. {van der Laan} |Titel={{lang|en|Multiple Testing Procedures and Applications to Genomics}} |Verlag=Springer |Jahr=2007 |ISBN=978-0-387-49316-9}}
+* {{Literatur |Autor=Philip J. Boland |Titel={{lang|en|Statistical and Probabilistic Methods in Actuarial Science}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Jahr=2007 |Ort=Boca Raton |ISBN=978-1-58488-695-2 |Online=http://www.crcpress.com/product/isbn/9781584886952}}
+* {{Literatur |Autor=Michael Greenacre |Titel={{lang|en|Correspondence Analysis in Practice}} |Auflage=2. |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Jahr=2007 |Ort=Boca Raton |ISBN=978-1-58488-616-7 |Online=http://www.crcpress.com/product/isbn/9781584886167}}
+* {{Literatur |Autor=John Maindonald, John Braun |Titel={{lang|en|Data Analysis and Graphics Using R}} |Auflage=2. |Jahr=2007 |Verlag=Cambridge University Press |Ort=Cambridge |ISBN=978-0-521-86116-8 |Online=http://maths-people.anu.edu.au/~johnm/r-book/daagur3.html}}
+* {{Literatur |Autor=Jean-Michel Marin, Christian P. Robert |Titel={{lang|en|Bayesian Core}} |TitelErg={{lang|en|A Practical Approach to Computational Bayesian Statistics}} |Verlag=Springer |Jahr=2007 |Ort=New York |ISBN=978-0-387-38979-0}}
+* {{Literatur |Autor=Dianne Cook, Deborah F. Swayne |Titel={{lang|en|Interactive and Dynamic Graphics for Data Analysis}} |Verlag=Springer |Jahr=2007 |Ort=New York |ISBN=978-0-387-71761-6}}
+* {{Literatur |Autor=David Siegmund, Benjamin Yakir |Titel={{lang|en|The Statistics of Gene Mapping}} |Verlag=Springer |Jahr=2007 |Ort=New York |ISBN=978-0-387-49684-9}}
+* {{Literatur |Autor=Simon N. Wood |Titel={{lang|en|Generalized Additive Models}} |TitelErg={{lang|en|An Introduction with R}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Jahr=2006 |Ort=Boca Raton |ISBN=978-1-58488-474-3 |Online=http://CRAN.R-project.org/package=gamair |Online=http://www.crcpress.com/product/isbn/9781584884743}}
+* {{Literatur |Autor=Robert H. Shumway, David S. Stoffer |Titel={{lang|en|Time Series Analysis and Its Applications With R Examples}} |Verlag=Springer |Jahr=2006 |Ort=New York |ISBN=978-0-387-29317-2}}
+* {{Literatur |Autor=Peter J. Diggle, Paulo Justiniano Ribeiro |Titel={{lang|en|Model-based Geostatistics}} |Verlag=Springer |Jahr=2006 |ISBN=0-387-32907-2}}
+* {{Literatur |Autor=Nhu D. Le, James V. Zidek |Titel={{lang|en|Statistical Analysis of Environmental Space-Time Processes}} |Verlag=Springer |Jahr=2006 |ISBN=0-387-26209-1}}
+* {{Literatur |Autor=Lothar Sachs, Jürgen Hedderich |Titel={{lang|de|{Angewandte Statistik}} |TitelErg={{lang|de|Methodensammlung mit R}} |Jahr=2012 |Auflage=14. |Verlag=Springer |Ort=Berlin, Heidelberg |ISBN=978-3-642-24400-1}}
+* {{Literatur |Autor=Julian J. Faraway |Titel={{lang|en|Extending Linear Models with R}} |TitelErg={{lang|en|Generalized Linear Mixed Effects and Nonparametric Regression Models}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Jahr=2006 |Ort=Boca Raton |ISBN=978-1-58488-424-8 |Online=http://www.maths.bath.ac.uk/~jjf23/ELM/ |Online=http://www.crcpress.com/product/isbn/9781584884248}}
+* {{Literatur |Autor=Jana Jureckova, Jan Picek |Titel={{lang|en|Robust Statistical Methods with R}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Jahr=2006 |Ort=Boca Raton |ISBN=978-1-58488-454-5 |Online=http://www.crcpress.com/product/isbn/9781584884545}}
+* {{Literatur |Autor=Emmanuel Paradis |Titel={{lang|en|Analysis of Phylogenetics and Evolution with R}} |Verlag=Springer |Jahr=2006 |Ort=New York |ISBN=0-387-32914-5}}
+* {{Literatur |Autor=Brian Everitt, Torsten Hothorn |Titel={{lang|en|A Handbook of Statistical Analyses Using R}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Jahr=2006 |Ort=Boca Raton |ISBN=1-584-88539-4}}
+* {{Literatur |Autor=Richard C. Deonier, Simon Tavaré, Michael S. Waterman |Titel={{lang|en|Computational Genome Analysis}} |TitelErg={{lang|en|An Introduction}} |Verlag=Springer |Jahr=2005 |ISBN=0-387-98785-1}}
+* {{Literatur |Autor=Paul Murrell |Titel={{lang|en|R Graphics}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Jahr=2005 |Ort=Boca Raton |ISBN=9781584884866 |Online=http://www.crcpress.com/product/isbn/9781584884866 |Online=http://www.stat.auckland.ac.nz/~paul/RGraphics/rgraphics.html}}
+* {{Literatur |Autor=Michael J. Crawley |Titel={{lang|en|Statistics}} |TitelErg={{lang|en|An Introduction using R}} |Verlag=Wiley |Jahr=2005 |ISBN=0-470-02297-3 |Online=http://www.wiley.com/WileyCDA/WileyTitle/productCd-0470022973.html |Online=http://www.bio.ic.ac.uk/research/crawley/statistics/}}
+* {{Literatur |Autor=John Verzani |Titel={{lang|en|Using R for Introductory Statistics}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Jahr=2005 |Ort=Boca Raton |ISBN=978-1-58488-450-7 |Online=http://wiener.math.csi.cuny.edu/UsingR/ |Online=http://www.crcpress.com/product/isbn/9781584884507}}
+* {{Literatur |Autor=Fionn Murtagh |Titel={{lang|en|Correspondence Analysis and Data Coding with JAVA and R}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Jahr=2005 |Ort=Boca Raton |ISBN=9781420034943 |Online=http://www.cs.rhul.ac.uk/home/fionn/ |Online=http://www.crcpress.com/product/isbn/9781420034943}}
+* {{Literatur |Autor=Brian S. Everitt |Titel={{lang|en|An R and S-Plus Companion to Multivariate Analysis}} |Verlag=Springer |Jahr=2005 |ISBN=1-85233-882-2 |Online=http://biostatistics.iop.kcl.ac.uk/publications/everitt/}}
+* {{Literatur |Autor=Andreas Behr |Titel={{lang|de|Einführung in die Statistik mit R}} |Jahr=2005 |Verlag=Vahlen |Ort=München |ISBN=3-8006-3219-5}}
+* {{Literatur |Autor=Robert Gentleman, Vince Carey, Wolfgang Huber, Rafael Irizarry, Sandrine Dudoit |Titel={{lang|en|Bioinformatics and Computational Biology Solutions Using R and Bioconductor}} |Verlag=Springer |Jahr=2005 |ISBN=0-387-25146-4}}
+* {{Literatur |Autor=S. Mase, T. Kamakura, M. Jimbo, K. Kanefuji |Titel={{lang|ja|Introduction to Data Science for engineers}} |TitelErg={{lang|en|Data analysis using free statistical software R}} |Verlag=Suuri-Kogaku-sha, Tokyo |Jahr=2004 |ISBN=4901683128}}
+* {{Literatur |Autor=Richard M. Heiberger, Burt Holland |Titel={{lang|en|Statistical Analysis and Data Display}} |TitelErg={{lang|en|An Intermediate Course with Examples in S-Plus, R and SAS}} |Verlag=Springer |Jahr=2004 |ISBN=0-387-40270-5}}
+* {{Literatur |Autor=Julian J. Faraway |Titel={{lang|en|Linear Models with R}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Jahr=2004 |Ort=Boca Raton |ISBN=978-1-58488-425-5 |Online=http://www.maths.bath.ac.uk/~jjf23/LMR/ |Online=http://www.crcpress.com/product/isbn/9781584884255}}
+* {{Literatur |Autor=Dubravko Dolic |Titel={{lang|de|Statistik mit R}} |TitelErg={{lang|en|Einführung für Wirtschafts- und Sozialwissenschaftler}} |Jahr=2004 |Verlag=R. Oldenbourg |Ort=München, Wien |ISBN=3-486-27537-2}}
+* {{Literatur |Autor=Sylvie Huet, Annie Bouvier, Marie-Anne Gruet, Emmanuel Jolivet |Titel={{lang|en|Statistical Tools for Nonlinear Regression}} |Verlag=Springer |Jahr=2003 |Ort=New York |ISBN=0-387-40081-8}}
+* {{Literatur |Autor=Stefano Iacus, Guido Masarotto |Titel={{lang|it|Laboratorio di statistica con R}} |Jahr=2003 |Verlag=McGraw-Hill |Ort=Milano |ISBN=88-386-6084-0 |Online=http://www.ateneonline.it/catlibro.asp?item_id=2958}}
+* {{Literatur |Autor=Giovanni Parmigiani, Elizabeth S. Garrett, Rafael A. Irizarry, Scott L. Zeger |Titel={{lang|en|The Analysis of Gene Expression Data}} |Verlag=Springer |Jahr=2003 |Ort=New York |ISBN=0-387-95577-1}}
+* {{Literatur |Autor=William N. Venables, Brian D. Ripley |Titel={{lang|en|Modern Applied Statistics with S}} |Auflage=4. |Verlag=Springer |Jahr=2002 |Ort=New York |ISBN=0-387-95457-0 |Online=http://www.stats.ox.ac.uk/pub/MASS4/}}
+* {{Literatur |Autor=John Fox |Titel={{lang|en|An R and S-Plus Companion to Applied Regression}} |Verlag=Sage Publications |Jahr=2002 |Ort=Thousand Oaks, CA, USA |ISBN=0-761-92279-2 |Online=http://socserv.socsci.mcmaster.ca/jfox/Books/Companion/index.html}}
+* {{Literatur |Autor=Manuel Castejón Limas, Joaquín Ordieres Meré, Fco. Javier de Cos Juez, Fco. Javier Martínez de Pisón Ascacibar |Titel={{lang|es|Control de Calidad}} |TitelErg={{lang|es|Metodologia para el analisis previo a la modelización de datos en procesos industriales. Fundamentos teóricos y aplicaciones con R}} |Verlag=Servicio de Publicaciones de la Universidad de La Rioja |Jahr=2001 |ISBN=84-95301-48-2}}
+* {{Literatur |Autor=Frank E. Harrell |Titel={{lang|en|Regression Modeling Strategies with Applications to Linear Models, Survival Analysis and Logistic Regression}} |Verlag=Springer |Jahr=2001 |ISBN=0-387-95232-2 |Online=http://biostat.mc.vanderbilt.edu/twiki/bin/view/Main/RmS}}
+* {{Literatur |Autor=William N. Venables, Brian D. Ripley |Titel={{lang|en|S Programming}} |Verlag=Springer |Jahr=2000 |Ort=New York |ISBN=0-387-98966-8 |Online=http://www.stats.ox.ac.uk/pub/MASS3/Sprog/}}
+* {{Literatur |Autor=Terry M. Therneau, Patricia M. Grambsch |Titel={{lang|en|Modeling Survival Data}} |TitelErg={{lang|en|Extending the Cox Model}} |Verlag=Springer |Jahr=2000 |ISBN=0-387-98784-3}}
+* {{Literatur |Autor=Jose C. Pinheiro, Douglas M. Bates |Titel={{lang|en|Mixed-Effects Models in S and S-Plus}} |Verlag=Springer |Jahr=2000 |ISBN=0-387-98957-0}}
+* {{Literatur |Autor=Deborah Nolan, Terry Speed |Titel={{lang|en|Stat Labs: Mathematical Statistics Through Applications}} |Verlag=Springer |Jahr=2000 |ISBN=0-387-98974-9}}
+* {{Literatur |Autor=John M. Chambers |Titel={{lang|en|Programming with Data}} |Verlag=Springer |Jahr=1998 |Ort=New York |ISBN=0-387-98503-4 |Online=http://cm.bell-labs.com/cm/ms/departments/sia/Sbook/}}
+* {{Literatur |Autor=John M. Chambers, Trevor J. Hastie |Titel={{lang|en|Statistical Models in S}} |Verlag=Chapman & Hall |Jahr=1992 |Ort=London |ISBN=9780412830402 |Online=http://www.crcpress.com/product/isbn/9780412830402}}
+* {{Literatur |Autor=Richard A. Becker, John M. Chambers, Allan R. Wilks |Titel={{lang|en|The New S Language}} |Verlag=Chapman & Hall |Jahr=1988 |Ort=London}}
+}}
 == Weblinks ==

R
neues Logo seit 2015
Basisdaten
Paradigmen:	funktional, dynamisch, objektorientiert
Erscheinungsjahr:	1993
Designer:	Ross Ihaka und Robert Gentleman
Entwickler:	R Development Core Team
Aktuelle Version:	3.2.2 (14. August 2015)
Typisierung:	dynamisch, implizit, schwach
Beeinflusst von:	S, Scheme
Beeinflusste:	Julia
Betriebssystem:	Unixoide, Mac OS, Microsoft Windows
Lizenz:	GNU GPL
www.r-project.org

„R (Programmiersprache)“ – Versionsunterschied

Version vom 17. Oktober 2015, 03:17 Uhr

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