„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:	3.2.3 (10. Dezember 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 16. Dezember 2015, 00:53 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]^[3] Im TIOBE-Index belegt R Platz 18,^[4] im Ranking von RedMonk Platz 13,^[5] bei PYPL Platz 10^[6] und beim Institute of Electrical and Electronics Engineers Platz 6.^[7]

Geschichte

1992: Ursprünge

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.^[8] S hatte eine andere Herangehensweise als bisherige Software für Statistik. Mit S konnten Daten schneller explorativ untersucht werden und dementsprechende Grafiken erstellt werden. Analysefunktionen waren zu Beginn der 1990er Jahre nicht umfangreich implementiert.^[9] Das Unternehmen Statistical Sciences, Inc. erwarb eine alleinige Lizenz für die Verbreitung von S-Software ab 1993.^[10] Ihaka und Gentleman mochten die Herangehensweise und Möglichkeiten, die S für statistische Fragestellungen bot, erschufen jedoch R um bei der Nutzung schneller eigene Analysen implementieren zu können und nicht auf Aktualisierungen durch die S-Entwickler angewiesen zu sein. Zuerst setzten sie R für Lehrzwecke an der Universität ein, wobei der vollständig verfügbare Quelltext ein weiterer Nutzen der eigenen Sprache war.^[11]

1993-2000: Wachstum von Sprache und Community

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.^[12] Bis 1996 oder 1997 gab es zwischen 50 und 100 Leute in einer Mailingliste, die dabei halfen die Sprache gemeinsam zu verbessern.^[13] Im Jahr 1997 wurde das R Development Core Team gebildet, das sich um die Weiterentwicklung von R kümmert und den Quellcode verändern kann. Mittlerweile zählen zwanzig Personen zu diesem engsten Entwicklerteam inklusive Ross Ihaka und Robert Gentleman. Das Comprehensive R Archive Network (CRAN) als Plattform für Pakete startete am 23. April 1997 um Anwendern die Möglichkeit zu geben selbst geschriebene Funktionen leichter mit Anderen zu teilen. Der älteste öffentlich verfügbare 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.

Seit 2001: Performance-Optimierung

Seit Dezember 2001 gibt es R für Mac OS X. 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.

Die R-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. Zudem wurde im November 2011 (Version 2.14) grobkörnige Nebenläufigkeit für parallele Ausführung von Funktionen eingeführt.^[14]

Mehrere größere Unternehmen, die R nutzen oder als Teil des Geschäftsmodells haben, schlossen sich 2015 zum R Consortium als Teil der Linux Foundation zusammen. Ziel ist insbesondere die Verbesserung der geschäftlichen Infrastruktur um R komfortabler im Unternehmensumfeld einsetzen zu können.^[15]

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 und Datentypen eingegangen sowie die Dateiformate und Funktionalitäten der Standard-Version genannt:^[16]^[17]^[18]

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^[19]

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. 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.

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 nächsthöheren 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, else if, else und das elementweise ifelse sowie switch als bedingte Anweisungen und die Schleifen for (Zähl- und Mengenschleife), while (kopfgesteuert) sowie repeat ... if (Bedingung) break (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

In R werden Daten am Einfachsten aus den Textdateiformaten csv und txt eingelesen und dahin exportiert. Mit Hilfe von Paketen (siehe unten) können zahlreiche andere Dateiformate importiert und exportiert werden. Daten können zudem aus der Zwischenablage (clipboard) eingefügt 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 zu exportieren, wobei diese Dateien standardmäßig gzip-komprimierte Textdateien sind. Die Arbeitsumgebung kann als .RData gespeichert werden, die zuletzt verwendeten Befehle zudem als .Rhistory. Einzelne Objekte können als .Rds gespeichert 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.

Grundlegende Funktionen

Der Funktionsumfang einer R-Installation umfasst die Verwaltung von Dateien inklusive Herunterladen, Entpacken und Einlesen. Des Weiteren sind Funktionen zur Erstellung, Prüfung und Umwandlung von Datenstrukturen enthalten. Es gibt zahlreiche Funktionen zum Datenmanagement, auch unter Verwendung regulärer Ausdrücke oder printf zur Bearbeitung beziehungsweise Formatierung von Zeichenketten. Schleifen und Kontrollstrukturen sind enthalten sowie Funktionen der apply und MapReduce-Familien, die alternativ genutzt werden können. Es gibt Schnittstellen um Code von C oder Fortran auszuführen und einen Bytecode-Compiler.

Zahlreiche Funktionen der deskriptiven Statistik sind implementiert und einige Analysefunktionen. Dies umfasst lineare und generalisierte lineare Modelle sowie die Varianzanalyse. Im Bereich Zeitreihenanalyse zählen dazu ARMA-Modelle, Interpolations- und Glättungsverfahren (etwa Exponentielle Glättung) sowie Dekomposition. Auch Hauptkomponenten- und Faktorenanalyse sowie Verfahren der Clusteranalyse (hierarchisch sowie K-Means) sind aufzuzählen. Einige statistische Tests und Wahrscheinlichkeitsverteilungen mit Dichte, Verteilungsfunktion, Quantilsfunktion und Zufallszahlen gehören zum Standardumfang. Mehrere mathematische Funktionen gehören ebenfalls dazu, etwa trigonometrische Funktionen, Mengenoperationen, Matrixoperationen und Optimierungsalgorithmen.

Zusätzlich befinden sich Beispieldatensätze in R. Dies wird ergänzt durch Funktionen für die Erstellung von High level und Low level Grafiken inklusive LaTeX-ähnlicher Ausdrücke für mathematische Beschriftungssymbole. R nutzt das Hexadezimalsystem zur Repräsentation von Farben und beinhaltet 657 bereits in Worten spezifizierte Farben.

Hinzu kommen Funktionen zum Abruf von Metadaten, zur Paketverwaltung, für Debugging und Profiling sowie zur Veränderung von Einstellungen.

Pakete

Die Standardversion von R besteht aus elf Paketen (Programmbibliotheken), in denen Funktionen zu ähnlichen Themen gebündelt sind (siehe vorheriger Abschnitt). 15 weitere Pakete werden empfohlen, was bedeutet, dass sie in zahlreichen herunterladbaren Distributionen von R enthalten sind.

Der Funktionsumfang kann durch eine Vielzahl von zusätzlichen 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^[20] und 1024 Pakete auf Bioconductor^[21].

Unter der Rubrik Task Views^[22] 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. Im Folgenden wird ein Überblick auf wichtige Pakete gegeben, die R mit anderer Software verknüpfen oder häufig heruntergeladen wurden.^[23]

Schnittstellen

...zu anderer Software und deren Dateiformaten

Das Paket foreign^[24] 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^[25] unterstützt die Übersetzung von SPSS-Code nach R. sas7bdat^[26] ermöglicht das Einlesen von SAS-Dateien, R.matlab^[27] das von Matlab-Dateien. Zudem kann Matlab dadurch über R gesteuert werden. Ähnliches bietet RcppOctave^[28] zusätzlich für GNU Octave. Software für Maschinelles Lernen wie Weka und H2O (für Big Data) können durch RWeka^[29] sowie h2o^[30] eingebunden werden. Die Programme OpenBugs (R2OpenBUGS^[31]), Stan (rstan^[32]) und JAGS (rjags^[33]) für Bayessche Statistik sowie Gurobi (gurobi^[34]) für mathematische Optimierung lassen sich über Pakete einbinden. Mit hexView^[35] können unter Anderem EViews-Dateien eingelesen werden. Mit readxl^[36] können Microsoft-Excel-Dateien eingelesen werden, mit gnumeric^[37] Open Documents. Im Bereich der Auszeichnungssprachen für Datenserialisierung gibt es für XML-Dateien das Paket XML^[38] und yaml^[39] für YAML-Dateien. Auf das Chemical Development Kit (Chemoinformatik), welches die Chemical Markup Language verwendet, kann mit rcdk^[40]^[41] zugegriffen werden. Für wissenschaftliche Daten können die Formate NetCDF und das Hierarchical Data Format mit RNetCDF^[42] sowie ncdf^[43] eingelesen werden. Astronomische Daten aus dem Flexible Image Transport System können ebenfalls in R geladen werden – mit FITSio^[44]. RSAGA^[45] und rgrass7 bieten Schnittstellen zu den Geoinformationssystemen SAGA und GRASS^[46], aRT^[47] zu TerraLib und rgdal^[48] zur Geospatial Data Abstraction Library für Rasterdaten. Mit tuneR^[49] können MP3-Dateien und Wavesounds in R eingelesen werden, audio^[50] ermöglicht die akustische Wiedergabe von diesen Audiodateien mit Hilfe des Mediaplayers.

...zu Datenbanken

Mehrere Pakete liefern Schnittstellen um auf Datenbanken zuzugreifen. Dazu zählen RODBC^[51] (ODBC), das Front-End DBI ^[52] sowie RMySQL^[53] (MySQL), RPostgreSQL^[54] (PostgreSQL), teradataR^[55] (Teradata Aster), MonetDB.R^[56](MonetDB), rredis^[57] (Redis), RSQLite^[58] (SQLite), RJDBC^[59] (JDBC) und ROracle^[60] für Oracle-Datenbanken. rmongodb^[61] bietet eine Schnittstelle zu MongoDB, RImpala^[62] zu Cloudera Impala für schnelle interaktive SQL-Abfragen und ibmdbR^[63] zu dashdb als Teil der Platform as a Service Bluemix von IBM. Auf die Zeitreihendatenbank FAME kann mit dem gleichnamigen Paket fame^[64] zugegriffen werden. SparkR^[65]^[66] bindet R in das Big-Data-Framework Apache Spark ein, welches auf In-Memory-Verarbeitung basiert. SQL-ähnliche Abfragen können mit sqldf^[67] innerhalb von R genutzt werden.

...zu anderen Programmiersprachen

Verschiedene Pakete bieten Schnittstellen zu anderen Programmiersprachen, die vorwiegend zur Performance-Optimierung eingesetzt werden, hauptsächlich Rcpp^[68]^[69] für C++. rJava^[70] bietet eine Schnittstelle zu Java, rscala für Scala^[71] und rPython^[72] für Python. Der Kommandozeileninterpreter IPython (Jupyter) kann mit IRkernel^[73] genutzt werden. Mit rocker^[74] kann R im Rahmen von Docker in virtuellen Containern isoliert werden.

...zu Webservices

Mit rvest^[75] können Websites gescraped werden um deren HTML-Inhalte in R nutzbar zu machen. Die Funktionsweise ist Beautiful Soup von Python nachempfunden. Verschiedene weitere Pakete sind direkt auf bestimmte Websites zugeschnitten und bieten dort mehr Komfort. Das Paket twitteR^[76] erlaubt einen Zugriff auf Beiträge bei Twitter, Rfacebook^[77] greift auf die Facebook API zu. Mit googleVis^[78]^[79] können die Google Charts genutzt werden, mit RGoogleAnalytics^[80] Google Analytics. Dateien der Keyhole Markup Language von Google Earth können mit maptools^[81] eingelesen werden; eine Schnittstelle zur OpenStreetMap bietet osmar.^[82] Dieser Wikipedia-Artikel und weitere Seiten verwandter Projekte lassen sich als HTML oder Wikitext mit WikipediR^[83] in R laden.

Mit RSelenium^[84] kann der Selenium-WebDriver eingebunden werden und somit von R aus ein Webbrowser gesteuert werden.^[85] Das Paket mailR^[86] ermöglicht das Senden von E-Mails aus R heraus.

Berichtserstellung

Für Reporting-Zwecke lässt sich R-Code in LaTeX (knitr^[87]^[88], Sweave) oder HTML beziehungsweise Markdown (knitr, rmarkdown^[89]) einbinden. knitr bereitet R-Code überdies für die weiteren Auszeichnungssprachen AsciiDoc und reStructuredText auf und bietet eine Anbindung an Pandoc. xtable^[90] erlaubt es Tabellen mit R-Daten zu designen und liefert deren LaTeX- sowie HTML-Code. Mit dem Paket ReporteRs^[91] lassen sich unter Anderem Vektorgrafiken erstellen, die auch nachträglich in Microsoft Word und PowerPoint bearbeitet werden können. tikzDevice^[92] erstellt den Code der oft in LaTeX verwendeten PGF/TikZ-Grafiken. jsonlite^[93] ermöglicht es, Data frames als JSON-Objekte zu speichern.

Grafikerstellung

Das Paket lattice^[94]^[95] setzt die Idee der Trellis-Grafiken^[96] zur Visualisierung von multivariaten Daten um. ggplot2^[97]^[98] ermöglicht es ebenfalls, durch größere Abstraktion schneller komplexe Grafiken zu erstellen. Dieses Paket ist eine Implementierung von Leland Wilkinsons Grammar of Graphics^[99]. Mit ggvis^[100] und plotly^[101] (basieren auf ggplot2) und shiny^[102] lassen sich interaktive, web-basierte Grafiken erstellen. rgl^[103] eignet sich für interaktive dreidimensionale Grafiken. Bei der Grafikerstellung unterstützen zudem die Pakete scales^[104] (Zuordnung von Daten auf ästhetische Elemente) sowie labeling^[105] (weitere Achsenbeschriftungs-Optionen). Die Graph Modelling Language und ihre Anwendung in Grafiken zur Netzwerkanalyse wird durch igraph^[106] implementiert. Turtle-Grafiken können mit TurtleGraphics^[107] umgesetzt werden. Ebenfalls der Veranschaulichung dienen animierte Konzepte aus der Statistik im Paket animation,^[108] das außerdem Funktionen liefert um eigene Animationen in R umzusetzen.

Mit dem Paket munsell^[109] kann das Munsell-Farbsystem genutzt werden, mit Hilfe von colorspace^[110] lassen sich Farbzuordnungen innerhalb einer großen Zahl an Farbsystemen realisieren. Der RColorBrewer^[111] kann eine Farbpalette nach benutzerdefinierten Vorgaben erzeugen, etwa zur Kolorierung von Landkarten.

Datenmanagement

Im Bereich Datenmanagement vereinfacht plyr^[112]^[113] das Bearbeiten von Listen, dplyr^[114] das von Data frames, tidyr^[115] das Anpassen von Data frames (Wide- vs. Long-Datenformat), stringi^[116] und stringr^[117]^[118] die Bearbeitung von Zeichenketten, lubridate^[119]^[120] das Editieren von Datums- und Zeitangaben und zoo^[121]^[122] den Umgang mit Zeitreihen. data.table^[123] 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^[124]) oder per SPMD (pbdMPI^[125]) umgesetzt werden. Die CUDA-Technik von Nvidia kann mit Hilfe von gputools^[126] realisiert werden. Durch digest^[127] lässt sich eine kryptologische Hashfunktion auf R-Objekte anwenden.

Entwicklerwerkzeuge

Mit devtools^[128] können eigene Pakete erstellt, installiert und überprüft werden. roxygen2^[129] unterstützt ihre Dokumentierung. RUnit^[130] (xUnit) und testthat^[131] ermöglichen automatisierte Softwaretests. Das Paket sos^[132]^[133] ermöglicht es R und R-Pakete nach Funktionen zu durchsuchen. installr^[134] aktualisiert R und andere Software (unter Windows). Mit dem Pipe-Operator (%>%) aus dem Paket magrittr^[135] lassen sich R-Funktionen sequenziell ausführen anstatt sie ineinander zu verschachteln um bessere Code-Lesbarkeit zu erzielen.

Benutzeroberfläche

R läuft in einer Kommandozeilenumgebung. Darüber hinaus gibt es mehrere grafische Benutzeroberflächen oder integrierte Entwicklungsumgebungen.

Externe Benutzeroberflächen

Dazu zählen das RStudio^[136] (auch als Version für Linux-Server erhältlich), das Statistiklabor, die Java-basierte Benutzeroberfläche JGR^[137] (Jaguar, Java GUI for R), RKWard, R AnalyticFlow^[138], die Mathematik-Software Cantor^[139] sowie StatET (Eclipse)^[140] und der darauf aufbauende Architect.^[141] Sie zeichnen sich im Wesentlichen durch Autovervollständigung, automatische Einrückungen, Syntaxhervorhebung, Code-Faltung, 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.

Benutzeroberflächen in Paketen

Zwei umfangreiche grafische Benutzeroberflächen, die als Pakete in R bereitgestellt werden, sind der R-Commander (Paketname: Rcmdr^[142]) und relax^[143]. 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^[144]. relax ist speziell darauf konzipiert die Datenanalyse und Dokumentation der Ergebnisse im Stil des Literate programming in ein Dokument zu integrieren (vergleiche Sweave).

Des Weiteren gibt es das Paket rattle^[145]^[146], welches als grafische Benutzeroberfläche einen Einstieg in Data-Mining-Projekte bietet. RQDA^[147] ist eine grafische Benutzeroberfläche für Qualitative Datenanalyse, statnet^[148] für Netzwerkanalyse. Der Deducer^[149] eignet sich vor allem zum Bearbeiten von Data frames. Ein weiteres Paket ist pmg.^[150]

Grafische Benutzeroberflächen wie diese lassen sich mit den Paketen RGtk2^[151] in Verbindung mit GTK+ beziehungsweise qtbase^[152] (Qt) erstellen.

Editoren

Die Editoren Notepad++^[153], Bluefish^[154], CodeMirror^[155], Emacs^[156] / Aquamacs^[157], Geany^[158], gedit^[159], jEdit^[160], SciTE^[161], Smultron^[162], Sublime Text^[163], TextMate^[164], TextPad^[165], Tinn^[166], Vim^[167], Visual Studio Editor^[168], WinEdt^[169] und TextWrangler^[170] sowie SubEthaEdit^[171] unterstützen R entweder nativ oder mithilfe entsprechender Erweiterungen.

Textverarbeitungswerkzeuge

Die Textverarbeitungssysteme GNU TeXmacs^[172], Lyx^[173] (mit Sweave oder knitr) und ShareLaTeX^[174] (knitr) binden R ein, das Software-Dokumentationswerkzeug Natural Docs^[175] und Travis CI^[176] für Kontinuierliche Integration ebenfalls. Die Notiz-Software Org-mode^[177] und Zim^[178] nutzen R für Grafiken und ermöglichen eine interaktive Bearbeitung.

Einbindungen

Open-Source-Interpreter

Mehrere Interpreter wurden entwickelt, etwa um R leistungsfähiger zu machen und besser in bestehende Software zu integrieren. pqR^[179] ist ein schnellerer R-Interpreter aus Reihen des R Core Teams und eine Abspaltung von GNU R, der daher alle Pakete unterstützt. pqr eignet sich für parallele Programmierung, da automatisch mehrere Prozessorkerne genutzt werden können. Der Interpreter ist in C geschrieben und nur unter Linux lauffähig.

Der Interpreter Renjin^[180] basiert auf der Java Virtual Machine und zeichnet sich durch implizite Nebenläufigkeit, Just-in-time-Kompilierung von Bytecode und eine bessere Implementierung von Java aus. Garbage Collection findet parallelisiert statt. Es ist möglich Code bei Platform-as-a-Service-Providern wie Google App Engine, Amazon Beanstalk oder Salesforce Heroku abzulegen. Renjin wird durch das Unternehmen BeDataDriven unterstützt.

FastR^[181] ist ein javabasierter Interpreter, der auf den Truffle-Interpreter und den Graal-Byte-Compiler aufgesetzt wurde. Er ist in Zusammenarbeit der Oracle Labs mit der Purdue University und der Universität Linz entstanden und ermöglicht Nebenläufigkeit.

Riposte^[182] ist ein in C++ neu geschriebener und schnellerer Interpreter unterstützt von Tableau für Linux, der ebenfalls Just-in-time-Kompilierung von Bitecode nutzt. Die Lazy Evaluation von R wurde dabei überarbeitet, sodass weniger interne Variablen in Zwischenschritten erstellt werden. Riposte ermöglicht implizite Nebenläufigkeit mit mehreren Kernen und verwendet Streaming SIMD Extensions sowie Advanced Vector Extensions von Prozessoren.

Ein weiterer Interpreter ist CXXR^[183] von der University of Kent, der als Abspaltung von GNU R C++-Modifikationen am R-Interpreter vornimmt. Anlass des Entwickelns war das Fehlen einer S-PLUS-Funktion in R, die es ermöglicht den Code zu betrachten, der zur Erstellung eines bestimmten Objektes geführt hat. Außerdem wurde die Dokumentation verbessert.

Einbindung in Business-Plattformen

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, das Framework RevoDeployR für Web Services, Quick Check für Softwaretests und RevoScaleR.^[184] Bei RevoScaleR handelt sich um einen R-Interpreter für Big-Data-Analysen mit Hadoop-Integration. Daten werden auf der Festplatte gespeichert und in Datenblöcken eingelesen. Skripte können lokal oder im Rechnerverbund ausgeführt werden. Es gibt eigene R-Funktionen, die sich für große Datenmengen besser eignen.^[185] Im April 2015 schloss Microsoft den Kauf von Revolution Analytics ab.^[186] Die Cloud-Computing-Plattform Microsoft Azure greift für Zwecke des maschinellen Lernens auf R zurück.^[187] Für Excel gibt es das R-Plug-in RExcel.^[188]^[189] Zudem soll R in die relationale Datenbank SQL Server 2016 integriert werden.^[190] Die Analysesoftware Predixion Insight^[191] von Predixion Software als Teil von Microsoft Business Intelligence verbindet R mit dem SQL-Server und anderen Big-Data-Technologien.

TIBCO Spotfire Analytics hat mit TIBCO Enterprise Runtime for R^[192] (TERR) eine Analyse-Plattform, die einen in C++ neu geschriebenen R-Interpreter beinhaltet. Jeder Datentyp wird dabei als abstrakte C++-Klasse dargestellt; zudem ist eine native C++-Schnittstelle ein Bestandteil. TIBCO stellt außerdem den kommerziellen Dialekt von S (S-PLUS) bereit und erwarb StreamBase^[193], die eine Plattform für Complex Event Processing mit R-Integration bereitstellen.

Oracle verkündete im Oktober 2011 die Big Data Appliance^[194], die R, Apache Hadoop, Oracle Linux, und mit Hardware von Exadata eine NoSQL-Datenbank verknüpft. Wichtigster R-Bestandteil ist dabei Oracle R Enterprise^[195] (ORE), wobei R-Objekte direkt in der Oracle-Datenbank analysiert werden, was die Effizienz erhöht. Es findet eine implizite Übersetzung von R nach SQL statt. ORE und Oracle Data Mining (ODM), welches eigene R-Funktionen für Data-Mining enthält, bilden die Oracle Advanced Analytics Option.

IBM bietet eine Integration von R in die eigene InfoSphere BigInsights und in Hadoop, die sich Big R^[196] nennt und etwa MapReduce implementiert. Auch mit der Platform Symphony^[197] sind mittels R Analysen möglich. Das Tochterunternehmen Netezza bindet R in das Hauptprodukt, die In-Memory-Datenbank TwinFin^[198] für schnelle Analysen großer Datenmengen ein.

SAP ermöglicht eine R-Anbindung über die In-Memory-Datenbank HANA.^[199] Zudem wurden beim Tochternehmen Sybase mit Hilfe von R die Analysemöglichkeiten für Börsendaten in der Software RAP^[200] verbessert.

Hewlett-Packard entwickelte Distributed R^[201]^[202] 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^[203], Information Builders mit WebFOCUS^[204]. In die Dundas BI von Dundas Data Visualization^[205] kann R eingebunden werden, ebenso in Tableau^[206] und QlikView.^[207] Zementis modelliert mit der Predictive Model Markup Language^[208]^[209] Data-Mining-Fragestellungen einheitlich, führt sie in R aus und überführt sie in die eigenen Produkte ADAPA und UPPI. Techila^[210] integriert R zur Anwendungsprogrammierung mit verteiltem Rechnen. Innerhalb des icCube-Servers^[211] kann R für Online Analytical Processing verwendet werden. Mit R-Integration^[212] ermöglicht MonetDB die Einbindung von R.

Einbindung in Software

Die meisten wichtigen Software-Pakete, bei denen Statistik oder Mathematik einen Schwerpunkt bildet, unterstützen Schnittstellen zu R oder eine Integration. Dies sind SAS^[213] und JMP^[214], SPSS^[215], MATLAB^[216], Maple^[217], Sage^[218], Mathematica^[219], Statistica^[220], gretl^[221], Showgun^[222], RapidMiner^[223], KNIME^[224] sowie Mondrian^[225], ADaMSoft^[226] und ASReml^[227].

Außerdem bieten das Geoinformationssystem ArcGIS^[228], AFNI^[229] (Neurowissenschaften), Bioclipse^[230] (Biowissenschaften), GenGIS^[231] (Bioinformatik), Bio7^[232]^[233] (Ökologische Modellierung und Bildanalyse) sowie Compass^[234] von Cytel (für klinische Studien) eine Einbindung von R.

Einbindung in andere Programmiersprachen und Programmbibliotheken

Auf die Funktionalität von R können zahlreiche Skriptsprachen zugreifen. Dazu zählen Python (rpy2^[235]), Julia (unter Anderem RCall^[236]), Perl (Statistics::R^[237]), Ruby (rsruby^[238]) und F# (RProvider^[239]).

Mit PL/R^[240] kann R als Erweiterung von PostgreSQL zur serverseitigen Programmierung eingesetzt werden, was beispielsweise die Datenbank Rasdaman^[241] für Array- beziehungsweise Rasterdaten tut.

SWIG^[242] macht in C und C++ geschriebene Module für R verfügbar. MicroAPL bindet mit APLX^[243] R in APL ein. Die Python-Werkzeuge zur Paketverwaltung (Conda^[244] von Continuum Analytics) und Automatisierung (Dexy^[245], mit dem R Filter) nutzen R.

Einbindung als Skriptsprache

rApache^[246] ermöglicht die Entwicklung von Webanwendungen für R, die auf dem Apache HTTP Server basieren (Server Side Scripting). Zu weiteren Webangeboten zählen Rserve^[247] als binärer Server und Rwui^[248] für Java Webserver. R kann als Skriptsprache im LabKey Server^[249] (für Biomedizin) verwendet werden.

Für wiederholte oder automatisch ausführbare Analysen ist Scripting in R selbst mit littler^[250] möglich. Dazu wird der Code 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!")

Unterstützung durch Stiftungen

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.^[251]

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.^[252]

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^[253]^[254]:

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

Neben der Organisation dieser und weiterer Konferenzen stellt die R Foundation bei entsprechenden Anlässen R vor und fördert auf R bezogene Forschungsprojekte.

Mailinglisten wurden eingerichtet und sind für Anwender mit Fragen zu R geöffnet. Antworten finden schnell statt, manchmal von Mitgliedern des R Core Team selbst.^[255]

R Consortium

Zu den Mitgliedern des R Consortium zählen neben der R Foundation die Unternehmen Microsoft, RStudio, Tibco, alteryx, Google, Hewlett-Packard, Ketchum Trading, Mango Solutions und Oracle.^[256] Sie möchten Projekte fördern um R besser in Unternehmensprozesse einbinden zu können. Das erste geförderte Projekt ist R-Hub, womit der Prozess der Erstellung und des Testens von R-Paketen vereinfacht werden soll.^[257]

Rezeption

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 Statistikern für statistische Fragestellungen entworfen und geht somit direkt auf die Bedürfnisse ein, die für solche Zwecke benötigt werden (wenige Zeilen Code sind notwendig für komplexe statistische Probleme). Der Code der statistischen Methoden ist offen einsehbar und wurde schon von vielen studierten Statistikern mit Erfahrung in der Anwendung 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 und Datenbanken können eingebunden werden. Für R gibt es mittlerweile umfassende Literatur und Dokumentationen. R hat aktive Anwendergruppen um sich gegenseitig bei Problemen zu helfen sowie große Präsenz bei Portalen wie Stack Overflow und GitHub.

Eine vollständige grafische Benutzeroberfläche wie sie in anderen Statistikprogrammen existiert, ist in R nicht vorhanden. Die Sprache erfordert somit einige 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 Bezeichnungen von Funktionen und Argumenten in der Sprache selbst (besonders in Paketen) folgen 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.^[258]^[259]

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.^[260]
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 (3.2.3) heißt Wooden Christmas-Tree.

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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[203] MicroStrategy: MicroStrategy R Integration Pack. In: CodePlex. Microsoft Corporation, abgerufen am 29. Juli 2015 (englisch).

[204] Information Builders: WebFOCUS 8. In: Information Builders. Information Builders, Inc., abgerufen am 19. August 2015 (englisch).

[205] Dundas: R Language Analysis. In: Dundas BI. Dundas Data Visualization, Inc., abgerufen am 7. August 2015 (englisch).

[206] Elaine Chen: R und Tableau verwenden. In: tableau. Tableau Software Inc., abgerufen am 5. Juli 2015 (deutsch).

[207] QlikView: QlikView R Connector. In: BI Consult. Qlik Technologies Inc., abgerufen am 12. November 2015 (englisch).

[208] Zementis: By Platform. In: Zementis. Zementis, Inc., abgerufen am 12. August 2015 (englisch).

[209] Graham Williams et al.: R-Paket pmml. Generate PMML for Various Models. In: CRAN. The R Foundation, abgerufen am 12. August 2015 (englisch, aktuelle Version: 1.5.0).

[210] Jani Jaakkola: Techila Grid Technology. In: Department of Computer Science. University of Helsinki, 27. Mai 2011, abgerufen am 30. August 2015 (englisch).

[211] Cube: MDX / R Integration. In: icCube. icCube Software SARL, abgerufen am 13. September 2015 (englisch).

[212] Hannes Mühleisen: Embedded R in MonetDB. In: MonetDB. MonetDB B.V., 31. Oktober 2014, abgerufen am 16. August 2015 (englisch).

[213] SAS Customer Support: R Interface Now Available in SAS/IML Studio. In: SAS. SAS Institute Inc., abgerufen am 5. Juli 2015 (englisch).

[214] JMP Online Documentation: Working with R. In: JMP. SAS Institute Inc., abgerufen am 5. Juli 2015 (englisch).

[215] Catherine Dalzell: Calling R from SPSS. An introduction to the R plug-in for SPSS. In: IBM developerWorks. IBM Corp., 31. Oktober 2013, abgerufen am 5. Juli 2015 (englisch).

[216] Robert Henson: MATLAB-Paket R-link. Functions for calling the statistical package R from within MATLAB. In: MATLAB Central. The MathWorks, Inc, 1. Juni 2004, abgerufen am 5. Juli 2015 (englisch, aktuelle Version: 1.1).

[217] Maplesoft: Code Generation. In: Maplesoft. Waterloo Maple Inc., abgerufen am 27. Oktober 2015 (englisch).

[218] Sage: SageMath. In: Sage. SageMath Foundation, abgerufen am 12. August 2015 (englisch).

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[223] Ingo Mierswa: RapidMiner and R. In: RapidMiner. RapidMiner, Inc., abgerufen am 16. August 2015 (englisch).

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[225] Martin Theus: About. In: Mondrian. theusRus, 29. August 2013, abgerufen am 30. August 2015 (englisch).

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[229] AFNI: Build R. In: AFNI. National Institutes of Health, abgerufen am 16. August 2015 (englisch).

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  | Designer                     = Ross Ihaka und Robert Gentleman
  | Entwickler                   = R Development Core Team
- | AktuelleVersion              = 3.2.2
+ | AktuelleVersion              = 3.2.3
- | AktuelleVersionFreigabeDatum = 14.&nbsp;August 2015
+ | AktuelleVersionFreigabeDatum = 10.&nbsp;Dezember 2015
- | AktuelleVorabVersion         = 3.2.3
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- | AktuelleVorabVersionFreigabeDatum = 10.&nbsp;Dezember 2015
+ | AktuelleVorabVersionFreigabeDatum =
  | Typisierung                  = dynamisch, implizit, schwach
  | Implementierung              =
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 R ist Teil des [[GNU-Projekt]]s und auf vielen [[Plattform (Computer)|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.
-R gilt zunehmend als die Standardsprache für statistische Problemstellungen sowohl in der Wirtschaft als auch in der Wissenschaft.<ref>{{Internetquelle |url=http://www.heise.de/developer/artikel/Mario-Inchiosa-und-Bill-Jacobs-zum-Potenzial-von-R-2572305.html |titel=R erlebt derzeit eine immense Verbreitung |titelerg=Mario Inchiosa und Bill Jacobs zum Potenzial von R |autor=Harald Weiss |hrsg=Heise Medien GmbH & Co. KG |werk=[[Heise online|heise Developer]] |datum=2015-03-10| zugriff=2015-07-21 |sprache=deutsch }}</ref><ref>{{Internetquelle |url=http://r4stats.com/articles/popularity/   |titel=The Popularity of Data Analysis Software |autor=Robert A. Muenchen |werk=r4stats.com |datum=2012-01-04|zugriff=2015-07-29 |sprache=englisch}}</ref> Im [[TIOBE-Index]] belegt R Platz 19,<ref>{{Internetquelle|url=http://www.tiobe.com/index.php/content/paperinfo/tpci/index.html |titel=TIOBE Index for November 2015|autor=TIOBE Software |hrsg=TIOBE Software BV |werk=TIOBE Software| zugriff=2015-11-12| sprache=englisch}}</ref> im Ranking von RedMonk Platz 13,<ref>{{Internetquelle|url=http://redmonk.com/sogrady/2015/07/01/language-rankings-6-15/ |titel=The RedMonk Programming Language Rankings: June 2015 |autor=Stephen O'Grady |hrsg=RedMonk |werk=RedMonk tecosystems |datum=2015-07-01 |zugriff=2015-07-29 |sprache=englisch}}</ref> bei PYPL Platz 10<ref>{{Internetquelle|url=http://pypl.github.io/PYPL.html |titel=PYPL PopularitY of Programming Language |autor=Pierre Carbonnelle |hrsg=GitHub, Inc. |werk=PYPL Index |zugriff=2015-11-12 |sprache=englisch}}</ref> und beim [[Institute of Electrical and Electronics Engineers]] Platz 6.<ref>{{Internetquelle|url=http://spectrum.ieee.org/computing/software/the-2015-top-ten-programming-languages |titel=The 2015 Top Ten Programming Languages |titelerg=New languages enter the scene, and big data makes its mark |autor=Stephen Cass |hrsg=The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. |werk=IEEE Spectrum |datum=2015-07-20 |zugriff=2015-07-29 |sprache=englisch}}</ref>
+<ref>{{Literatur| Autor=Sylvia Tippmann| Titel={{lang|en|Programming tools: Adventures with R}} | TitelErg={{lang|en|A guide to the popular, free statistics and visualization software that gives scientists control of their own data analysis}}| Sammelwerk=Nature| Jahr=2015| Band=517| Nummer=1| Seiten=109-110 |Datum=2014-12-29 |Zugriff=2015-12-15 | Online=[http://www.nature.com/news/programming-tools-adventures-with-r-1.16609 online]}}</ref><ref>{{Internetquelle |url=http://www.heise.de/developer/artikel/Mario-Inchiosa-und-Bill-Jacobs-zum-Potenzial-von-R-2572305.html |titel=R erlebt derzeit eine immense Verbreitung |titelerg=Mario Inchiosa und Bill Jacobs zum Potenzial von R |autor=Harald Weiss |hrsg=Heise Medien GmbH & Co. KG |werk=[[Heise online|heise Developer]] |datum=2015-03-10| zugriff=2015-07-21 |sprache=deutsch }}</ref><ref>{{Internetquelle |url=http://r4stats.com/articles/popularity/ |titel=The Popularity of Data Analysis Software |autor=Robert A. Muenchen |werk=r4stats.com |datum=2012-01-04|zugriff=2015-07-29 |sprache=englisch}}</ref> Im [[TIOBE-Index]] belegt R Platz 18,<ref>{{Internetquelle|url=http://www.tiobe.com/index.php/content/paperinfo/tpci/index.html |titel=TIOBE Index for December 2015|autor=TIOBE Software |hrsg=TIOBE Software BV |werk=TIOBE Software| zugriff=2015-12-15| sprache=englisch}}</ref> im Ranking von RedMonk Platz 13,<ref>{{Internetquelle|url=http://redmonk.com/sogrady/2015/07/01/language-rankings-6-15/ |titel=The RedMonk Programming Language Rankings: June 2015 |autor=Stephen O'Grady |hrsg=RedMonk |werk=RedMonk tecosystems |datum=2015-07-01 |zugriff=2015-07-29 |sprache=englisch}}</ref> bei PYPL Platz 10<ref>{{Internetquelle|url=http://pypl.github.io/PYPL.html |titel=PYPL PopularitY of Programming Language |autor=Pierre Carbonnelle |hrsg=GitHub, Inc. |werk=PYPL Index |zugriff=2015-12-15 |sprache=englisch}}</ref> und beim [[Institute of Electrical and Electronics Engineers]] Platz 6.<ref>{{Internetquelle|url=http://spectrum.ieee.org/computing/software/the-2015-top-ten-programming-languages |titel=The 2015 Top Ten Programming Languages |titelerg=New languages enter the scene, and big data makes its mark |autor=Stephen Cass |hrsg=The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. |werk=IEEE Spectrum |datum=2015-07-20 |zugriff=2015-07-29 |sprache=englisch}}</ref>
 == Geschichte ==
+=== 1992: Ursprünge ===
 [[Datei:R logo.svg|miniatur|erstes Logo]]
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 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> S hatte eine andere Herangehensweise als bisherige Software für Statistik. Mit S konnten Daten schneller [[Explorative Datenanalyse|explorativ]] untersucht werden und dementsprechende Grafiken erstellt werden. Analysefunktionen waren zu Beginn der 1990er Jahre nicht umfangreich implementiert.<ref>{{Internetquelle |url=http://www.ibm.com/developerworks/library/bd-learnr/ |titel=Do I need to learn R? |autor=Catherine Dalzell  |hrsg=IBM Corp. |werk=IBM developerWorks |zugriff=2015-10-20 |sprache=englisch }}</ref><!--andere Quelle wäre schön--> Das Unternehmen ''Statistical Sciences, Inc.'' erwarb eine alleinige [[Lizenz]] für die Verbreitung von S-Software ab 1993.<ref>{{Internetquelle |url=https://homes.cs.washington.edu/~lazowska/impact/statsci.html |titel=Statistical Sciences, Inc. |autor=R. Douglas Martin |hrsg=University of Washington |werk=University of Washington Computer Science & Engineering community |datum=1996-04-01 |zugriff=2015-10-20 |sprache=englisch}}</ref> Ihaka und Gentleman mochten die Herangehensweise und Möglichkeiten, die S für statistische Fragestellungen bot, erschufen jedoch R um bei der Nutzung schneller eigene Analysen implementieren zu können und nicht auf Aktualisierungen durch die S-Entwickler angewiesen zu sein. Zuerst setzten sie R für Lehrzwecke an der Universität ein, wobei der vollständig verfügbare [[Quelltext]] ein weiterer Nutzen der eigenen Sprache war.<ref>{{Internetquelle |url=http://www.computerworld.co.nz/article/489306/story_r_statistical_tale_twist/ |titel=The story of R: a statistical tale with a twist |autor=Sarah Putt |hrsg=International Data Group, Inc. |werk=Computerworld |datum=2010-07-22 |zugriff=2015-10-20 |sprache=englisch }}</ref>
+=== 1993-2000: Wachstum von Sprache und Community ===
-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> Bis 1996 oder 1997 gab es zwischen 50 und 100 Leute in einer [[Mailingliste]], die dabei halfen die Sprache gemeinsam zu verbessern.<ref>{{Internetquelle |url=http://www.computerworld.co.nz/article/489306/story_r_statistical_tale_twist/ |titel=The story of R: a statistical tale with a twist |autor=Sarah Putt |hrsg=International Data Group, Inc. |werk=Computerworld |datum=2010-07-22 |zugriff=2015-10-20 |sprache=englisch }}</ref> Im Jahr 1997 wurde das ''R Development Core Team'' gebildet, das sich um die Weiterentwicklung von R kümmert und den Quellcode verändern kann. Mittlerweile zählen zwanzig Personen zu diesem engsten Entwicklerteam inklusive Ross Ihaka und Robert Gentleman. Das {{lang|en|Comprehensive R Archive Network}} ''(CRAN)'' als Plattform für Pakete startete am 23. April 1997 um Anwendern die Möglichkeit zu geben selbst geschriebene Funktionen leichter mit Anderen zu teilen. Der älteste öffentlich verfügbare 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.
+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> Bis 1996 oder 1997 gab es zwischen 50 und 100 Leute in einer [[Mailingliste]], die dabei halfen die Sprache gemeinsam zu verbessern.<ref>{{Internetquelle |url=http://www.computerworld.co.nz/article/489306/story_r_statistical_tale_twist/ |titel=The story of R: a statistical tale with a twist |autor=Sarah Putt |hrsg=International Data Group, Inc. |werk=Computerworld |datum=2010-07-22 |zugriff=2015-10-20 |sprache=englisch }}</ref> Im Jahr 1997 wurde das ''R Development Core Team'' gebildet, das sich um die Weiterentwicklung von R kümmert und den Quellcode verändern kann. Mittlerweile zählen zwanzig Personen zu diesem engsten Entwicklerteam inklusive Ross Ihaka und Robert Gentleman. Das {{lang|en|Comprehensive R Archive Network}} ''(CRAN)'' als Plattform für Pakete startete am 23. April 1997 um Anwendern die Möglichkeit zu geben selbst geschriebene Funktionen leichter mit Anderen zu teilen. Der älteste öffentlich verfügbare 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.
+=== Seit 2001: Performance-Optimierung ===
+Seit Dezember 2001 gibt es R für Mac OS X. 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]].
+Die R-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]].
 In der Folge gab es einige Verbesserung der [[Rechenleistung|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 2<sup>31</sup> und größer auf diesen Systemen erlaubt. Zudem wurde im November 2011 (Version 2.14) grobkörnige [[Nebenläufigkeit]] für parallele Ausführung von Funktionen eingeführt.<ref>{{Internetquelle |url=http://www.r-project.org/news.html |titel=What’s New? |autor=R Core Team |hrsg=The R Foundation |werk=R Project |zugriff=2015-07-08 |sprache=englisch}}</ref>
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 Der Funktionsumfang kann durch eine Vielzahl von zusätzlichen 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 {{lang|en|Comprehensive R Archive Network}} (CRAN). Die Software Bioconductor baut auf R auf und bietet Erweiterungen aus der [[Bioinformatik]], insbesondere der Analyse von [[Microarray#DNA-Microarrays|Genexpressionsdaten]]. Es gibt über 7000 Pakete auf CRAN<ref>{{Internetquelle |url=http://cran.r-project.org/web/packages/ |titel=Contributed Packages|autor=R Core Team et al. |hrsg=The R Foundation |werk=CRAN |zugriff=2015-08-19 |sprache=englisch}}</ref> und 1024 Pakete auf Bioconductor<ref>{{Internetquelle |url=http://www.bioconductor.org/packages/release/BiocViews.html#___Software |titel=All Packages |autor=Biocunductor Core Team |hrsg=Biocunductor |werk=Biocunductor |zugriff=2015-08-19 |sprache=englisch}}</ref>.
-Unter der Rubrik ''Task Views''<ref>{{Internetquelle |url=http://cran.r-project.org/web/views/ |titel=CRAN Task Views |autor=R Core Team |hrsg=The R Foundation |werk=CRAN |zugriff=2015-08-19 |sprache=englisch }}</ref> 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 Studie]]n, [[Clusteranalyse]], [[Differentialgleichung]]en, [[Wahrscheinlichkeitsverteilung]]en, [[Ökonometrie]], mathematische Beschreibung im Umweltbereich, [[Statistische Versuchsplanung]], [[Finanzen]], [[Genetik]], Grafiken, [[Hochleistungsrechnen]] und [[Parallelrechner|Parallelrechnen]], [[Maschinelles Lernen]], [[Bildgebendes Verfahren (Medizin)|Bildgebende Verfahren in der Medizin]], [[Metaanalyse]], [[Multivariate Verfahren]], [[Computerlinguistik]], [[Numerische Mathematik]], [[Amtliche Statistik]] und [[Befragung]], [[Optimierung (Mathematik)|Optimierung]], [[Pharmakokinetik]], [[Phylogenese]], [[Psychometrie]], [[Reproduzierbarkeit|Reproduzierbare]] Forschung, [[Robuste Schätzverfahren]], [[Sozialwissenschaften]], [[Geostatistik]], Geostatistik mit Berücksichtigung der Zeit, [[Ereigniszeitanalyse]], [[Zeitreihenanalyse]], [[Webservice]]s und -technologien sowie [[Probabilistische Graphische Modelle]]. Im Folgenden wird ein Überblick auf wichtige Pakete gegeben, die R mit anderer Software verknüpfen oder häufig heruntergeladen wurden.<ref>{{Internetquelle |url=http://www.rdocumentation.org/packages?direction=asc&sort=ranking |titel=CRAN – Ranking of Packages |autor=DataCamp |hrsg=Rstudio |werk=Rdocumentation.org |zugriff=2015-07-05 |sprache=englisch| kommentar=Berücksichtigung nur von Paketen, die über RStudio heruntergeladen wurden}}</ref>
+Unter der Rubrik ''Task Views''<ref>{{Internetquelle |url=http://cran.r-project.org/web/views/ |titel=CRAN Task Views |autor=R Core Team |hrsg=The R Foundation |werk=CRAN |zugriff=2015-08-19 |sprache=englisch }}</ref> 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 Studie]]n, [[Clusteranalyse]], [[Differentialgleichung]]en, [[Wahrscheinlichkeitsverteilung]]en, [[Ökonometrie]], mathematische Beschreibung im Umweltbereich, [[Statistische Versuchsplanung]], [[Finanzen]], [[Genetik]], Grafiken, [[Hochleistungsrechnen]] und [[Parallelrechner|Parallelrechnen]], [[Maschinelles Lernen]], [[Bildgebendes Verfahren (Medizin)|bildgebende Verfahren in der Medizin]], [[Metaanalyse]], [[Multivariate Verfahren]], [[Computerlinguistik]], [[Numerische Mathematik]], [[Amtliche Statistik]] und [[Befragung]], [[Optimierung (Mathematik)|Optimierung]], [[Pharmakokinetik]], [[Phylogenese]], [[Psychometrie]], [[Reproduzierbarkeit|reproduzierbare]] Forschung, [[robuste Schätzverfahren]], [[Sozialwissenschaften]], [[Geostatistik]], Geostatistik mit Berücksichtigung der Zeit, [[Ereigniszeitanalyse]], [[Zeitreihenanalyse]], [[Webservice]]s und -technologien sowie [[probabilistische Graphische Modelle]]. Im Folgenden wird ein Überblick auf wichtige Pakete gegeben, die R mit anderer Software verknüpfen oder häufig heruntergeladen wurden.<ref>{{Internetquelle |url=http://www.rdocumentation.org/packages?direction=asc&sort=ranking |titel=CRAN – Ranking of Packages |autor=DataCamp |hrsg=Rstudio |werk=Rdocumentation.org |zugriff=2015-07-05 |sprache=englisch| kommentar=Berücksichtigung nur von Paketen, die über RStudio heruntergeladen wurden}}</ref>
 === Schnittstellen ===
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 ==== ...zu Webservices ====
+Mit ''rvest''<ref>{{Internetquelle |url=http://cran.r-project.org/web/packages/rvest/index.html |titel=R-Paket rvest |titelerg=Easily Harvest (Scrape) Web Pages |autor=Hadley Wickham et al. |hrsg=The R Foundation |werk=CRAN |zugriff=2015-12-15 |sprache=englisch |kommentar=aktuelle Version: 0.3.1 }}</ref> können Websites gescraped werden um deren HTML-Inhalte in R nutzbar zu machen. Die Funktionsweise ist ''Beautiful Soup'' von Python nachempfunden. Verschiedene weitere Pakete sind direkt auf bestimmte Websites zugeschnitten und bieten dort mehr Komfort.
 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]]. Dateien der [[Keyhole Markup Language]] von [[Google Earth]] können mit ''maptools''<ref>{{Internetquelle |url=http://cran.r-project.org/web/packages/maptools/index.html |titel=R-Paket maptools |titelerg=Tools for Reading and Handling Spatial Objects |autor=Roger Bivand et al. |hrsg=The R Foundation |werk=CRAN |zugriff=2015-10-27 |sprache=englisch |kommentar=aktuelle Version: 0.8-27 }}</ref> eingelesen werden; eine Schnittstelle zur [[OpenStreetMap]] bietet ''osmar.''<ref>{{Internetquelle |url=http://cran.r-project.org/web/packages/osmar/index.html |titel=R-Paket osmar |titelerg=OpenStreetMap and R |autor=Thomas Schlesinger, Manuel J. A. Eugster |hrsg=The R Foundation |werk=CRAN |zugriff=2015-10-27 |sprache=englisch |kommentar=aktuelle Version: 1.1-7 }}</ref> 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.
+Mit ''RSelenium''<ref>{{Internetquelle |url=http://cran.r-project.org/web/packages/RSelenium/index.html |titel=R-Paket RSelenium |titelerg=R bindings for Selenium WebDriver |autor=John Harrison |hrsg=The R Foundation |werk=CRAN |zugriff=2015-12-15 |sprache=englisch |kommentar=aktuelle Version: 1.3.5 }}</ref> kann der [[Selenium]]-WebDriver eingebunden werden und somit von R aus ein [[Webbrowser]] gesteuert werden.<ref>{{Internetquelle |url=http://www.computerworld.com/article/2971265/application-development/how-to-drive-a-web-browser-with-r-and-rselenium.html |titel=How to drive a Web browser with R (and RSelenium) |autor=Sharon Machlis |hrsg=International Data Group, Inc. |werk=Computerworld |datum=2015-08-25 |zugriff=2015-12-15 |sprache=englisch }}</ref> Das Paket ''mailR''<ref>{{Internetquelle |url=http://cran.r-project.org/web/packages/mailR/index.html |titel=R-Paket mailR |titelerg=A Utility to Send Emails from R |autor=Rahul Premraj |hrsg=The R Foundation |werk=CRAN |zugriff=2015-12-15 |sprache=englisch |kommentar=aktuelle Version: 0.4.1 }}</ref> ermöglicht das Senden von [[E-Mail]]s aus R heraus.
 === Berichtserstellung ===
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 === Externe Benutzeroberflächen ===
-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.
+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 Version für Linux-Server 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 [[Autovervollständigung]], automatische Einrückungen, [[Syntaxhervorhebung]], [[Code-Faltung]], 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.
 === Benutzeroberflächen in Paketen ===
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 Der Interpreter ''Renjin''<ref>{{Internetquelle |url=http://www.renjin.org/ |titel=Why Renjin |autor=Renjin |hrsg= |werk=Renjin |zugriff=2015-11-19 |sprache=englisch }}</ref> basiert auf der [[Java Virtual Machine]] und zeichnet sich durch implizite Nebenläufigkeit, [[Just-in-time-Kompilierung]] von Bytecode und eine bessere Implementierung von Java aus. Garbage Collection findet parallelisiert statt. Es ist möglich Code bei [[Platform as a Service|Platform-as-a-Service]]-Providern wie [[Google App Engine]], [[Amazon Web Services|Amazon Beanstalk]] oder [[Salesforce.com#Heroku .E2.80.93 Ruby Platform-as-a-Service|Salesforce Heroku]] abzulegen. ''Renjin'' wird durch das Unternehmen ''BeDataDriven'' unterstützt.
-''FastR''<ref>{{Internetquelle |url=https://github.com/allr/purdue-fastr |titel=FastR |autor=Tomas Kalibera, Petr Maj, Floréal Morandat, Jan Vitek |hrsg=GitHub, Inc. |werk=GitHub |zugriff=2015-11-19 |sprache=englisch }}</ref> ist ein javabasierter Interpreter, der auf den ''Truffle''-Interpreter und den ''Graal''-Byte-Compiler aufgesetzt wurde und in Zusammenarbeit der Oracle Labs mit der [[Purdue University]] und der [[Universität Linz]] entstanden ist und Nebenläufigkeit ermöglicht.
+''FastR''<ref>{{Internetquelle |url=https://github.com/allr/purdue-fastr |titel=FastR |autor=Tomas Kalibera, Petr Maj, Floréal Morandat, Jan Vitek |hrsg=GitHub, Inc. |werk=GitHub |zugriff=2015-11-19 |sprache=englisch }}</ref> ist ein javabasierter Interpreter, der auf den ''Truffle''-Interpreter und den ''Graal''-Byte-Compiler aufgesetzt wurde. Er ist in Zusammenarbeit der Oracle Labs mit der [[Purdue University]] und der [[Universität Linz]] entstanden und ermöglicht Nebenläufigkeit.
 ''Riposte''<ref>{{Internetquelle |url=https://github.com/jtalbot/riposte |titel=a fast interpreter and JIT for R |autor=Justin Talbot |hrsg=GitHub, Inc. |werk=GitHub |zugriff=2015-11-19 |sprache=englisch }}</ref> ist ein in C++ neu geschriebener und schnellerer Interpreter unterstützt von [[Tableau Software|Tableau]] für Linux, der ebenfalls Just-in-time-Kompilierung von Bitecode nutzt. Die Lazy Evaluation von R wurde dabei überarbeitet, sodass weniger interne Variablen in Zwischenschritten erstellt werden. ''Riposte'' ermöglicht implizite Nebenläufigkeit mit mehreren Kernen und verwendet [[Streaming SIMD Extensions]] sowie [[Advanced Vector Extensions]] von Prozessoren.
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 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'', das Framework ''RevoDeployR'' für Web Services, ''Quick Check'' für [[Softwaretest]]s und ''RevoScaleR''.<ref>{{Internetquelle |url=http://packages.revolutionanalytics.com/doc/README_RevoEnt_Linux_7.0.0.pdf |titel=Revolution R Enterprise 7.0 README |autor=Revolution Analytics |hrsg=Microsoft Corp. |werk=Revolution Analytics |zugriff=2015-07-05 |format=PDF |sprache=englisch |kommentar=aktuelle Version: 7.4 }}</ref> Bei ''RevoScaleR'' handelt sich um einen R-Interpreter für Big-Data-Analysen mit Hadoop-Integration. Daten werden auf der Festplatte gespeichert und in [[Datenblock|Datenblöcken]] eingelesen. Skripte können lokal oder im [[Rechnerverbund]] ausgeführt werden. Es gibt eigene R-Funktionen, die sich für große Datenmengen besser eignen.<ref>{{Internetquelle |url=http://www.revolutionanalytics.com/whitepaper/revolution-r-enterprise-scaler-fast-highly-scalable-r-multiple-processors |titel=Revolution R Enterprise ScaleR: Fast, Highly Scalable R on Multiple Processors |autor=Revolution Analytics |hrsg=Microsoft Corp. |werk=Revolution Analytics |zugriff=2015-11-19 |sprache=englisch }}</ref> Im April 2015 schloss [[Microsoft]] den Kauf von Revolution Analytics ab.<ref>{{Internetquelle |url=http://www.heise.de/developer/meldung/Programmiersprache-R-Microsoft-schliesst-Uebernahme-von-Revolution-Analytics-ab-2596875.html |titel=Programmiersprache R: Microsoft schließt Übernahme von Revolution Analytics ab|autor=Alexander Neumann |hrsg=Heise Medien GmbH & Co. KG |werk=heise Developer |datum=2015-04-08| zugriff=2015-07-05 |sprache=deutsch }}</ref> Die [[Cloud-Computing]]-Plattform [[Microsoft Azure]] greift für Zwecke des maschinellen Lernens auf R zurück.<ref>{{Internetquelle |url=https://azure.microsoft.com/en-us/documentation/articles/machine-learning-r-quickstart/ |titel=Quickstart tutorial for the R programming language for Azure Machine Learning |autor=Larry Franks |hrsg=Microsoft Corp. |werk=Microsoft Azure |datum=2015-06-26 |zugriff=2015-08-12 |sprache=englisch }}</ref> Für Excel gibt es das R-[[Plug-in]] ''RExcel.''<ref>{{Literatur |Autor=Rainer Muche, Stefanie Lanzinger, Michael Rau  |Titel={{lang|de|Medizinische Statistik mit R und Excel}} |TitelErg={{lang|de|Einführung in die RExcel- und R-Commander-Oberflächen zur statistischen Auswertung}} |Verlag=Springer |Jahr=2011 |Ort=Berlin |ISBN=978-3-642-19483-2}}</ref><ref>{{Internetquelle |url=http://www.statconn.com/ |titel=Powerful data analysis from inside your favorite application |autor=Statconn |werk=Statconn |zugriff=2015-08-16 |sprache=englisch }}</ref> Zudem soll R in die [[relationale Datenbank]] [[Microsoft SQL Server|SQL Server 2016]] integriert werden.<ref>{{Internetquelle |url=http://www.heise.de/developer/meldung/R-Unterstuetzung-fuer-SQL-Server-2016-angekuendigt-2651898.html |titel=R-Unterstützung für SQL Server 2016 angekündigt |autor=Alexander Neumann |hrsg=Heise Medien GmbH & Co. KG |werk=heise Developer |datum=2015-05-18| zugriff=2015-07-29 |sprache=deutsch }}</ref> Die Analysesoftware ''Predixion Insight''<ref>{{Internetquelle |url=https://predixionsoftware.com/Help/R_Requirements.html |titel=R Requirements |autor=Predixion Software |hrsg=Predixion Software, Inc. |werk=Predixion |zugriff=2015-08-26 |sprache=englisch }}</ref> von Predixion Software als Teil von Microsoft [[Business Intelligence]] verbindet R mit dem SQL-Server und anderen Big-Data-Technologien.
-[[TIBCO Spotfire Analytics]] hat mit ''TIBCO Enterprise Runtime for R''<ref>{{Internetquelle |url=http://spotfire.tibco.com/discover-spotfire/what-does-spotfire-do/predictive-analytics/tibco-enterprise-runtime-for-r-terr |titel=Unleash the agility of R for the Enterprise |autor=Tibco Spotfire |hrsg=TIBCO Software Inc. |werk=Tibco Spotfire |zugriff=2015-07-05 |sprache=englisch }}</ref> ''(TERR)'' eine Analyse-Plattform, die einen in C++ neu geschriebenen R-Interpreter beinhaltet. Jeder Datentyp wird dabei als abstrakte C++-Klasse dargestellt; zudem ist eine native C++-Schnittstelle ein Bestandteil. TIBCO stellt zudem den kommerziellen Dialekt von S (S-PLUS) bereit und erwarb StreamBase<ref>{{Internetquelle |url=http://www.streambase.com/community/training/statistical-computing-and-cep/ |titel=Statistical Computing and Event Processing |autor=StreamBase |hrsg=TIBCO Software Inc. |werk=Tibco |zugriff=2015-08-26 |sprache=englisch }}</ref>, die eine Plattform für [[Complex Event Processing]] mit R-Integration bereitstellen.
+[[TIBCO Spotfire Analytics]] hat mit ''TIBCO Enterprise Runtime for R''<ref>{{Internetquelle |url=http://spotfire.tibco.com/discover-spotfire/what-does-spotfire-do/predictive-analytics/tibco-enterprise-runtime-for-r-terr |titel=Unleash the agility of R for the Enterprise |autor=Tibco Spotfire |hrsg=TIBCO Software Inc. |werk=Tibco Spotfire |zugriff=2015-07-05 |sprache=englisch }}</ref> ''(TERR)'' eine Analyse-Plattform, die einen in C++ neu geschriebenen R-Interpreter beinhaltet. Jeder Datentyp wird dabei als abstrakte C++-Klasse dargestellt; zudem ist eine native C++-Schnittstelle ein Bestandteil. TIBCO stellt außerdem den kommerziellen Dialekt von S (S-PLUS) bereit und erwarb StreamBase<ref>{{Internetquelle |url=http://www.streambase.com/community/training/statistical-computing-and-cep/ |titel=Statistical Computing and Event Processing |autor=StreamBase |hrsg=TIBCO Software Inc. |werk=Tibco |zugriff=2015-08-26 |sprache=englisch }}</ref>, die eine Plattform für [[Complex Event Processing]] mit R-Integration bereitstellen.
 [[Oracle]] verkündete im Oktober 2011 die ''Big Data Appliance''<ref>{{Internetquelle |url=http://www.theregister.co.uk/2011/10/03/oracle_big_data_appliance/ |titel=Oracle rolls its own NoSQL and Hadoop |titelerg=A supremely confident Ellison mounts the Big Data elephant |autor=Timothy Prickett Morgan |hrsg=Situation Publishing Ltd. |werk=The Register |datum=2011-10-03| zugriff=2015-07-05 |sprache=englisch }}</ref>, die R, [[Apache Hadoop]], Oracle Linux, und mit Hardware von Exadata eine [[NoSQL]]-Datenbank verknüpft. Wichtigster R-Bestandteil ist dabei ''Oracle R Enterprise''<ref>{{Internetquelle |url=http://www.pcworld.com/article/249509/oracle_stakes_claim_in_r_with_advanced_analytics_launch.html |titel=Oracle Stakes Claim in R With Advanced Analytics Launch |autor=Chris Kanaracus |hrsg=International Data Group, Inc. |werk=[[PC-Welt|PCWorld]] |datum=2012-02-08| zugriff=2015-07-05 |sprache=englisch }}</ref> ''(ORE)'', wobei R-Objekte direkt in der Oracle-Datenbank analysiert werden, was die Effizienz erhöht. Es findet eine implizite Übersetzung von R nach SQL statt. ''ORE'' und ''Oracle Data Mining'' ''(ODM)'', welches eigene R-Funktionen für Data-Mining enthält, bilden die ''Oracle Advanced Analytics Option''.
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 |}
+Neben der Organisation dieser und weiterer Konferenzen stellt die ''R Foundation'' bei entsprechenden Anlässen R vor und fördert auf R bezogene Forschungsprojekte.
-Zu den Aufgaben der ''R Foundation'' gehört neben der Organisation dieser Konferenzen die Präsentation von R auf anderen Konferenzen sowie beispielsweise die Förderung von entsprechenden Forschungsprojekten.
 [[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>
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 === R Consortium ===
-Zu den Mitglieder des ''R Consortium'' zählen neben der R Foundation die Unternehmen Microsoft, RStudio, Tibco, [[alteryx]], Google, Hewlett-Packard, [[Ketchum Trading]], [[Mango Solutions]] und Oracle.<ref>{{Internetquelle |url=https://www.r-consortium.org/about/members |titel=Members |autor=R Consortium |hrsg=R Consortium, Inc. |werk=R Consortium | zugriff=2015-07-21 |sprache=englisch }}</ref> Sie möchten Projekte fördern um R besser in Unternehmensprozesse einbinden zu können. Das erste geförderte Projekt ist ''R-Hub'', womit der Prozess der Erstellung und des Testens von R-Paketen vereinfacht werden soll.<ref>{{Internetquelle |url=http://www.computerworld.com/article/2999797/application-development/r-consortium-funds-new-r-package-development-service.html |titel=New $85K package development service backed by R Consortium |autor=Machlis Musings |hrsg=International Data Group, Inc. |werk=Computerworld |datum=2015-11-02 |zugriff=2015-11-19 |sprache=englisch }}</ref>
+Zu den Mitgliedern des ''R Consortium'' zählen neben der R Foundation die Unternehmen Microsoft, RStudio, Tibco, [[alteryx]], Google, Hewlett-Packard, [[Ketchum Trading]], [[Mango Solutions]] und Oracle.<ref>{{Internetquelle |url=https://www.r-consortium.org/about/members |titel=Members |autor=R Consortium |hrsg=R Consortium, Inc. |werk=R Consortium | zugriff=2015-07-21 |sprache=englisch }}</ref> Sie möchten Projekte fördern um R besser in Unternehmensprozesse einbinden zu können. Das erste geförderte Projekt ist ''R-Hub'', womit der Prozess der Erstellung und des Testens von R-Paketen vereinfacht werden soll.<ref>{{Internetquelle |url=http://www.computerworld.com/article/2999797/application-development/r-consortium-funds-new-r-package-development-service.html |titel=New $85K package development service backed by R Consortium |autor=Machlis Musings |hrsg=International Data Group, Inc. |werk=Computerworld |datum=2015-11-02 |zugriff=2015-11-19 |sprache=englisch }}</ref>
 == Rezeption ==
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 == 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.<ref>{{Internetquelle|url=http://marketing.dice.com/pdf/Dice_TechSalarySurvey_2014.pdf|titel= Dice Tech Salary Survey|titelerg=Salaries and Confidence Rise for U.S. Tech Professionals|autor=Dice |hrsg=DHI Group Inc.|werk=Dice|seiten=9 |datum=2014-01-29 |format=PDF |zugriff=2015-06-30 |sprache=englisch|kommentar=Teilnehmer: insgesamt 17236 –&nbsp;vorwiegend US-amerikanische&nbsp;– Beschäftigte aus der Technologiebranche}}</ref>
-* 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''.
+* 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 (3.2.3) heißt ''Wooden Christmas-Tree''.
 == Siehe auch ==
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-* {{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
+* {{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
-* {{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=Uwe Ligges |Titel={{lang|de|Programmieren mit R}} |Verlag=Springer |Ort=Heidelberg |Auflage=4. |Jahr=2016 |ISBN=978-3-642-37602-3 |Online=[http://www.statistik.tu-dortmund.de/~ligges/PmitR/ Material]}} Erläuterung des wichtigsten Teils der Funktionsweise von R auf Deutsch
+* {{Literatur |Autor=Lothar Sachs, Jürgen Hedderich |Titel={{lang|de|Angewandte Statistik}} |TitelErg={{lang|de|Methodensammlung mit R}} |Jahr=2015 |Auflage=15. |Verlag=Springer |Ort=Berlin |ISBN=978-3-662-45690-3}} Umfassendes Werk, welches die Durchführung zahlreicher statistischer Verfahren mit R auf Deutsch vorstellt
-* {{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=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]}} Paketerstellung mit R
-* {{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/ Material]}} Erläuterung des wichtigsten Teils der Funktionsweise von R auf Deutsch
+* {{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]}} Detaillierte Erläuterung der Funktionsweise von R
+* {{Literatur |Autor=Michael J. Crawley| Titel={{lang|en|The R Book}} |Verlag=John Wiley & Sons |Ort=Chichester |Auflage=2. |Jahr=2012 |ISBN=978-0-470-97392-9 |Online=[http://www.bio.ic.ac.uk/research/mjcraw/therbook/ Material]}} Umfassendes Werk, welches die Durchführung zahlreicher statistischer Verfahren mit R vorstellt
 {{Klappbox|''Weitere Literatur''|2=
-* {{Literatur |Autor=Elena N. Ieno, Alain F. Zuur |Titel={{lang|en|A Beginner's Guide to Data Exploration and Visualization with R}} |Verlag=Highland Statistics |Jahr=2015 |ISBN=978-0-95717-417-7 |Online=[http://www.highstat.com/BGDEV.htm Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Robin Lovelace, Morgane Dumont |Titel={{lang|en|Spatial Microsimulation with R}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Jahr=2016 |ISBN=978-1-49871-154-8 |Online=[http://robinlovelace.net/spatial-microsim-book/ Material]}}
-* {{Literatur |Autor=Douglas Luke |Titel={{lang|en|A User's Guide to Network Analysis in R}} |Verlag=Springer |Jahr=2015 |Ort=International |ISBN=978-3-319-23882-1}}
+* {{Literatur |Autor=Ludwig A. Hothorn |Titel={{lang|en|Statistics in Toxicology Using R}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Jahr=2016 |ISBN=978-1-49870-127-3}}
-* {{Literatur|Autor=Hadley Wickham, Carson Sievert |Titel={{lang|en|ggplot2}} |TitelErg={{lang|en|Elegant Graphics for Data Analysis}} |Verlag=Springer |Ort=International |Jahr=2015 |Auflage=2. |ISBN=978-3-319-24275-0}}
+* {{Literatur |Autor=Andy Nicholis, Richard Pugh, Aimee Gott |Titel={{lang|en|R in 24 Hours}} |Verlag=Sams |Ort=Carmel |Jahr=2016 |ISBN=978-0-67233-848-9}}
-* {{Literatur |Autor=James E. Monogan III |Titel={{lang|en|Political Analysis Using R}} |Verlag=Springer |Jahr=2015 |Ort=International |ISBN=978-3-319-23445-8}}
+* {{Literatur |Autor=Dirk Speelman |Titel={{lang|en|Mastering Corpus Linguistics Methods}} |TitelErg={{lang|en|A Practical Introduction with AntConc and R}} |Verlag=John Wiley & Sons |Ort=Chichester |Jahr=2016 |ISBN=978-1-11853-445-8}}
-* {{Literatur |Autor=Emilio L. Cano, Javier M. Moguerza, Mariano Prieto Corcoba |Titel={{lang|en|Quality Control with R}} |TitelErg={{lang|en|An ISO Standards Approach}} |Verlag=Springer |Jahr=2015 |Ort=International |ISBN=978-3-319-24044-2}}
+* {{Literatur |Autor=Dan Zhang |Titel={{lang|en|R for Programmers}} |TitelErg={{lang|en|Mastering the Tools}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Jahr=2016 |ISBN=978-1-49873-681-7}}
-* {{Literatur |Autor=Guido Schwarzer, James R Carpenter, Gerta Rücker |Titel={{lang|en|Meta-Analysis with R}} |Verlag=Springer |Jahr=2015 |Ort=International |ISBN=978-3-319-21415-3}}
+* {{Literatur |Autor=Tilman M. Davies |Titel={{lang|en|The Book of R}} |TitelErg={{lang|en|A First Course in Programming and Statistics}} |Verlag=No Starch Press |Ort=San Francisco |Jahr=2016 |ISBN=978-1-59327-651-5}}
-* {{Literatur |Autor=Cedric Gondro |Titel={{lang|en|Primer to Analysis of Genomic Data Using R}} |Verlag=Springer |Jahr=2015 |Ort=International |ISBN=978-3-319-14474-0}}
+* {{Literatur |Autor=Garrett Grolemund, Hadley Wickham |Titel={{lang|en|R for Data Science}} |TitelErg={{lang|en|Visualize, Model, Transform, Tidy and Import Data}} |Verlag=O‘Reilly |Ort=Sebastopol |Jahr=2016 |ISBN=978-1-49191-039-9 |Online=[http://r4ds.had.co.nz/ online]}}
-* {{Literatur |Autor=Christopher N. Chapman, Elea McDonnell Feit |Titel={{lang|en|R for Marketing Research and Analytics}} |Verlag=Springer |Jahr=2015 |Ort=International |ISBN=978-3-319-14435-1}}
+* {{Literatur |Autor=Derek H. Ogle |Titel={{lang|en|Introductory Fisheries Analyses with R}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Jahr=2015 |ISBN=978-1-48223-520-3 |Online=[http://derekogle.com/IFAR/ Material]}}
-* {{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=978-8-1322-2339-9}}
+* {{Literatur |Autor=Yvonnick Noël |Titel={{lang|fr|Psychologie statistique avec R}} |Verlag=EDP Sciences |Ort=Les Ulis |Jahr=2015 |ISBN=978-2-75981-736-9}}
-* {{Literatur |Autor=Changyou Sun |Titel={{lang|en|Empirical Research in Economics}} |TitelErg={{lang|en|Growing up with R}} |Verlag=Pine Square |Ort=Starkville |Auflage=1. |Online=[http://csun.cfr.msstate.edu online] |ISBN=978-0-9965-8540-8 |Jahr=2015}}
+* {{Literatur |Autor=Yihui Xie |Titel={{lang|en|Dynamic Documents with R and knitr}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Auflage=2. |Jahr=2015 |ISBN=978-1-49871-696-3 |Online=[http://yihui.name/knitr/ Material]}}
-* {{Literatur |Autor=Marta Blangiardo, Michela Cameletti |Titel={{lang|en|Spatial and Spatio-temporal Bayesian Models with R-INLA}} |Jahr=2015 |Verlag=John Wiley & Sons |Ort=Chichester |ISBN=978-1-118-32655-8 |Auflage=1.}}
+* {{Literatur |Autor=Christopher Gandrud |Titel={{lang|en|Reproducible Research with R and RStudio}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Auflage=2. |Jahr=2015 |ISBN=978-1-4987-1537-9 |Online=[http://christophergandrud.github.io/RepResR-RStudio/ Material]}}
-* {{Literatur |Titel={{lang|en|Mastering Data Analysis with R}} |Autor=Gergely Daróczi |Verlag=Packt Publishing |Jahr=2015 |ISBN=978-1-7839-8202-8}}
+* {{Literatur |Autor=Andrie de Vries, Joris Meys |Titel={{lang|en|R for Dummies}} |Verlag=John Wiley & Sons |Ort=Chichester |Jahr=2015 |Auflage=2. |ISBN=978-1-11905-580-8}}
-* {{Literatur |Autor=Michael Falk et al. |Titel={{lang|de|Statistik in Theorie und Praxis}} |TitelErg={{lang|de|Mit Anwendungen in R}} |Verlag=Springer |Jahr=2014 |Ort=Berlin |ISBN=978-3-642-55252-6}}
+* {{Literatur |Autor=Carolin Strobl |Titel={{lang|de|Das Rasch-Modell}} |TitelErg={{lang|de|Eine verständliche Einführung für Studium und Praxis}} |Verlag=Rainer Hampp Verlag |Ort=München |Auflage=3. |Jahr=2015 |ISBN=978-3-95710-050-4 |Online=[http://hermes.hsu-hh.de/sowifome/2010/06/18/band-2-das-rasch-modell/ Material]}}
-* {{Literatur |Autor=Alain F. Zuur, Anatoly A. Saveliev, Elena N. Ieno |Titel={{lang|en|A Beginner's Guide to Generalised Additive Mixed Models with R}} |Verlag=Highland Statistics |Jahr=2014 |ISBN=978-0-95717-415-3 |Online=[http://www.highstat.com/BGGAMM.htm Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Eric Mayor |Titel={{lang|en|Learning Predictive Analytics with R}} |Verlag=Packt Publishing |Ort=Birmingham |Jahr=2015 |ISBN=978-1-78216-935-2}}
-* {{Literatur |Autor=Frans Willekens |Titel={{lang|en|Multistate Analysis of Life Histories with R}} |Verlag=Springer |Jahr=2014 |Ort=New York |ISBN=978-3-319-08382-7}}
+* {{Literatur |Autor=Daniel D. Gutierrez |Titel={{lang|en|Machine Learning and Data Science}} |TitelErg={{lang|en|An Introduction to Statistical Learning Methods with R}} |Verlag=Technics Publications |Ort=Denville |Jahr=2015 |ISBN=978-1-63462-006-3}}
-* {{Literatur |Autor=Paulo Cortez |Titel={{lang|en|Modern Optimization with R}} |Verlag=Springer |Jahr=2014 |Ort=New York |ISBN=978-3-319-08262-2}}
+* {{Literatur |Autor=Hari M. Koduvely |Titel={{lang|en|Learning Bayesian Models with R}} |Verlag=Packt Publishing |Ort=Birmingham |Jahr=2015 |ISBN=978-1-78398-760-3}}
-* {{Literatur |Autor=Eric D. Kolaczyk, Gábor Csárdi |Titel={{lang|en|Statistical Analysis of Network Data with R}} |Verlag=Springer |Jahr=2014 |Ort=New York |ISBN=978-1-4939-0982-7}}
+* {{Literatur |Autor=Bertram K. C. Chan |Titel={{lang|en|Biostatistics for Epidemiology and Public Health Using R}} |Verlag=Springer |Ort= |Jahr=2015 |ISBN=978-0-82611-025-1}}
-* {{Literatur |Autor=Nathan Swenson |Titel={{lang|en|Functional and Phylogenetic Ecology in R}} |Verlag=Springer |Jahr=2014 |Ort=New York |ISBN=978-1-4614-9541-3}}
+* {{Literatur |Autor=Martina Bremer, Rebecca W. Doerge |Titel={{lang|en|Using R at the Bench}} |TitelErg={{lang|en|Step-by-Step Data Analytics for Biologists}} |Verlag=Cold Spring Harbor Laboratory Press |Ort=New York |Jahr=2015 |ISBN=978-1-62182-112-0}}
-* {{Literatur |Autor=Deborah Nolan, Duncan Temple Lang |Titel={{lang|en|XML and Web Technologies for Data Sciences with R}} |Verlag=Springer |Jahr=2014 |Ort=New York |ISBN=978-1-4614-7899-7}}
+* {{Literatur |Autor=Paul Gerrard, Radia M. Johnson |Titel={{lang|en|Mastering Scientific Computing with R}} |Verlag=Packt Publishing |Ort=Birmingham |Jahr=2015 |ISBN=978-1-78355-525-3 |Online=[http://scholar.harvard.edu/gerrard/mastering-scientific-computation-r Material]}}
-* {{Literatur |Autor=Victor A. Bloomfield |Titel={{lang|en|Using R for Numerical Analysis in Science and Engineering}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Jahr=2014 |ISBN=978-1-43988-448-5}}
+* {{Literatur |Autor=Donato Teutonico |Titel={{lang|en|ggplot2 Essentials}} |Verlag=Packt Publishing |Ort=Birmingham |Jahr=2015 |ISBN=978-1-78528-352-9}}
-* {{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.}}
+* {{Literatur |Autor=Frank E. Harrell |Titel={{lang|en|Regression Modeling Strategies}} |TitelErg={{lang|en|With Applications to Linear Models, Logistic and Ordinal Regression and Survival Analysis}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Auflage=2. |Jahr=2015 |ISBN=978-3-3191-9424-0 |Online=[http://biostat.mc.vanderbilt.edu/wiki/Main/RmS#Second_Edition Material]}}
-* {{Literatur |Titel={{lang|de|Datendesign mit R}} |TitelErg={{lang|de|100 Visualisierungsbeispiele}} |Autor=Thomas Rahlf |Jahr=2014 |Verlag=Open Source Press |Ort=München |ISBN=978-3-95539-094-5 |Online=[http://www.datendesign-r.de Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Joseph M. Hilbe |Titel={{lang|en|Practical Guide to Logistic Regression}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Jahr=2015 |ISBN=978-1-49870-957-6}}
-* {{Literatur |Autor=Sarah Stowell |Titel={{lang|en|Using R for Statistics}} |Verlag=Apress |Jahr=2014 |ISBN=978-1484201404}}
+* {{Literatur |Autor=N. D. Lewis |Titel={{lang|en|92 Applied Predictive Modeling Techniques in R}} |TitelErg={{lang|en|With step by step instructions on how to build them FAST}} |Verlag=CreateSpace |Ort=Charleston |Jahr=2015 |ISBN=978-1-51751-679-6}}
-* {{Literatur |Titel={{lang|en|Nonlinear Parameter Optimization Using R Tools}} |Autor=Nash, J.C. |ISBN=978-1-11888-396-9 |Jahr=2014 |Verlag=John Wiley & Sons}}
+* {{Literatur |Autor=Atmajitsinh Gohil |Titel={{lang|en|R Data Visualization Cookbook}} |Verlag=Packt Publishing |Ort=Birmingham |Jahr=2015 |ISBN=978-1-78398-950-8}}
-* {{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 Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Taylor Arnold, Lauren Tilton |Titel={{lang|en|Humanities Data in R}} |TitelErg={{lang|en|Exploring Networks, Geospatial Data, Images and Text}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Jahr=2015 |ISBN=978-3-31920-701-8 |Online=[http://humanitiesdata.org/ Material]}}
-* {{Literatur |Autor=Johannes Ledolter |Titel={{lang|en|Data Mining and Business Analytics with R}} |Verlag=John Wiley & Sons |Jahr=2013 |Ort=Hoboken |ISBN=978-1-118-44714-7}}
+* {{Literatur |Autor=Natalia Levshina |Titel={{lang|en|How to do Linguistics with R}} |TitelErg={{lang|en|Data Exploration and Statistical Analysis}} |Verlag=John Benjamins |Ort=Amsterdam |Jahr=2015 |ISBN=978-9-02721-225-2}}
-* {{Literatur |Autor=Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshirani |Titel={{lang|en|An Introduction to Statistical Learning}} |TitelErg={{lang|en|with Applications in R}} |Verlag=Springer |Jahr=2013 |Ort=New York |ISBN=978-1-4614-7137-0 |Online=[http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Sharan Kumar Ravindran, Vikram Garg |Titel={{lang|en|Mastering Social Media Mining with R}} |Verlag=Packt Publishing |Ort=Birmingham |Jahr=2015 |ISBN=978-1-78430-631-2}}
-* {{Literatur |Autor=Winston Chang |Titel={{lang|en|R Graphics Cookbook}} |Verlag=O'Reilly |Ort=Sebastopol |Jahr=2013 |ISBN=978-1-44931-695-2}}
+* {{Literatur |Autor=John Jay Hilfiger |Titel={{lang|en|Graphing Data with R}} |Verlag=O‘Reilly |Ort=Sebastopol |Jahr=2015 |ISBN=978-1-49192-261-3}}
-* {{Literatur |Autor=Alain F. Zuur, Joseph M. Hilbe, Elena N. Leno |Titel={{lang|en|A Beginner's Guide to GLM and GLMM with R}} |TitelErg={{lang|en|A Frequentist and Bayesian Perspective for Ecologists}} |Verlag=Highland Statistics |Jahr=2013 |ISBN=978-0-95717-413-9 |Online=[http://www.highstat.com/BGGLM.htm Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Maike Luhmann |Titel={{lang|de|R für Einsteiger}} |TitelErg={{lang|de|Einführung in die Statistiksoftware für die Sozialwissenschaften}} |Verlag=Beltz |Ort=Weinheim |Auflage=4. |Jahr=2015 |ISBN=978-3-62128-249-9 |Online=[http://www.beltz.de/index.php?id=1731 Material]}}
-* {{Literatur |Autor=Radhakrishnan Nagarajan, Marco Scutari, Sophie Lèbre |Titel={{lang|en|Bayesian Networks in R}} |TitelErg={{lang|en|with Applications in Systems Biology}} |Verlag=Springer |Jahr=2013 |Ort=New York |ISBN=978-1-4614-6445-7}}
+* {{Literatur |Autor=Rainer Schlittgen |Titel={{lang|de|Angewandte Zeitreihenanalyse mit R}} |Auflage=3. |Verlag=De Gruyter Oldenbourg |Ort=Berlin |Jahr=2015 |ISBN=978-3-11-041398-4}}
-* {{Literatur |Autor=K. Gerald van den Boogaart, Raimon Tolosana-Delgado |Titel={{lang|en|Analyzing Compositional Data with R}} |Verlag=Springer |Jahr=2013 |Ort=New York |ISBN=978-3-642-36808-0}}
+* {{Literatur |Autor=Gundula Wagner, Christa Monika Reisinger |Titel={{lang|de|AlleR Anfang ist leicht}} |TitelErg={{lang|de|Datenanalyse mit dem R Commander}} |Verlag=Facultas |Ort=Wien |Jahr=2015 |ISBN=978-3-70891-2769}}
-* {{Literatur |Autor=Roger S. Bivand, Edzer J. Pebesma, Virgilio Gómez-Rubio |Titel={{lang|en|Applied Spatial Data Analysis with R}} |Verlag=Springer |Jahr=2013 |Ort=New York |Auflage=2. |ISBN=978-1-4614-7617-7 |Online=[http://www.asdar-book.org/   Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Randall Ernest Schumacker |Titel={{lang|en|Using R with Multivariate Statistics}} |Verlag=Sage |Ort=Thousand Oaks |Jahr=2015 |ISBN=978-1-48337-796-4}}
-* {{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=Galit Shmueli, Kenneth C. Lichtendahl Jr. |Titel={{lang|en|Practical Time Series Forecasting with R}} |TitelErg={{lang|en|A Hands-on Guide}} |Verlag=Axelrod Schnall |Ort=Mumbai |Jahr=2015 |ISBN=978-0-99157-663-0 |Online=[http://www.forecastingbook.com/ Material]}}
-* {{Literatur |Titel={{lang|fr|Psychologie statistique avec R}} |Autor=Yvonnick Noel |Jahr=2013 |Verlag=Springer |Ort=Paris}}
+* {{Literatur |Autor=Cory Lesmeister |Titel={{lang|en|Mastering Machine Learning with R}} |Verlag=Packt Publishing |Ort=Birmingham |Jahr=2015 |ISBN=978-1-78398-452-7}}
-* {{Literatur |Titel={{lang|en|Dynamic Documents with R and knitr}} |Autor=Yihui Xie |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Jahr=2013 |ISBN=978-1482203530 |Online=[https://github.com/yihui/knitr-book/ Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Clifford S. Ang |Titel={{lang|en|Analyzing Financial Data and Implementing Financial Models Using R}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Jahr=2015 |ISBN=978-3-31914-074-2 |Online=[http://www.cliffordang.com/ Material]}}
-* {{Literatur |Autor=Steven Murray |Titel={{lang|en|Learn R in a Day}} |Verlag=SJ Murray |Jahr=2013 |Kommentar=E-Book}}
+* {{Literatur |Autor=David E. Hiebeler |Titel={{lang|en|R and Matlab}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Jahr=2015 |ISBN=978-1-46656-838-9 |Online=[http://www.math.umaine.edu/~hiebeler/comp/matlabR.html Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Aloysius Lim, William Tjhi |Titel={{lang|en|R High Performance Programming}} |Verlag=Packt Publishing |Ort=Birmingham |Jahr=2015 |ISBN=978-1-78398-926-3 |Online=[https://github.com/r-high-performance-programming/rhpp-2015 Material]}}
-* {{Literatur |Titel={{lang|de|Analyse von Genexpressionsdaten – mit R und Bioconductor}} |Autor=Matthias Kohl |Jahr=2013 |Verlag=Ventus Publishing ApS |Ort=London |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=978-0-95759-710-5 |Online=[http://www.introductoryr.co.uk Material]}}
+* {{Literatur |Autor=David Ruppert, David S. Matteson |Titel={{lang|en|Statistics and Data Analysis for Financial Engineering}} |TitelErg={{lang|en|with R examples}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Auflage=2. |Jahr=2015 |ISBN=978-1-4939-2613-8}}
-* {{Literatur |Titel={{lang|en|Methods of Statistical Model Estimation}} |Autor=Hilbe, Joseph |ISBN=978-1-4398-5802-8 |Jahr=2013 |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton}}
+* {{Literatur |Autor=Rui Miguel Forte |Titel={{lang|en|Mastering Predictive Analytics with R}} |Verlag=Packt Publishing |Ort=Birmingham |Jahr=2015 |ISBN=978-1-78398-280-6 |Online=[http://www.dataismyforte.com/book/ Material]}}
-* {{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}}
+* {{Literatur |Autor=María Dolores Ugarte, Ana F. Militino, Alan T. Arnholt |Titel={{lang|en|Probability and Statistics with R}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Auflage=2. |Jahr=2015 |ISBN=978-1-46650-439-4 |Online=[http://alanarnholt.github.io/PASWR2E-Book/ Material]}}
-* {{Literatur |Titel={{lang|en|Reproducible Research with R and RStudio}} |Autor=Gandrud, Christopher |ISBN=978-1-4665-7284-3 |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Jahr=2013 |Ort=Boca Raton}}
+* {{Literatur |Autor=Chris Brunsdon, Lex Comber |Titel={{lang|en|An Introduction to R for Spatial Analysis and Mapping}} |Verlag=Sage |Ort=Thousand Oaks |Jahr=2015 |ISBN=978-1-44627-295-4}}
-* {{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 |Autor=Nick Fieller |Titel={{lang|en|Basics of Matrix Algebra for Statistics with R}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Jahr=2015 |ISBN=978-1-49871-236-1}}
-* {{Literatur |Titel={{lang|en|Applied Meta-Analysis with R}} |Autor=Chen, Din |ISBN=978-1-4665-0599-5 |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Jahr=2013 |Ort=Boca Raton}}
+* {{Literatur |Autor=Antony Unwin |Titel={{lang|en|Graphical Data Analysis with R}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Jahr=2015 |ISBN=978-1-49871-523-2 |Online=[http://www.gradaanwr.net/ Material]}}
-* {{Literatur |Autor=Alain F. Zuur |Titel={{lang|en|A Beginner's Guide to Generalized Additive Models with R}} |Verlag=Highland Statistics |Jahr=2012 |ISBN=978-0-95717-412-2 |Online=[http://www.highstat.com/BGGAM.htm Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Nicole M. Radziwill |Titel={{lang|en|Statistics (The Easier Way) with R}} |TitelErg={{lang|en|An Informal Text on Applied Statistics}} |Verlag=Lapis Lucera |Ort=Harrisonburg |Jahr=2015 |ISBN=978-0-69233-942-8}}
-* {{Literatur |Autor=Kenneth Knoblauch, Laurence T. Maloney |Titel={{lang|en|Modeling Psychophysical Data in R}} |Verlag=Springer |Jahr=2012 |Ort=New York |ISBN=978-1-4614-4474-9}}
+* {{Literatur |Autor=Viswa Viswanathan |Titel={{lang|en|R Data Analysis Cookbook}} |Verlag=Packt Publishing |Ort=Birmingham |Jahr=2015 |ISBN=978-1-78398-906-5}}
-* {{Literatur |Autor=Dan Lin et al. |Titel={{lang|en|Modeling Dose-Response Microarray Data in Early Drug Development Experiments Using R}} |TitelErg={{lang|en|Order-Restricted Analysis of Microarray Data}} |Verlag=Springer |Jahr=2012 |Ort=Berlin |ISBN=978-3-642-24006-5}}
+* {{Literatur |Autor=Thomas W. Miller |Titel={{lang|en|Marketing Data Science}} |TitelErg={{lang|en|Modeling Techniques in Predictive Analytics with R and Python}} |Verlag=Pearson FT Prentice Hall |Ort=Upper Saddle River |Jahr=2015 |ISBN=978-0-13388-655-9}}
-* {{Literatur |Autor=Emilio L. Cano, Javier M. Moguerza, Andrés Redchuk |Titel={{lang|en|Six Sigma with R}} |TitelErg={{lang|en|Statistical Engineering for Process Improvement}} |Verlag=Springer |Jahr=2012 |Ort=New York |ISBN=978-1-4614-3651-5}}
+* {{Literatur |Autor=Franzi Korner-Nievergelt et al. |Titel={{lang|en|Bayesian Data Analysis in Ecology Using Linear Models with R, BUGS and Stan}} |Verlag=Academic Press |Ort=Waltham |Jahr=2015 |ISBN=978-0-12801-370-0}}
-* {{Literatur |Autor=Søren Højsgaard, David Edwards, Steffen Lauritzen |Titel={{lang|en|Graphical Models with R}} |Verlag=Springer |Jahr=2012 |Ort=New York |ISBN=978-1-4614-2298-3}}
+* {{Literatur |Autor=Jaynal Abedin, Kishor Kumar Das |Titel={{lang|en|Data Manipulation with R}} |Verlag=Packt Publishing |Ort=Birmingham |Auflage=2. |Jahr=2015 |ISBN=978-1-78528-881-4}}
-* {{Literatur |Autor=Jim Albert, Maria Rizzo |Titel={{lang|en|R by Example}} |Verlag=Springer |Jahr=2012 |Ort=New York |ISBN=978-1-4614-1364-6}}
+* {{Literatur |Autor=Chiu Yu-Wei |Titel={{lang|en|Machine Learning with R Cookbook}} |Verlag=Packt Publishing |Ort=Birmingham |Jahr=2015 |ISBN=978-1-78398-204-2}}
-* {{Literatur |Autor=Babak Shahbaba |Titel={{lang|en|Biostatistics with R}} |TitelErg={{lang|en|An Introduction to Statistics Through Biological Data}} |Verlag=Springer |Jahr=2012 |Ort=New York |ISBN=978-1-4614-1301-1}}
+* {{Literatur |Autor=Simon Munzert |Titel={{lang|en|Automated Data Collection with R}} |TitelErg={{lang|en|A Practical Guide to Web Scraping and Text Mining}} |Verlag=John Wiley & Sons |Ort=Boca Raton |Jahr=2015 |ISBN=978-1-11883-481-7 |Online=[http://www.r-datacollection.com/ Material]}}
-* {{Literatur |Autor=Yuelin Li, Jonathan Baron|Titel={{lang|en|Behavioral Research Data Analysis with R}} |Verlag=Springer |Jahr=2012 |Ort=New York |ISBN=978-1-4614-1237-3}}
+* {{Literatur |Autor=Deborah Nolan, Duncan Temple Lang |Titel={{lang|en|Data Science in R}} |TitelErg={{lang|en|A Case Studies Approach to Computational Reasoning and Problem Solving}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Jahr=2015 |ISBN=978-1-48223-481-7}}
-* {{Literatur |Autor=Jan Beyersmann, Arthur Allignol, Martin Schumacher |Titel={{lang|en|Competing Risks and Multistate Models with R}} |Verlag=Springer |Jahr=2012 |Ort=New York |ISBN=978-1-4614-2034-7}}
+* {{Literatur |Autor=Pawel Cichosz |Titel={{lang|en|Data Mining Algorithms}} |TitelErg={{lang|en|Explained Using R}} |Verlag=John Wiley & Sons |Ort=Chichester |Jahr=2015 |ISBN=978-1-11833-258-0}}
-* {{Literatur |Autor=Emmanuel Paradis |Titel={{lang|en|Analysis of Phylogenetics and Evolution with R}} |Verlag=Springer |Jahr=2012 |Ort=New York |Auflage=2. |ISBN=978-1-4614-1742-2}}
+* {{Literatur |Autor=Norman Matloff |Titel={{lang|en|Parallel Computing for Data Science}} |TitelErg={{lang|en|With Examples in R, C++ and CUDA}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Jahr=2015 |ISBN=978-1-46658-701-4}}
-* {{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=Nicholas J. Horton, Ken Kleinman |Titel={{lang|en|Using R and RStudio for Data Management, Statistical Analysis and Graphics}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Auflage=2. |Jahr=2015 |ISBN=978-1-48223-736-8 |Online=[https://www3.amherst.edu/~nhorton/r2/  Material]}}
-* {{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 |Autor=Brett Lantz |Titel={{lang|en|Machine Learning with R}} |Verlag=Packt Publishing |Ort=Birmingham |Auflage=2. |Jahr=2015 |ISBN=978-1-78439-390-8 |Online=[https://github.com/stedy/Machine-Learning-with-R-datasets Material]}}
-* {{Literatur |Titel={{lang|en|Flexible Imputation of Missing Data}} |Autor=van Buuren, Stef |ISBN=978-1-4398-6824-9 |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Jahr=2012 |Ort=Boca Raton}}
+* {{Literatur |Autor=Edina Berlinger et al. |Titel={{lang|en|Mastering R for Quantitative Finance}} |Verlag=Packt Publishing |Ort=Birmingham |Jahr=2015 |ISBN=978-1-78355-207-8}}
-* {{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=Brünn |ISBN=978-80-21058-12-5}}
+* {{Literatur |Autor=Harry Georgakopoulos |Titel={{lang|en|Quantitative Trading with R}} |TitelErg={{lang|en|Understanding Mathematical and Computational Tools from a Quant’s Perspective}} |Verlag=Palgrave Macmillan |Ort=London |Jahr=2015 |ISBN=978-1-13735-407-5}}
+* {{Literatur |Autor=Robert I. Kabacoff |Titel={{lang|en|R in Action}} |TitelErg={{lang|en|Data Analysis and Graphics with R}} |Verlag=Manning |Ort=Shelter Island |Auflage=2. |Jahr=2015 |ISBN=978-1-617-29138-8 |Online=[https://www.manning.com/books/r-in-action-second-edition Material] }}
-* {{Literatur |Titel={{lang|en|Solving Differential Equations in R}} |Autor=Karline Soetaert, Jeff Cash, Francesca Mazzia |ISBN=978-3-64228-070-2 |Jahr=2012 |Verlag=Springer |Ort=Berlin}}
-* {{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}}
+* {{Literatur |Autor=Elena N. Ieno, Alain F. Zuur |Titel={{lang|en|A Beginner's Guide to Data Exploration and Visualization with R}} |Verlag=Highland Statistics |Ort=Newburgh |Jahr=2015 |ISBN=978-0-95717-417-7 |Online=[http://www.highstat.com/BGDEV.htm Material]}}
-* {{Literatur |Autor=Pfaff, Bernhard |Titel={{lang|en|Financial Risk Modelling and Portfolio Optimisation with R}} |Verlag=John Wiley & Sons |Ort=Chichester |Jahr=2012 |ISBN=978-0-4709-7870-2 |Online=[http://www.pfaffikus.de/wiley.html Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Douglas Luke |Titel={{lang|en|A User's Guide to Network Analysis in R}} |Verlag=Springer |Ort= |Jahr=2015 |ISBN=978-3-319-23882-1}}
-* {{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 |Jahr=2012 |Ort=Boca Raton}}
+* {{Literatur|Autor=Hadley Wickham, Carson Sievert |Titel={{lang|en|ggplot2}} |TitelErg={{lang|en|Elegant Graphics for Data Analysis}} |Verlag=Springer |Ort= |Auflage=2. |Jahr=2015 |ISBN=978-3-319-24275-0 |Online=[http://ggplot2.org/book/ Material]}}
-* {{Literatur |Titel={{lang|en|Programming Graphical User Interfaces in R}} |Autor=Lawrence, Michael |ISBN=978-1-4398-5682-6 |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Jahr=2012 |Ort=Boca Raton}}
+* {{Literatur |Autor=James E. Monogan III |Titel={{lang|en|Political Analysis Using R}} |Verlag=Springer |Ort= |Jahr=2015 |ISBN=978-3-319-23445-8}}
-* {{Literatur |Titel={{lang|en|Event History Analysis with R}} |Autor=Göran Broström |ISBN=978-1-4398-3164-9 |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Jahr=2012 |Ort=Boca Raton}}
+* {{Literatur |Autor=Emilio López Cano, Javier Martínez Moguerza, Mariano Prieto Corcoba |Titel={{lang|en|Quality Control with R}} |TitelErg={{lang|en|An ISO Standards Approach}} |Verlag=Springer |Ort= |Jahr=2015 |ISBN=978-3-319-24044-2}}
-* {{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/ Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Emilio López Cano, Javier Martínez Moguerza |Titel={{lang|es|R desde el principio}} |TitelErg={{lang|es|Curso ceRo de R}} |Verlag=Ediciones del Orto |Ort=Madrid |Jahr=2015 |ISBN=978-84-7923-526-8 |Online=[http://emilio.lcano.com/content/es/cero.html Material]}}
-* {{Literatur |Titel={{lang|en|The R Student Companion}} |Autor=Dennis, Brian |ISBN=978-1-4398-7540-7 |Jahr=2012 |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton}}
+* {{Literatur |Autor=Guido Schwarzer, James R Carpenter, Gerta Rücker |Titel={{lang|en|Meta-Analysis with R}} |Verlag=Springer |Ort= |Jahr=2015 |ISBN=978-3-319-21415-3}}
-* {{Literatur |Titel={{lang|en|R for Statistics}} |Autor=Cornillon, Pierre-Andre |ISBN=978-1-4398-8145-3 |Jahr=2012 |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton}}
+* {{Literatur |Autor=Cedric Gondro |Titel={{lang|en|Primer to Analysis of Genomic Data Using R}} |Verlag=Springer |Ort= |Jahr=2015 |ISBN=978-3-319-14474-0}}
-* {{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=Christopher N. Chapman, Elea McDonnell Feit |Titel={{lang|en|R for Marketing Research and Analytics}} |Verlag=Springer |Ort= |Jahr=2015 |ISBN=978-3-319-14435-1 |Online=[http://r-marketing.r-forge.r-project.org/  Material]}}
-* {{Literatur |Autor=Alain F. Zuur, Anatoly A. Savaliev, Elena N. Ieno |Titel={{lang|en|Zero Inflated Models and Generalized Linear Mixed Models with R}} |Verlag=Highland Statistics |Jahr=2012 |ISBN=978-0-95717-410-8 |Online=[http://www.highstat.com/book4.htm Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Vikram Dayal |Titel={{lang|en|An Introduction to R for Quantitative Economics}} |TitelErg={{lang|en|Graphing, Simulating, Computing}} |Verlag=Springer |Ort= |Jahr=2015 |ISBN=978-8-1322-2339-9}}
-* {{Literatur |Autor=Rainer Muche, Stefanie Lanzinger, Michael Rau  |Titel={{lang|de|Medizinische Statistik mit R und Excel}} |TitelErg={{lang|de|Einführung in die RExcel- und R-Commander-Oberflächen zur statistischen Auswertung}} |Verlag=Springer |Jahr=2011 |Ort=Berlin |ISBN=978-3-642-19483-2}}
+* {{Literatur |Autor=Changyou Sun |Titel={{lang|en|Empirical Research in Economics}} |TitelErg={{lang|en|Growing up with R}} |Verlag=Pine Square |Ort=Starkville |Jahr=2015 |Online=[http://csun.cfr.msstate.edu/ererBook.html Material] |ISBN=978-0-9965-8540-8}}
-* {{Literatur |Autor=Wolfgang Kohn, Riza Öztürk |Titel={{lang|de|Statistik für Ökonomen}} |TitelErg={{lang|de|Datenanalyse mit R und SPSS}} |Verlag=Springer |Jahr=2011 |Ort=Berlin |ISBN=978-3-642-37351-0 |Online=[http://www.fh-bielefeld.de/fb5/kohn Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Marta Blangiardo, Michela Cameletti |Titel={{lang|en|Spatial and Spatio-temporal Bayesian Models with R - INLA}} |Verlag=John Wiley & Sons |Ort=Chichester |Jahr=2015 |ISBN=978-1-118-32655-8 |Online=[https://sites.google.com/a/r-inla.org/stbook/ Material]}}
-* {{Literatur |Autor=Göran Kauermann, Helmut Küchenhoff |Titel={{lang|de|Stichproben}} |TitelErg={{lang|de|Methoden und praktische Umsetzung mit R}} |Verlag=Springer |Jahr=2011 |Ort=Berlin |ISBN=978-3-642-12317-7}}
+* {{Literatur |Autor=Gergely Daróczi |Titel={{lang|en|Mastering Data Analysis with R}} |Verlag=Packt Publishing |Ort=Birmingham |Jahr=2015 |ISBN=978-1-7839-8202-8}}
-* {{Literatur |Autor=Reiner Hellbrück |Titel={{lang|de|Angewandte Statistik mit R}} |TitelErg={{lang|de|Eine Einführung für Ökonomen und Sozialwissenschaftler}} |Verlag=Gabler Verlag |Jahr=2011 |Ort=Wiesbaden |ISBN=978-3-8349-2826-9}}
+* {{Literatur |Autor=Sebastien Le, Thierry Worch |Titel={{lang|en|Analyzing Sensory Data with R}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Jahr=2014 |ISBN=978-1-46656-572-2 |Online=[http://www.sensorywithr.org/ Material]}}
-* {{Literatur |Autor=Wolfgang Jank |Titel={{lang|en|Business Analytics for Managers}} |Verlag=Springer |Jahr=2011 |Ort=New York |ISBN=978-1-4614-0405-7}}
+* {{Literatur |Autor=Victoria Stodden, Friedrich Leisch, Roger D. Peng |Titel={{lang|en|Implementing Reproducible Research}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Jahr=2014 |ISBN=978-1-46656-159-5 |Online=[https://osf.io/s9tya/ Material]}}
-* {{Literatur |Autor=Brian Everitt, Torsten Hothorn |Titel={{lang|en|An Introduction to Applied Multivariate Analysis with R}} |Verlag=Springer |Jahr=2011 |Ort=New York |ISBN=978-1-4419-9649-7}}
+* {{Literatur |Autor=Jean-Baptiste Denis, Marco Scutari |Titel={{lang|fr|Réseaux bayésiens avec R}} |Verlag=EDP Sciences |Ort=Les Ulis |Jahr=2014 |ISBN=978-2-87981-198-4}}
-* {{Literatur |Autor=Ron Wehrens |Titel={{lang|en|Chemometrics with R}} |TitelErg={{lang|en|Multivariate Data Analysis in the Natural Sciences and Life Sciences}} |Verlag=Springer |Jahr=2011 |Ort=New York |ISBN=978-3-642-17840-5}}
+* {{Literatur |Autor=John Verzani |Titel={{lang|en|Using R for Introductory Statistics}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Auflage=2. |Jahr=2014 |ISBN=978-1-46659-073-1 |Online=[http://www.math.csi.cuny.edu/Statistics/R/simpleR/ Material]}}
-* {{Literatur |Autor=Daniel Borcard, Francois Gillet, Pierre Legendre |Titel={{lang|en|Numerical Ecology with R}} |Verlag=Springer |Jahr=2011 |Ort=New York |ISBN=978-1-4419-7975-9}}
+* {{Literatur |Autor=Jaynal Abedin, Hrishi V. Mittal |Titel={{lang|en|R Graphs Cookbook}} |Verlag=Packt Publishing |Ort=Birmingham |Auflage=2. |Jahr=2014 |ISBN=978-1-78398-878-5}}
-* {{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=Kurt Taylor Gaubatz |Titel={{lang|en|A Survivor’s Guide to R}} |TitelErg={{lang|en|An Introduction for the Uninitiated and the Unnerved}} |Verlag=Sage |Ort=Thousand Oaks |Jahr=2014 |ISBN=978-1-48334-673-1 |Online=[http://kktg.net/sgr/ Material]}}
-* {{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=David Kaplan |Titel={{lang|en|Bayesian Statistics for the Social Sciences}} |Verlag=The Guilford Press |Ort=New York |Jahr=2014 |ISBN=978-1-46251-651-3 |Online=[http://bise.wceruw.org/publications.html Material]}}
-* {{Literatur |Autor=Pierre André Cornillon, Eric Matzner-Lober |Titel={{lang|fr|Régression avec R}} |Verlag=Springer |Jahr=2011 |Auflage=1. |ISBN=978-2-81780-183-4}}
+* {{Literatur |Autor=Manas A. Pathak |Titel={{lang|en|Beginning Data Science with R}} |Verlag=Springer |Ort= |Jahr=2014 |ISBN=978-3-319-12065-2}}
+* {{Literatur |Autor=David Alexander Lillis |Titel={{lang|en|R Graph Essentials}} |Verlag=Packt Publishing |Ort=Birmingham |Jahr=2014 |ISBN=978-1-78355-455-3}}
-* {{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}} |Jahr=2011}}
-* {{Literatur |Autor=Paul Teetor |Titel={{lang|en|R Cookbook}} |Verlag=O'Reilly |Ort=Sebastopol |Jahr=2011 |ISBN=978-0-596-80915-7 |Auflage=1.}}
+* {{Literatur |Autor=Peter D. Congdon |Titel={{lang|en|Applied Bayesian Modelling}} |Verlag=John Wiley & Sons |Ort=Chichester |Jahr=2014 |ISBN=978-1-119-95151-3 |Online=[http://webspace.qmul.ac.uk/pcongdon/ Material]}}
-* {{Literatur |Autor=Paul Teetor |Titel={{lang|en|25 Recipes for Getting Started with R}} |Verlag=O'Reilly |Ort=Sebastopol |Jahr=2011 |ISBN=978-1-4493-0322-8}}
+* {{Literatur |Autor=Pierre Lafaye de Micheaux, Rémy Drouilhet, Benoit Liquet |Titel={{lang|en|The R Software}} |TitelErg={{lang|en|Fundamentals of Programming and Statistical Analysis}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Jahr=2014 |ISBN=978-1-46149-019-7}}
-* {{Literatur |Titel={{lang|en|R Graphics}} |Autor=Paul Murrell |Auflage=2. |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Jahr=2011 |Ort=Boca Raton |ISBN=978-1-4398-3176-2 |Online=[http://www.stat.auckland.ac.nz/~paul/RGraphics/rgraphics.html Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Sudipto Banerjee, Bradley P. Carlin, Alan E. Gelfand |Titel={{lang|en|Hierarchical Modeling and Analysis for Spatial Data}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Auflage=2. |Jahr=2014 |ISBN=978-1-43981-917-3}}
-* {{Literatur |Autor=Laura Chihara, Tim Hesterberg |Titel={{lang|en|Mathematical Statistics with Resampling and R}} |Verlag=John Wiley & Sons |Online=[https://sites.google.com/site/chiharahesterberg/home Material] |Jahr=2011 |ISBN=978-1-1180-2985-5 |Auflage=1.}}
+* {{Literatur |Autor=Björn Rasch, Malte Friese, Wilhelm Hofmann, Ewald Naumann |Titel={{lang|de|Quantitative Methoden 1}} |TitelErg={{lang|de|Einführung in die Statistik für Psychologen und Sozialwissenschaftler}} |Verlag=Springer |Ort=Berlin |Auflage=4. |Jahr=2014 |ISBN=978-3-66243-523-6 |Kommentar=und Band 2, ISBN: 978-3-66243-547-2}}
-* {{Literatur |Autor=John Fox, Sanford Weisberg |Titel={{lang|en|An R Companion to Applied Regression}} |Auflage=2. |Verlag=Sage Publications |Jahr=2011 |Ort=Thousand Oaks |ISBN=978-1-4129-7514-8 |Online=[http://socserv.socsci.mcmaster.ca/jfox/Books/Companion/index.html Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Giuseppe Arbia |Titel={{lang|en|A Primer for Spatial Econometrics}} |TitelErg={{lang|en|With Applications in R}} |Verlag=Polgrave Macmillan |Ort=London |Jahr=2014 |ISBN=978-0-23036-038-9}}
-* {{Literatur |Autor=Hrishi Mittal |Titel={{lang|en|R Graphs Cookbook}} |Verlag=Packt Publishing |Jahr=2011 |ISBN=1849513066}}
+* {{Literatur |Autor=Joseph M. Hilbe |Titel={{lang|en|Modeling Count Data}} |Verlag=Cambridge University Press |Ort=Cambridge |Jahr=2014 |ISBN=978-1-10761-125-2 |Online=[http://www.cambridge.org/us/academic/subjects/statistics-probability/statistical-theory-and-methods/modeling-count-data Material]}}
-* {{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 |Autor=Marco Scutari, Jean-Baptiste Denis |Titel={{lang|en|Bayesian Networks}} |TitelErg={{lang|en|With Examples in R}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Jahr=2014 |ISBN=978-1-48222-558-7 |Online=[http://www.bnlearn.com/book-crc/ Material]}}
-* {{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://nmof.info/ Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Brady T. West, Kathleen B. Welch, Andrzey T. Galecki |Titel={{lang|en|Linear Mixed Models}} |TitelErg={{lang|en|A Practical Guide Using Statistical Software}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Auflage=2. |Jahr=2014 |ISBN=978-1-46656-099-4 |Online=[http://www-personal.umich.edu/~bwest/almmussp.html Material]}}
-* {{Literatur |Titel={{lang|en|Analysis of Questionnaire Data with R}} |Autor=Falissard, Bruno |ISBN=978-1-4398-1766-7 |Jahr=2011 |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton}}
+* {{Literatur |Autor=Eija Korpelainen et al. |Titel={{lang|en|RNA-seq Data Analysis}} |TitelErg={{lang|en|A Practical Approach}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Jahr=2014 |ISBN=978-1-46659-500-2}}
-* {{Literatur |Titel={{lang|en|Statistical Computing with C++ and R}} |Autor=Eubank, Randall L. |ISBN=978-1-4200-6650-0 |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Jahr=2011 |Ort=Boca Raton}}
+* {{Literatur |Autor=Conrad Bessant, Darren Oakley, Ian Shadforth |Titel={{lang|en|Building Bioinformatics Solutions}} |TitelErg={{lang|en|with Perl, R and SQL}} |Verlag=Oxford University Press |Ort=Oxford |Auflage=2. |Jahr=2014 |ISBN=978-0-19965-856-5 |Online=[http://bixsolutions.net/ Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Reinhold Hatzinger, Kurt Hornik, Herbert Nagel, Marco Maier |Titel={{lang|de|R}} |TitelErg={{lang|de|Einführung durch angewandte Statistik}} |Verlag=Pearson |Ort=München |Auflage=2. |Jahr=2014 |ISBN=978-3-86894-250-7}}
-* {{Literatur |Titel={{lang|en|The R Primer}} |Autor=Ekstrom, Claus Thorn |ISBN=978-1-4398-6206-3 |Online=[http://www.rprimer.dk/ Material] |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}}
+* {{Literatur |Autor=Kelly Black |Titel={{lang|en|R Object-oriented Programming}} |Verlag=Packt Publishing |Ort=Birmingham |Jahr=2014 |ISBN=978-1-78398-668-2}}
-* {{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 |Originalsprache=englisch |Übersetzer=George Casella}}
+* {{Literatur |Autor=Hideo Aizaki, Tomoaki Nakatani, Kazuo Sato |Titel={{lang|en|Stated Preference Methods Using R}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Jahr=2014 |ISBN=978-1-43989-047-9 |Online=[http://www.agr.hokudai.ac.jp/spmur/ Material]}}
-* {{Literatur |Titel={{lang|en|R Companion to Linear Models}} |Autor=Chris Hay Jahans |ISBN=978-1-4398-7365-6 |Jahr=2011 |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton}}
+* {{Literatur |Autor=Jussi Klemelä |Titel={{lang|en|Multivariate Nonparametric Regression and Visulalization}} |TitelErg={{lang|en|With R and Applications to Finance}} |Verlag=John Wiley & Sons |Ort=Chichester |Jahr=2014 |ISBN=978-0-47038-442-8}}
-* {{Literatur |Titel={{lang|en|Multivariate Generalized Linear Mixed Models Using R}} |Autor=Berridge, Damon M. |ISBN=978-1-4398-1326-3 |Jahr=2011 |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton}}
+* {{Literatur |Autor=N. D. Lewis |Titel={{lang|en|Visualizing Complex Data Using R}} |Verlag=CreateSpace |Ort=Charleston |Jahr=2014 |ISBN=978-1-50302-826-5}}
-* {{Literatur |Autor=Jürgen Groß |Titel={{lang|de|Grundlegende Statistik mit R}} |TitelErg={{lang|de|Eine anwendungsorientierte Einführung in die Verwendung der Statistik Software R}} |Verlag=Vieweg+Teubner Verlag |Jahr=2010 |Ort=Wiesbaden |ISBN=978-3-8348-1039-7}}
+* {{Literatur |Autor=Michael Dorman |Titel={{lang|en|Learning R for Geospatial Analysis}} |Verlag=Packt Publishing |Ort=Birmingham |Jahr=2014 |ISBN=978-1-78398-436-7}}
-* {{Literatur |Autor=Eric A. Suess, Bruce E. Trumbo |Titel={{lang|en|Introduction to Probability Simulation and Gibbs Sampling with R}} |Verlag=Springer |Jahr=2010 |Ort=New York |ISBN=978-0-387-40273-4}}
+* {{Literatur |Autor=Bater Makhabel |Titel={{lang|en|Learning Data Mining with R}} |Verlag=Packt Publishing |Ort=Birmingham |Jahr=2014 |ISBN=978-1-78398-210-3}}
-* {{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=Margot Tollefson |Titel={{lang|en|R Quick Syntax Reference}} |TitelErg={{lang|en|A Quick, Handy Guide to Using R}} |Verlag=Apress |Ort=New York |Jahr=2014 |ISBN=978-1-4302-6640-2}}
-* {{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=Michele Usuelli |Titel={{lang|en|R Machine Learning Essentials}} |Verlag=Packt Publishing |Ort=Birmingham |Jahr=2014 |ISBN=978-1-78398-774-0}}
-* {{Literatur |Autor=Rob Kabacoff |Titel={{lang|en|R in Action}} |Verlag=Manning |Online=[https://www.manning.com/books/r-in-action   Material] |Jahr=2010}}
+* {{Literatur |Autor=Ajay Ohri |Titel={{lang|en|R for Cloud Computing}} |TitelErg={{lang|en|An Approach for Data Scientists}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Jahr=2014 |ISBN=978-1-49391-701-3}}
-* {{Literatur |Autor=Pierre-André Cornillon et al. |Titel={{lang|fr|Statistiques avec R}} |Verlag=Presses Universitaires de Rennes |Jahr=2010 |Online=[http://www.agrocampus-ouest.fr/math/livreR/ Material] |ISBN=978-2-7535-1087-6 |Auflage=2.}}
+* {{Literatur |Autor=Kandethody M. Ramachandran, Chris P. Tsokos |Titel={{lang|en|Mathematical Statistics with Applications in R}} |Verlag=Academic Press |Ort=Waltham |Auflage=2. |Jahr=2014 |ISBN=978-0-12417-113-8}}
-* {{Literatur |Autor=Pierre Lafaye de Micheaux, Rémy Drouilhet, Benoît Liquet |Titel={{lang|fr|Le Logiciel R}} |TitelErg={{lang|fr|Maîtriser le langage, effectuer des analyses statistiques}} |Verlag=Springer |Jahr=2010 |Auflage=1. |ISBN=978-2-81780-114-8 |Online=[http://www.biostatisticien.eu/springeR Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Matthew L. Jockers |Titel={{lang|en|Text Analysis with R for Students of Literature}} |Verlag=Springer |Ort= |Jahr=2014 |ISBN=978-3-319-03163-7 |Online=[http://www.matthewjockers.net/text-analysis-with-r-for-students-of-literature/ Material]}}
-* {{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}}
+* {{Literatur |Autor=Christopher R. Bilder, Thomas M. Loughin |Titel={{lang|en|Analysis of Categorical Data with R}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Jahr=2014 |ISBN=978-1-43985-567-6 |Online=[http://www.chrisbilder.com/categorical/ Material]}}
-* {{Literatur |Autor=John M. Quick |Titel={{lang|en|The Statistical Analysis with R Beginners Guide}} |Verlag=Packt Publishing |Jahr=2010 |ISBN=1849512086}}
+* {{Literatur |Autor=John Kloke, Joseph W. McKean |Titel={{lang|en|Nonparametric Statistical Methods Using R}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Jahr=2014 |ISBN=978-1-43987-343-4 |Online=[https://github.com/kloke/book Material]}}
-* {{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 Material] |ISBN=978-1-4398-3580-7}}
+* {{Literatur |Autor=W. Holmes Finch, Jocelyn E. Bolin, Ken Kelley |Titel={{lang|en|Multilevel Modeling Using R}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Jahr=2014 |ISBN=978-1-46651-585-7}}
-* {{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=Jérôme Pagès |Titel={{lang|en|Multiple Factor Analysis by Example Using R}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Jahr=2014 |ISBN=978-1-48220-547-3 |Online=[http://math.agrocampus-ouest.fr/infoglueDeliverLive/enseignement/support2cours/livres/MFA+ Material]}}
-* {{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 |Autor=A. Alexander Beaujean |Titel={{lang|en|Latent Variable Modeling Using R}} |TitelErg={{lang|en|A Step-by-Step Guide}} |Verlag=Routledge |Ort=New York |Jahr=2014 |ISBN=978-1-84872-698-8 |Online=[http://blogs.baylor.edu/rlatentvariable/ Material]}}
-* {{Literatur |Titel={{lang|en|Clinical Trial Data Analysis with R}} |Autor=Chen, Din |ISBN=978-1-4398-4020-7 |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Jahr=2010 |Ort=Boca Raton}}
+* {{Literatur |Autor=David A. Armstrong II et al. |Titel={{lang|en|Analyzing Spatial Models of Choice and Judgment with R}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Jahr=2014 |ISBN=978-1-46651-715-8 |Online=[http://voteview.com/asmcjr.htm Material]}}
-* {{Literatur |Autor=Carlo Gaetan, Xavier Guyon |Titel={{lang|en|Spatial Statistics, Modeling}} |Verlag=Springer |Jahr=2010 |ISBN=978-0-387-92256-0}}
+* {{Literatur |Autor=Nathan Danneman |Titel={{lang|en|Social Media Mining with R}} |Verlag=Packt Publishing |Ort=Birmingham |Jahr=2014 |ISBN=978-1-78328-177-0 |Online=[http://socialmediaminingr.com/ Material]}}
-* {{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=Arthur Charpentier |Titel={{lang|en|Computational Actuarial Science with R}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Jahr=2014 |ISBN=978-1-46659-259-9 |Online=[http://freakonometrics.hypotheses.org/16383 Material]}}
-* {{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=Randal Douc, Eric Moulines, David Stoffer |Titel={{lang|en|Nonlinear Time Series}} |TitelErg={{lang|en|Theory, Methods and Applications with R Examples}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Jahr=2014 |ISBN=978-1-46650-225-3 |Online=[http://www.stat.pitt.edu/stoffer/nltsa/ Material]}}
-* {{Literatur|Autor=Joseph Adler| Titel={{lang|en|R in a Nutshell}}| Verlag=O'Reilly | Ort=Sebastopol |Jahr=2009| ISBN=978-0-596-80170-0}}
+* {{Literatur |Autor=Garrett Grolemund, Hadley Wickham |Titel={{lang|en|Hands-On Programming with R}} |TitelErg={{lang|en|Write Your Own Functions and Simulations}} |Verlag=O‘Reilly |Ort=Sebastopol |Jahr=2014 |ISBN=978-1-44935-901-0}}
-* {{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=Ken Kleinman, Nicholas J. Horton |Titel={{lang|en|SAS and R}} |TitelErg={{lang|en|Data Management, Statistical Analysis and Graphics}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Jahr=2014 |ISBN=978-1-46658-449-5 |Online=[http://sas-and-r.blogspot.de/ Material]}}
-* {{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 |ISBN=978-80-86960-44-9}}
+* {{Literatur |Autor=Paurush Praveen Sinha |Titel={{lang|en|Bioinformatics with R Cookbook}} |Verlag=Packt Publishing |Ort=Birmingham |Jahr=2014 |ISBN=978-1-78328-313-2}}
-* {{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=Dan Toomey |Titel={{lang|en|R for Data Science}} |Verlag=Packt Publishing |Ort=Birmingham |Jahr=2014 |ISBN=978-1-78439-086-0}}
-* {{Literatur |Autor=Richard M. Heiberger, Erich Neuwirth |Titel={{lang|en|R Through Excel}} |Verlag=Springer |Jahr=2009 |ISBN=978-1-4419-0051-7}}
+* {{Literatur |Autor=Daniel Wollschläger |Titel={{lang|de|Grundlagen der Datenanalyse mit R}} |TitelErg={{lang|de|Eine anwendungsorientierte Einführung }} |Verlag=Springer |Ort=Berlin |Auflage=3. |Jahr=2014 |ISBN=978-3-662-45506-4 |Online=[http://www.dwoll.de/r/gddmr.php Material]}}
-* {{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= Oscar Perpiñán Lamigueiro |Titel={{lang|en|Displaying Time Series, Spatial and Space-Time Data with R}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Jahr=2014 |ISBN=978-1-46656-520-3 |Online=[http://oscarperpinan.github.io/spacetime-vis/ Material]}}
-* {{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/ Material]}}
+* {{Literatur |Autor=René Carmona |Titel={{lang|en|Statistical Analysis of Financial Data in R}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Auflage=2. |Jahr=2014 |ISBN=978-1-4614-8787-6 |Online=[https://www.princeton.edu/~rcarmona/SAFD_books.html Material]}}
-* {{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}}
+* {{Literatur |Autor=Nina Zumel, John Mount |Titel={{lang|en|Practical Data Science with R}} |Verlag=Manning |Ort=Shelter Island |Jahr=2014 |ISBN=978-1-61729-156-2 |Online=[https://github.com/WinVector/zmPDSwR Material]}}
-* {{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=John K. Kruschke |Titel={{lang|en|Doing Bayesian Data Analysis}} |TitelErg={{lang|en|A Tutorial with R, JAGS and Stan}} |Verlag=Academic Press |Ort=Waltham |Auflage=2. |Jahr=2014 |ISBN=978-0-12405-888-0 |Online=[https://sites.google.com/site/doingbayesiandataanalysis/  Material]}}
-* {{Literatur |Autor=Kurt Varmuza, Peter Filzmoser |Titel={{lang|en|Introduction to Multivariate Statistical Analysis in Chemometrics}} |Verlag=CRC |Ort=Boca Raton |Jahr=2009 |ISBN=978-1-42005-947-2}}
+* {{Literatur |Autor=Daniel Mirman |Titel={{lang|en|Growth Curve Analysis and Visualization Using R}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Jahr=2014 |ISBN=978-1-46658-432-7 |Online=[http://www.danmirman.org/gca Material]}}
-* {{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=John Lawson |Titel={{lang|en|Design and Analysis of Experiments with R}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Jahr=2014 |ISBN=978-1-43986-813-3}}
-* {{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}}
+* {{Literatur |Autor=Argimiro Arratia |Titel={{lang|en|Computational Finance}} |TitelErg={{lang|en|An Introductory Course with R}} |Verlag=Atlantis Press |Ort=Amsterdam |Jahr=2014 |ISBN=978-94-6239-069-0 |Online=[http://computationalfinance.lsi.upc.edu/ Material]}}
-* {{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=Pierre Lafaye de Micheaux, Rémy Drouilhet, Benoît Liquet |Titel={{lang|fr|Le logiciel R}} |TitelErg={{lang|fr|Maîtriser le langage - Effectuer des analyses (bio)statistiques}} |Verlag=Springer |Ort=Paris |Auflage=2. |Jahr=2014 |ISBN=978-2-8178-0534-4 |Online=[http://www.biostatisticien.eu/springeR Material]}}
-* {{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}}
+* {{Literatur |Autor=Jean-Michel Marin, Christian P. Robert |Titel={{lang|en|Bayesian Essentials with R}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Auflage=2. |Jahr=2014 |ISBN=978-0-4614-8686-2 |Online=[https://www.ceremade.dauphine.fr/~xian/bcs/ Material]}}
-* {{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}}
+* {{Literatur |Autor=Owen Jones, Robert Maillardet, Andrew Robinson |Titel={{lang|en|Introduction to Scientific Programming and Simulation Using R}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Auflage=2. |Jahr=2014 |ISBN=978-1-46656-999-7 |Online=[http://www.ms.unimelb.edu.au/spuRs/ Material]}}
-* {{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}} |TitelErg={{lang|fr|Manuel de biostatistique}} |Verlag=De Boeck |Ort=Louvain-la-Neuve |Jahr=2014 |ISBN=978-2-80418-498-8 |Auflage=3.}}
-* {{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 |ISBN=2804101797 |Auflage=1.}}
+* {{Literatur |Autor=Jay Jacobs, Bob Rudis |Titel={{lang|en|Data Driven Security}} |TitelErg={{lang|en|Analysis, Visualization and Dashboards}} |Verlag=John Wiley & Sons |Ort=Chichester |Jahr=2014 |ISBN=978-1-11879-372-5}}
-* {{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 Material] |ISBN=978-2-7535-0938-2}}
+* {{Literatur |Autor=Michael J. Crawley |Titel={{lang|en|Statistics}} |TitelErg={{lang|en|An Introduction Using R}} |Verlag=John Wiley & Sons |Ort=Chichester |Auflage=2. |Jahr=2014 |ISBN=978-1-118-94109-6 |Online=[http://www.bio.ic.ac.uk/research/crawley/statistics/ Material]}}
-* {{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=Michael Falk et al. |Titel={{lang|de|Statistik in Theorie und Praxis}} |TitelErg={{lang|de|Mit Anwendungen in R}} |Verlag=Springer |Ort=Berlin |Jahr=2014 |ISBN=978-3-642-55252-6}}
-* {{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 Material] |Jahr=2009}}
+* {{Literatur |Autor=Alain F. Zuur, Anatoly A. Saveliev, Elena N. Ieno |Titel={{lang|en|A Beginner's Guide to Generalised Additive Mixed Models with R}} |Verlag=Highland Statistics |Ort=Newburgh |Jahr=2014 |ISBN=978-0-95717-415-3 |Online=[http://www.highstat.com/BGGAMM.htm Material]}}
-* {{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}}
+* {{Literatur |Autor=Frans Willekens |Titel={{lang|en|Multistate Analysis of Life Histories with R}} |Verlag=Springer |Ort= |Jahr=2014 |ISBN=978-3-319-08382-7}}
-* {{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=Paulo Cortez |Titel={{lang|en|Modern Optimization with R}} |Verlag=Springer |Ort= |Jahr=2014 |ISBN=978-3-319-08262-2 |Online=[http://www3.dsi.uminho.pt/pcortez/mor/ Material]}}
-* {{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=Eric D. Kolaczyk, Gábor Csárdi |Titel={{lang|en|Statistical Analysis of Network Data with R}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Jahr=2014 |ISBN=978-1-4939-0982-7 |Online=[https://github.com/kolaczyk/sand Material]}}
-* {{Literatur |Autor=Alain F. Zuur et al. |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/book2.htm Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Nathan G. Swenson |Titel={{lang|en|Functional and Phylogenetic Ecology in R}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Jahr=2014 |ISBN=978-1-4614-9541-3}}
-* {{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 |Online=[http://www.highstat.com/book3.htm Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Deborah Nolan, Duncan Temple Lang |Titel={{lang|en|XML and Web Technologies for Data Sciences with R}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Jahr=2014 |ISBN=978-1-4614-7899-7}}
-* {{Literatur |Autor=Christine Duller |Titel={{lang|de|Einführung in die nichtparametrische Statistik mit SAS und R}} |TitelErg={{lang|de|Ein anwendungsorientiertes Lehr- und Arbeitsbuch}} |Verlag=Physica-Verlag |Jahr=2008 |Ort=Heidelberg |ISBN=978-3-7908-2059-1 |Online=[http://www.jku.at/ifas/content/e108280/e108502/e109088 Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Victor A. Bloomfield |Titel={{lang|en|Using R for Numerical Analysis in Science and Engineering}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Jahr=2014 |ISBN=978-1-43988-448-5}}
-* {{Literatur |Autor=Florian Hahne, Wolfgang Huber, Robert Gentleman, Seth Falcon|Titel={{lang|en|Bioconductor Case Studies}} |Verlag=Springer |Jahr=2008 |Ort=New York |ISBN=978-0-387-77239-4}}
+* {{Literatur |Autor=Torsten Hothorn, Brian S. Everitt |Titel={{lang|en|A Handbook of Statistical Analyses Using R}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Auflage=3. |Jahr=2014 |ISBN=978-1-4822-0458-2}}
-* {{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=Thomas Rahlf |Titel={{lang|de|Datendesign mit R}} |TitelErg={{lang|de|100 Visualisierungsbeispiele}} |Verlag=Open Source Press |Ort=München |Jahr=2014 |ISBN=978-3-95539-094-5 |Online=[http://www.datendesign-r.de Material]}}
-* {{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=Sarah Stowell |Titel={{lang|en|Using R for Statistics}} |Verlag=Apress |Ort=New York |Jahr=2014 |ISBN=978-1-48420-140-4}}
-* {{Literatur |Autor=Deepayan Sarkar |Titel={{lang|en|Lattice}} |TitelErg={{lang|en|Multivariate Data Visualization with R}} |Verlag=Springer |Online=[http://lmdvr.r-forge.r-project.org/figures/figures.html Material] |Jahr=2008 |Ort=New York |ISBN=978-0-387-75968-5}}
+* {{Literatur |Autor=John C. Nash |Titel={{lang|en|Nonlinear Parameter Optimization Using R Tools}} |Verlag=John Wiley & Sons |Ort=Chichester |Jahr=2014 |ISBN=978-1-11888-396-9}}
-* {{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=Lise Bellanger, Richard Tomassone |Titel={{lang|fr|Exploration de données et méthodes statistiques}} |TitelErg={{lang|fr|Data analysis & Data mining Avec le logiciel R}} |Verlag=Éditions Ellipses |Ort=Paris |Jahr=2014 |ISBN=978-2-7298-8486-4 |Online=[http://www.math.sciences.univ-nantes.fr/~bellanger/ouvrage.html Material]}}
-* {{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=Andrew B. Lawson |Titel={{lang|en|Bayesian Disease Mapping}} |TitelErg={{lang|en|Hierarchical Modeling in Spatial Epidemiology}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Auflage=2. |Jahr=2013 |ISBN=978-1-46650-481-3 |Online=[http://academicdepartments.musc.edu/phs/research/lawson/data.htm Material]}}
-* {{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://master.bioconductor.org/help/publications/books/r-programming-for-bioinformatics/web-supplement/ Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Mary Kathryn Cowles |Titel={{lang|en|Applied Bayesian Statistics}} |TitelErg={{lang|en|With R and OpenBUGS Examples}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Jahr=2013 |ISBN=978-1-46145-695-7}}
-* {{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=Richard Valliant, Jill A. Dever, Frauke Kreuter |Titel={{lang|en|Practical Tools for Designing and Weighting Survey Samples}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Jahr=2013 |ISBN=978-1-46146-448-8 |Online=[https://umd.app.box.com/s/9yvvibu4nz4q6rlw98ac Material]}}
-* {{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=Thomas M. Carsey, Jeffrey J. Harden |Titel={{lang|en|Monte Carlo Simulation and Resampling Methods for Social Science}} |Verlag=Sage |Ort=Thousand Oaks |Jahr=2013 |ISBN=978-1-45228-890-1}}
-* {{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}}
+* {{Literatur |Autor=Dennis D. Boos, Len A. Stefanski |Titel={{lang|en|Essential Statistical Inference}} |TitelErg={{lang|en|Theory and Methods}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Jahr=2013 |ISBN=978-1-46144-817-4 |Online=[http://www4.stat.ncsu.edu/~boos/Essential.Statistical.Inference/ Material]}}
-* {{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}}
+* {{Literatur |Autor=Nagiza F. Samatova et al. |Titel={{lang|en|Practical Graph Mining with R}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Jahr=2013 |ISBN=978-1-43986-084-7}}
-* {{Literatur |Autor=Keele, Luke |Titel={{lang|en|Semiparametric Regression for the Social Sciences}} |Verlag=John Wiley & Sons |Ort=Chichester |Jahr=2008 |ISBN=978-0-47031-991-8 |Online=[http://www.personal.psu.edu/ljk20/ Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Yongwan Chun, Daniel A. Griffith |Titel={{lang|en|Spatial Statistics & Geostatistics}} |Verlag=Sage |Ort=Thousand Oaks |Jahr=2013 |ISBN=978-1-44620-174-9}}
-* {{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=Rainer Schlittgen |Titel={{lang|de|Regressionsanalysen mit R}} |Verlag=Oldenbourg |Ort=München |Jahr=2013 |ISBN=978-3-48671-701-3}}
-* {{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}}
+* {{Literatur |Autor=Heinz Holling, Günther Gediga |Titel={{lang|de|Statistik}} |TitelErg={{lang|de|Wahrscheinlichkeitstheorie und Schätzverfahren}} |Verlag=Hogrefe |Ort=Göttingen |Jahr=2013 |ISBN=978-3-80172-135-0}}
-* {{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=981-281-885-5 |Online=[http://www.worldscientific.com/worldscibooks/10.1142/6895   Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Max Kuhn, Kjell Johnson |Titel={{lang|en|Applied Predictive Modeling}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Jahr=2013 |ISBN=978-1-45146-848-6 |Online=[http://appliedpredictivemodeling.com/ Material]}}
-* {{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=Rob J. Hyndman, George Athanasopoulos |Titel={{lang|en|Forecasting}} |TitelErg={{lang|en|Principles and Practice}} |Verlag=OTexts |Ort= |Jahr=2013 |ISBN=978-0-98750-710-5 |Online=[https://www.otexts.org/fpp online]}}
+* {{Literatur |Autor=Carsten Dormann |Titel={{lang|de|Parametrische Statistik}} |TitelErg={{lang|de|Verteilungen, maximum likelihood und GLM in R}} |Verlag=Springer |Ort=Berlin |Jahr=2013 |ISBN=978-3-642-34785-6}}
+* {{Literatur |Autor=Stefan Thomas Gries |Titel={{lang|en|Statistics for Linguistics with R}} |TitelErg={{lang|en|A Practical Introduction}} |Verlag=De Gruyter Mouton |Ort=Berlin |Auflage=2. |Jahr=2013 |ISBN=978-3-11030-728-3 |Online=[http://www.linguistics.ucsb.edu/faculty/stgries/research/sflwr/sflwr.html Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Claus Weihs, Olaf Mersmann, Uwe Ligges |Titel={{lang|en|Foundations of Statistical Algorithms}} |TitelErg={{lang|en|With Reference to R Packages}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Jahr=2013 |ISBN=978-1-43987-885-9 |Online=[https://www.statistik.tu-dortmund.de/fostal.html Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Özgür Ergül |Titel={{lang|en|Guide to Programming and Algorithms Using R}} |Verlag=Springer |Ort=London |Jahr=2013 |ISBN=978-1-4471-5327-6}}
+* {{Literatur |Autor=Mark Hornick, Tom Plunkett |Titel={{lang|en|Using R to Unlock the Value of Big Data}} |TitelErg={{lang|en|Big Data Analytics with Oracle R Enterprise and Oracle R Connector for Hadoop}} |Verlag=Oracle Press |Ort= |Jahr=2013 |ISBN=978-0-07182-438-5}}
+* {{Literatur |Autor=Max Marchi, Jim Albert |Titel={{lang|en|Analyzing Baseball Data with R}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Jahr=2013 |ISBN=978-1-46657-022-1 |Online=[https://github.com/maxtoki/baseball_R Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Eugene Demidenko |Titel={{lang|en|Mixed Models}} |TitelErg={{lang|en|Theory and Applications with R}} |Verlag=John Wiley & Sons |Ort=Chichester |Auflage=2. |Jahr=2013 |ISBN=978-1-11809-157-9 |Online=[http://www.dartmouth.edu/~eugened/ Material]}}
+* {{Literatur |Autor=N. D. Lewis |Titel={{lang|en|100 Statistical Tests in R}} |TitelErg={{lang|en|With over 300 Illustrations and Examples}} |Verlag=CreateSpace |Ort=Charleston |Jahr=2013 |ISBN=978-1-48405-299-0}}
+* {{Literatur |Autor=Thomas W. Miller |Titel={{lang|en|Modeling Techniques in Predictive Analytics}} |TitelErg={{lang|en|Business Problems and Solutions with R }} |Verlag=Pearson FT Prentice Hall |Ort= Upper Saddle River |Jahr=2013 |ISBN=978-0-13341-293-2}}
+* {{Literatur |Autor=Daniel Wollschläger |Titel={{lang|de|R kompakt}} |TitelErg={{lang|de|Der schnelle Einstieg in die Datenanalyse}} |Verlag=Springer |Ort=Berlin |Jahr=2013 |ISBN=978-3-642-40310-1 |Online=[http://www.dwoll.de/r/rKompakt.php Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Richard Cotton |Titel={{lang|en|Learning R}} |Verlag=O‘Reilly |Ort=Sebastopol |Jahr=2013 |ISBN=978-1-44935-710-8}}
+* {{Literatur |Autor=Yanchang Zhao, Yonghua Cen |Titel={{lang|en|Data Mining Applications with R}} |Verlag=Academic Press |Ort=Waltham |Jahr=2013 |ISBN=978-0-12411-511-8 |Online=[http://www.rdatamining.com/books/dmar Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Chris Beeley |Titel={{lang|en|Web Application Development with R Using Shiny}} |Verlag=Packt Publishing |Ort=Birmingham |Jahr=2013 |ISBN=978-1-78328-447-4}}
+* {{Literatur |Autor=Vignesh Prajapati |Titel={{lang|en|Big Data Analytics with R and Hadoop}} |Verlag=Packt Publishing |Ort=Birmingham |Jahr=2013 |ISBN=978-1-78216-328-2}}
+* {{Literatur |Autor=Andrzej Galecki, Tomasz Burzykowski |Titel={{lang|en|Linear Mixed-Effects Models Using R}} |TitelErg={{lang|en|A Step-by-Step Approach}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Jahr=2013 |ISBN=978-1-4614-3899-1}}
+* {{Literatur |Autor=Ruey S. Tsay |Titel={{lang|en|Multivariate Time Series Analysis}} |TitelErg={{lang|en|With R and Financial Applications}} |Verlag=John Wiley & Sons |Ort=Chichester |Jahr=2013 |ISBN=978-1-118-61790-8 |Online=[http://faculty.chicagobooth.edu/ruey.tsay/teaching/mtsbk/ Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Luiz Alexandre Peternelli, Marcio Pupin Mello |Titel={{lang|pt|Conhecendo o R}} |TitelErg={{lang|pt|Uma visão mais que Estatística}} |Verlag=Editora UFV |Ort=Viçosa |Auflage=3. |Jahr=2013 |ISBN=978-85-7269-495-7 |Online=[http://www.dsr.inpe.br/~mello/Conhecendo_o_R.html Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Sarah Stowell |Titel={{lang|en|Instant R}} |TitelErg={{lang|en|An Introduction to R for Statistical Analysis}} |Verlag=Jotunheim Publishing |Ort= |Jahr=2013 |ISBN=978-0-957-46490-2 |Online=[http://www.instantr.com/ Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Wolfgang Kohn, Riza Öztürk |Titel={{lang|de|Statistik für Ökonomen}} |TitelErg={{lang|de|Datenanalyse mit R und SPSS}} |Verlag=Springer |Ort=Berlin |Jahr=2013 |Auflage=2. |ISBN=978-3-642-37351-0 |Online=[http://www.fh-bielefeld.de/fb5/kohn Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Jared Lander |Titel={{lang|en|R for Everyone}} |TitelErg={{lang|en|Advanced Analytics and Graphics}} |Verlag=Addison-Wesley Professional |Ort=Boston |Jahr=2013 |ISBN=978-0-321-88803-7 |Online=[http://www.jaredlander.com/r-for-everyone/  Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Johannes Ledolter |Titel={{lang|en|Data Mining and Business Analytics with R}} |Verlag=John Wiley & Sons |Ort=Chichester |Jahr=2013 |ISBN=978-1-118-44714-7}}
+* {{Literatur |Autor=Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshirani |Titel={{lang|en|An Introduction to Statistical Learning}} |TitelErg={{lang|en|with Applications in R}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Jahr=2013 |ISBN=978-1-4614-7137-0 |Online=[http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Winston Chang |Titel={{lang|en|R Graphics Cookbook}} |Verlag=O'Reilly |Ort=Sebastopol |Jahr=2013 |ISBN=978-1-44931-695-2 |Online=[http://www.cookbook-r.com/Graphs/ online]}}
+* {{Literatur |Autor=Alain F. Zuur, Joseph M. Hilbe, Elena N. Leno |Titel={{lang|en|A Beginner's Guide to GLM and GLMM with R}} |TitelErg={{lang|en|A Frequentist and Bayesian Perspective for Ecologists}} |Verlag=Highland Statistics |Ort=Newburgh |Jahr=2013 |ISBN=978-0-95717-413-9 |Online=[http://www.highstat.com/BGGLM.htm Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Radhakrishnan Nagarajan, Marco Scutari, Sophie Lèbre |Titel={{lang|en|Bayesian Networks in R}} |TitelErg={{lang|en|with Applications in Systems Biology}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Jahr=2013 |ISBN=978-1-4614-6445-7 |Online=[http://www.bnlearn.com/book-useR/ Material]}}
+* {{Literatur |Autor=K. Gerald van den Boogaart, Raimon Tolosana-Delgado |Titel={{lang|en|Analyzing Compositional Data with R}} |Verlag=Springer |Ort=Berlin |Jahr=2013 |ISBN=978-3-642-36808-0}}
+* {{Literatur |Autor=Roger S. Bivand, Edzer J. Pebesma, Virgilio Gómez-Rubio |Titel={{lang|en|Applied Spatial Data Analysis with R}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Auflage=2. |Jahr=2013 |ISBN=978-1-4614-7617-7 |Online=[http://www.asdar-book.org/ Material]}}
+* {{Literatur|Autor=Rainer W. Alexandrowicz| Titel={{lang|de|R in 10 Schritten}}| Verlag=UTB |Ort=Wien |Jahr=2013 |ISBN=978-3-8252-8484-8}}
+* {{Literatur |Autor=Jérôme Pagès |Titel={{lang|fr|Analyse factorielle multiple avec R}} |Jahr=2013 |Verlag=EDP Sciences |Ort=Les Ulis |ISBN=978-2-75980-963-9}}
+* {{Literatur |Autor=Joseph Hilbe, Andrew P. Robinson |Titel={{lang|en|Methods of Statistical Model Estimation}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Jahr=2013 |ISBN=978-1-4398-5802-8}}
+* {{Literatur |Autor=Gergely Daróczi et al. |Titel={{lang|en|Introduction to R for Quantitative Finance}} |Verlag=Packt Publishing |Ort=Birmingham |Jahr=2013 |ISBN=978-1-78328-093-3}}
+* {{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 |Online=[http://dirk.eddelbuettel.com/code/rcpp.html Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Ding-Geng Chen, Karl E. Peace |Titel={{lang|en|Applied Meta-Analysis with R}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Jahr=2013 |ISBN=978-1-4665-0599-5}}
+* {{Literatur |Autor=Mark Gardener |Titel={{lang|en|The Essential R Reference}} |Verlag=John Wiley & Sons |Ort=Chichester |Jahr=2012 |ISBN=978-1-11839-141-9 |Online=[http://www.gardenersown.co.uk/education/lectures/Essential%20R%20support.htm Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Andrew P. Beckerman, Owen L. Petchey |Titel={{lang|en|Getting Started with R}} |TitelErg={{lang|en|An Introduction for Biologists}} |Verlag=Oxford University Press |Ort=Oxford |Jahr=2012 |ISBN=978-0-19960-162-2 |Online=[http://www.r4all.org/the-book/ Material]}}
+* {{Literatur |Autor=James W. Hardin, Joseph M. Hilbe |Titel={{lang|en|Generalized Estimating Equations}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Auflage=2. |Jahr=2012 |ISBN=978-1-43988-113-2}}
+* {{Literatur |Autor=Yanchang Zhao |Titel={{lang|en|R and Data Mining}} |TitelErg={{lang|en|Examples and Case Studies}} |Verlag=Academic Press |Ort=Waltham |Jahr=2012 |ISBN=978-0-12396-963-7 |Online=[http://www.rdatamining.com/books/rdm Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Ingrid Koller, Rainer W. Alexandrowicz, Reinhold Hatzinger |Titel={{lang|de|Das Rasch Modell in der Praxis}} |TitelErg={{lang|de|Eine Einführung in eRm}} |Verlag=UTB Facultas |Ort=Wien |Jahr=2012 |ISBN=978-3-82523-786-8}}
+* {{Literatur |Autor=Mark Gardener |Titel={{lang|en|Beginning R}} |TitelErg={{lang|en|The Statistical Programming Language}} |Verlag=Wrox |Ort=Birmingham |Jahr=2012 |ISBN=978-1-11816-430-3 |Online=[http://www.gardenersown.co.uk/education/lectures/Beg%20R%20support.htm Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Ruey S. Tsay |Titel={{lang|en|An Introduction to Analysis of Financial Data with R}} |Verlag=John Wiley & Sons |Ort=Chichester |Jahr=2012 |ISBN=978-0-47089-081-3 |Online=[https://faculty.chicagobooth.edu/ruey.tsay/teaching/introTS/ }}}
+* {{Literatur |Autor=Daniel S. Putler, Robert E. Krider |Titel={{lang|en|Customer and Business Analytics}} |TitelErg={{lang|en|Applied Data Mining for Business Decision Making Using R}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Jahr=2012 |ISBN=978-1-46650-396-9 |Online=[http://www.customeranalyticsbook.com/ Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Richard E. Plant |Titel={{lang|en|Spatial Data Analysis in Ecology and Agriculture Using R}} |Verlag=Taylor & Francis/CRC |Ort=Boca Raton |Jahr=2012 |ISBN=978-1-43981-913-5 |Online=[http://www.plantsciences.ucdavis.edu/plant/sda.htm Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Andy Field, Jeremy Miles, Zoe Field |Titel={{lang|en|Discovering Statistics Using R}} |Verlag=Sage |Ort=Thousand Oaks |Jahr=2012 |ISBN=978-1-44620-046-9}}
+* {{Literatur |Autor=Pierre-André Cornillon et al. |Titel={{lang|fr|Statistiques avec R}} |Verlag=Presses Universitaires de Rennes |Ort=Rennes |Auflage=3. |Jahr=2012 |Online=[http://www.agrocampus-ouest.fr/math/livreR/ Material] |ISBN=978-2-7535-1992-3}}
+* {{Literatur |Autor=Joseph Adler| Titel={{lang|en|R in a Nutshell}}| Verlag=O'Reilly | Ort=Sebastopol |Auflage=2. |Jahr=2012 |ISBN=978-1-44931-208-4}}
+* {{Literatur |Autor=Alain F. Zuur |Titel={{lang|en|A Beginner's Guide to Generalized Additive Models with R}} |Verlag=Highland Statistics |Ort=Newburgh |Jahr=2012 |ISBN=978-0-95717-412-2 |Online=[http://www.highstat.com/BGGAM.htm Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Kenneth Knoblauch, Laurence T. Maloney |Titel={{lang|en|Modeling Psychophysical Data in R}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Jahr=2012 |ISBN=978-1-4614-4474-9}}
+* {{Literatur |Autor=Dan Lin et al. |Titel={{lang|en|Modeling Dose-Response Microarray Data in Early Drug Development Experiments Using R}} |TitelErg={{lang|en|Order-Restricted Analysis of Microarray Data}} |Verlag=Springer |Ort=Berlin |Jahr=2012 |ISBN=978-3-642-24006-5}}
+* {{Literatur |Autor=Emilio López Cano, Javier Martínez Moguerza, Andrés Redchuk |Titel={{lang|en|Six Sigma with R}} |TitelErg={{lang|en|Statistical Engineering for Process Improvement}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Jahr=2012 |ISBN=978-1-4614-3651-5 |Online=[http://www.sixsigmawithr.com/ Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Søren Højsgaard, David Edwards, Steffen Lauritzen |Titel={{lang|en|Graphical Models with R}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Jahr=2012 |ISBN=978-1-4614-2298-3}}
+* {{Literatur |Autor=Jim Albert, Maria Rizzo |Titel={{lang|en|R by Example}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Jahr=2012 |ISBN=978-1-4614-1364-6 |Online=[http://personal.bgsu.edu/~mrizzo/Rx.htm Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Babak Shahbaba |Titel={{lang|en|Biostatistics with R}} |TitelErg={{lang|en|An Introduction to Statistics through Biological Data}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Jahr=2012 |ISBN=978-1-4614-1301-1 |Online=[http://www.ics.uci.edu/~babaks/BWR/Home.html Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Yuelin Li, Jonathan Baron|Titel={{lang|en|Behavioral Research Data Analysis with R}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Jahr=2012 |ISBN=978-1-4614-1237-3}}
+* {{Literatur |Autor=Jan Beyersmann, Arthur Allignol, Martin Schumacher |Titel={{lang|en|Competing Risks and Multistate Models with R}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Jahr=2012 |ISBN=978-1-4614-2034-7 |Online=[https://portal.uni-freiburg.de/imbi/lehre/lehrbuecher/competing-risks-and-multistate-models-with-r Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Emmanuel Paradis |Titel={{lang|en|Analysis of Phylogenetics and Evolution with R}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Auflage=2. |Jahr=2012 |ISBN=978-1-4614-1742-2 |Online=[http://ape-package.ird.fr/APER.html Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Katharina Manderscheid |Titel={{lang|de|Sozialwissenschaftliche Datenanalyse mit R}} |TitelErg={{lang|de|Eine Einführung}} |Verlag=VS Verlag für Sozialwissenschaften |Ort=Wiesbaden |Auflage=2. |Jahr=2012 |ISBN=978-3-531-17642-0}}
+* {{Literatur |Autor=Stef van Buuren |Titel={{lang|en|Flexible Imputation of Missing Data}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Jahr=2012  |ISBN=978-1-4398-6824-9 |Online=[http://www.stefvanbuuren.nl/mi/FIMD.html Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Stanislav Pekár, Marek Brabec |Titel={{lang|cz|Moderni analyza biologickych dat 2}} |TitelErg={{lang|cz|Linearni modely s korelacemi v prostredi R}} |Verlag=Masaryk University Press |Ort=Brünn |Jahr=2012 |ISBN=978-80-210-5812-5}}
+* {{Literatur |Autor=Karline Soetaert, Jeff Cash, Francesca Mazzia |Titel={{lang|en|Solving Differential Equations in R}} |Verlag=Springer |Ort=Berlin |Jahr=2012 |ISBN=978-3-642-28069-6 |Online=[http://desolve.r-forge.r-project.org/ Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Bernhard Pfaff |Titel={{lang|en|Financial Risk Modelling and Portfolio Optimisation with R}} |Verlag=John Wiley & Sons |Ort=Chichester |Jahr=2012 |ISBN=978-0-4709-7870-2 |Online=[http://www.pfaffikus.de/wiley.html Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Michael F. Lawrence, John Verzani |Titel={{lang|en|Programming Graphical User Interfaces in R}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Jahr=2012 |ISBN=978-1-4398-5682-6}}
+* {{Literatur |Autor=Göran Broström |Titel={{lang|en|Event History Analysis with R}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Jahr=2012 |ISBN=978-1-4398-3164-9}}
+* {{Literatur |Autor=Dimitris Rizopoulos |Titel={{lang|en|Joint Models for Longitudinal and Time-to-Event Data}} |TitelErg={{lang|en|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/ Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Brian Dennis |Titel={{lang|en|The R Student Companion}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Jahr=2012 |ISBN=978-1-4398-7540-7}}
+* {{Literatur |Autor=Pierre-Andre Cornillon et al. |Titel={{lang|en|R for Statistics}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Jahr=2012 |ISBN=978-1-4398-8145-3}}
+* {{Literatur |Autor=Alexey B. Shipunov et al. |Titel={{lang|ru|Наглядная статистика}} |Verlag=DMK Press |Ort=Moskau |Jahr=2012 |ISBN=978-5-94074-828-1}}
+* {{Literatur |Autor=Alain F. Zuur, Anatoly A. Savaliev, Elena N. Ieno |Titel={{lang|en|Zero Inflated Models and Generalized Linear Mixed Models with R}} |Verlag=Highland Statistics |Ort=Newburgh |Jahr=2012 |ISBN=978-0-95717-410-8 |Online=[http://www.highstat.com/book4.htm Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Michael R. Chernick, Robert A. LaBudde |Titel={{lang|en|An Introduction to Bootstrap Methods with Applications to R}} |Verlag=John Wiley & Sons |Ort=Chichester |Jahr=2011 |ISBN=978-0-47046-704-6}}
+* {{Literatur |Autor=Randall Pruim |Titel={{lang|en|Foundations and Applications of Statistics}} |TitelErg={{lang|en|An Introduction Using R}} |Verlag=American Mathematical Society |Ort=Providence |Jahr=2011 |ISBN=978-0-82185-233-0}}
+* {{Literatur |Autor=Joseph M. Hilbe |Titel={{lang|en|Negative Binomial Regression}} |Verlag=Cambridge University Press |Ort=Cambridge |Auflage=2. |Jahr=2011 |ISBN=978-0-52119-815-8}}
+* {{Literatur |Autor=Jeffrey D. Long |Titel={{lang|en|Longitudinal Data Analysis for the Behavioral Sciences Using R}} |Verlag=Sage |Ort=Thousand Oaks |Jahr=2011 |ISBN=978-1-41298-268-9}}
+* {{Literatur |Autor=Jeremy Leipzig, Xiao-Yi Li |Titel={{lang|en|Data Mashups in R}} |TitelErg={{lang|en|A Case Study in Real-World Data Analysis}} |Verlag=O‘Reilly |Ort=Sebastopol |Jahr=2011 |ISBN=978-1-44930-353-2}}
+* {{Literatur |Autor=Sorin Drăghici |Titel={{lang|en|Statistics and Data Analysis for Microarrays Using R and Bioconductor}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Auflage=2. |Jahr=2011 |ISBN=978-1-43980-975-4}}
+* {{Literatur |Autor=Russell B. Millar |Titel={{lang|en|Maximum Likelihood Estimation and Inference}} |TitelErg={{lang|en|With examples in R, SAS and ADMB}} |Verlag=John Wiley & Sons |Ort=Chichester |Jahr=2011 |ISBN=978-0-47009-482-2 |Online=[https://www.stat.auckland.ac.nz/~millar/MLEI/ Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Dieter Rasch, Jürgen Pilz, Rob Verdooren, Albrecht Gebhardt |Titel={{lang|en|Optimal Experimental Design with R}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Jahr=2011 |ISBN=978-1-43981-697-4}}
+* {{Literatur |Autor=Hrishikesh D. Vinod |Titel={{lang|en|Hands-on Matrix Algebra Using R}} |TitelErg={{lang|en|Active and Motivated Learning with Applications}} |Verlag=World Scientific |Ort=Hackensack |Jahr=2011 |ISBN=978-9-81431-369-8 |Online=[http://www.worldscientific.com/worldscibooks/10.1142/7814 Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Q. Ethan McCallum, Stephen Weston |Titel={{lang|en|Parallel R}} |Verlag=O‘Reilly |Ort=Sebastopol |Jahr=2011 |ISBN=978-1-44930-992-3 |Online=[http://parallelrbook.com/ Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Shravan Vasishth, Michael Broe |Titel={{lang|en|The Foundations of Statistics}} |TitelErg={{lang|en|A Simulation-based Approach}} |Verlag=Springer |Ort=Berlin |Jahr=2011 |ISBN=978-3-642-16312-8 |Online=[http://foundations-statistics-vasishth-broe.blogspot.de/ Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Andrew P. Robinson, Jeff D. Hamann |Titel={{lang|en|Forest Analytics with R}} |TitelErg={{lang|en|An Introduction}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Jahr=2011 |ISBN=978-1-4419-7761-8 |Online=[http://www.ms.unimelb.edu.au/~andrewpr/FAwR/ Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Robert A. Muenchen |Titel={{lang|en|R for SAS and SPSS Users}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Auflage=2. |Jahr=2011 |ISBN=978-1-4614-0684-6 |Online=[http://r4stats.com/downloads/ Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Nathan Yau |Titel={{lang|en|Visualize this}} |TitelErg={{lang|en|The FlowingData Guide to Design, Visualization, and Statistics}} |Verlag=John Wiley & Sons |Ort=Chichester |Jahr=2011 |ISBN=978-0-470-94488-2 |Online=[http://eu.wiley.com/WileyCDA/WileyTitle/productCd-0470944889.html Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Robert H. Shumway, David S. Stoffer |Titel={{lang|en|Time Series Analysis and its Applications}} |TitelErg={{lang|en|with R Examples}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Jahr=2011 |Auflage=3. |ISBN=978-1-4419-7846-6 |Online=[http://www.stat.pitt.edu/stoffer/tsa3/ Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Rainer Muche, Stefanie Lanzinger, Michael Rau  |Titel={{lang|de|Medizinische Statistik mit R und Excel}} |TitelErg={{lang|de|Einführung in die RExcel- und R-Commander-Oberflächen zur statistischen Auswertung}} |Verlag=Springer |Ort=Berlin |Jahr=2011 |ISBN=978-3-642-19483-2}}
+* {{Literatur |Autor=Göran Kauermann, Helmut Küchenhoff |Titel={{lang|de|Stichproben}} |TitelErg={{lang|de|Methoden und praktische Umsetzung mit R}} |Verlag=Springer |Ort=Berlin |Jahr=2011 |ISBN=978-3-642-12317-7}}
+* {{Literatur |Autor=Reiner Hellbrück |Titel={{lang|de|Angewandte Statistik mit R}} |TitelErg={{lang|de|Eine Einführung für Ökonomen und Sozialwissenschaftler}} |Verlag=Gabler Verlag |Ort=Wiesbaden |Auflage=2. |Jahr=2011 |ISBN=978-3-8349-2826-9}}
+* {{Literatur |Autor=Wolfgang Jank |Titel={{lang|en|Business Analytics for Managers}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Jahr=2011 |ISBN=978-1-4614-0405-7}}
+* {{Literatur |Autor=Brian Everitt, Torsten Hothorn |Titel={{lang|en|An Introduction to Applied Multivariate Analysis with R}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Jahr=2011 |ISBN=978-1-4419-9649-7}}
+* {{Literatur |Autor=Ron Wehrens |Titel={{lang|en|Chemometrics with R}} |TitelErg={{lang|en|Multivariate Data Analysis in the Natural Sciences and Life Sciences}} |Verlag=Springer |Ort=Berlin |Jahr=2011 |ISBN=978-3-642-17840-5}}
+* {{Literatur |Autor=Daniel Borcard, François Gillet, Pierre Legendre |Titel={{lang|en|Numerical Ecology with R}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Jahr=2011 |ISBN=978-1-4419-7975-9 |Online=[http://adn.biol.umontreal.ca/~numericalecology/numecolR/ Material]}}
+* {{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 |Online=[https://www.nostarch.com/artofr.htm Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Yves Aragon |Titel={{lang|fr|Séries temporelles avec R}} |TitelErg={{lang|fr|Méthodes et cas}} |Verlag=Springer |Ort=Paris |Jahr=2011 |ISBN=978-2-8178-0207-7 |Online=[http://www.seriestemporelles.com/ Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Pierre André Cornillon, Eric Matzner-Løber |Titel={{lang|fr|Régression avec R}} |Verlag=Springer |Ort=Paris |Jahr=2011 |ISBN=978-2-8178-0183-4 |Online=[http://perso.univ-rennes2.fr/pierre-andre.cornillon Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Paul Teetor |Titel={{lang|en|R Cookbook}} |Verlag=O'Reilly |Ort=Sebastopol |Jahr=2011 |ISBN=978-0-596-80915-7 |Online=[http://www.cookbook-r.com/ online]}}
+* {{Literatur |Autor=Paul Teetor |Titel={{lang|en|25 Recipes for Getting Started with R}} |Verlag=O'Reilly |Ort=Sebastopol |Jahr=2011 |ISBN=978-1-4493-0323-5}}
+* {{Literatur |Autor=Paul Murrell |Titel={{lang|en|R Graphics}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Auflage=2. |Jahr=2011 |ISBN=978-1-4398-3176-2 |Online=[https://www.stat.auckland.ac.nz/~paul/RG2e/ Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Laura Chihara, Tim Hesterberg |Titel={{lang|en|Mathematical Statistics}} |TitelErg={{lang|en|with Resampling and R}}  |Verlag=John Wiley & Sons |Ort=Chichester |Jahr=2011 |ISBN=978-1-1180-2985-5 |Online=[https://sites.google.com/site/chiharahesterberg/home Material]}}
+* {{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 |Ort=New York |Jahr=2011 |ISBN=978-1-4419-9889-7 |Online=[http://rattle.togaware.com/ Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Manfred Gilli, Dietmar Maringer, Enrico Schumann |Titel={{lang|en|Numerical Methods and Optimization in Finance}} |Verlag=Academic Press |Ort=Waltham |Jahr=2011 |ISBN=978-0-12-375662-6 |Online=[http://enricoschumann.net/NMOF.htm Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Bruno Falissard |Titel={{lang|en|Analysis of Questionnaire Data with R}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Jahr=2011 |ISBN=978-1-4398-1766-7}}
+* {{Literatur |Autor=Randall L. Eubank, Ana Kupresanin |Titel={{lang|en|Statistical Computing in C++ and R}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Jahr=2011 |ISBN=978-1-4200-6650-0 |Online=[https://math.la.asu.edu/~eubank/CandR/candr.html Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Claus Thorn Ekstrom |Titel={{lang|en|The R Primer}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Jahr=2011 |ISBN=978-1-4398-6206-3 |Online=[http://www.rprimer.dk/ Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Christopher Hay-Jahans |Titel={{lang|en|R Companion to Linear Models}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Jahr=2011 |ISBN=978-1-4398-7365-6}}
+* {{Literatur |Autor=Damon Mark Berridge, Robert Crouchley |Titel={{lang|en|Multivariate Generalized Linear Mixed Models Using R}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Jahr=2011 |ISBN=978-1-4398-1326-3}}
+* {{Literatur |Autor=Paul R. Rosenbaum |Titel={{lang|en|Design of Observational Studies}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Jahr=2010 |ISBN=978-1-4419-1212-6}}
+* {{Literatur |Autor=Ronald Christensen, Wesley Johnson, Adam Branscum, Timothy E. Hanson |Titel={{lang|en|Bayesian Ideas and Data Analysis}} |TitelErg={{lang|en|An Introduction for Scientists and Statisticians}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Jahr=2010 |ISBN=978-1-43980-354-7 |Online=[http://www.ics.uci.edu/~wjohnson/BIDA/BIDABook.html Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Raquel Prado, Mike West |Titel={{lang|en|Time Series}} |TitelErg={{lang|en|Modeling, Computation and Inference}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Jahr=2010 |ISBN=978-1-42009-336-0}}
+* {{Literatur |Autor=Kevin J. Keen |Titel={{lang|en|Graphics for Statistics and Data Analysis with R}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Jahr=2010 |ISBN=978-1-58488-087-5 |Online=[http://www.unbc.ca/keen/graphics-for-statistics-and-data-analysis-with-r Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Ruey S. Tsay |Titel={{lang|en|Analysis of Financial Time Series}} |Verlag=John Wiley & Sons |Ort=Chichester |Auflage=3. |Jahr=2010 |ISBN=978-0-47041-435-4 |Online=[http://faculty.chicagobooth.edu/ruey.tsay/teaching/fts3/ Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Peter D. Congdon |Titel={{lang|en|Applied Bayesian Hierarchical Methods}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Jahr=2010 |ISBN=978-1-58488-720-1 |Online=[http://webspace.qmul.ac.uk/pcongdon/ Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Heinz Holling, Günther Gediga |Titel={{lang|de|Statistik}} |TitelErg={{lang|de|Deskriptive Verfahren}} |Verlag=Hogrefe |Ort=Göttingen |Jahr=2010 |ISBN=978-3-80172-134-3}}
+* {{Literatur |Autor=Sunil K. Mathur |Titel={{lang|en|Statistical Bioinformatics with R}} |Verlag=Academic Press |Ort=Waltham |Jahr=2010 |ISBN=978-0-12375-104-1}}
+* {{Literatur |Autor=Günter Faes |Titel={{lang|de|Einführung in R}} |TitelErg={{lang|de|Ein Kochbuch zur statistischen Datenanalyse mit R}} |Verlag=Books on Demand |Ort=Hamburg |Jahr=2010 |ISBN=978-3-83349-184-9}}
+* {{Literatur |Autor=Thomas Lumley |Titel={{lang|en|Complex Surveys}} |TitelErg={{lang|en|A Guide to Analysis Using R}} |Verlag=John Wiley & Sons |Ort=Chichester |Jahr=2010 |ISBN=978-0-47028-430-8 |Online=[http://r-survey.r-forge.r-project.org/svybook/ Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Neeraj R. Hatekar |Titel={{lang|en|Principles of Econometrics}} |TitelErg={{lang|en|An Introduction (Using R)}} |Verlag=Sage |Ort=Thousand Oaks |Jahr=2010 |ISBN=978-8-13210-469-8}}
+* {{Literatur |Autor=Luís Torgo |Titel={{lang|en|Data Mining with R}} |TitelErg={{lang|en|Learning with Case Studies}} |Verlag=Chapman & Gall/CRC  |Ort=Boca Raton |Jahr=2010 |ISBN=978-1-43981-018-7 |Online=[http://www.dcc.fc.up.pt/~ltorgo/DataMiningWithR/ Material]}}
+* {{Literatur |Autor=John K. Kruschke |Titel={{lang|en|Doing Bayesian Data Analysis}} |TitelErg={{lang|en|A Tutorial with R and BUGS}} |Verlag=Academic Press |Ort=Waltham |Jahr=2010 |ISBN=978-0-12381-485-2}}
+* {{Literatur |Autor=Frank Bretz, Torsten Hothorn, Peter Westfall |Titel={{lang|en|Multiple Comparisons Using R}} |Verlag=Chapman and Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Jahr=2010 |ISBN=978-1-5848-8574-0}}
+* {{Literatur |Autor=John Fox, Sanford Weisberg |Titel={{lang|en|An R Companion to Applied Regression}} |Verlag=Sage |Ort=Thousand Oaks |Auflage=2. |Jahr=2010 |ISBN=978-1-4129-7514-8 |Online=[http://socserv.socsci.mcmaster.ca/jfox/Books/Companion/index.html Material]}}
+* {{Literatur |Autor=James Michael Curran |Titel={{lang|en|Introduction to Data Analysis with R for Forensic Scientists}} |Verlag=CRC |Ort=Boca Raton |Jahr=2010 |ISBN=978-1-42008-826-7}}
+* {{Literatur |Autor=John Maindonald, W. John Braun |Titel={{lang|en|Data Analysis and Graphics Using R}} |TitelErg={{lang|en|An Example-Based Approach}} |Verlag=Cambridge University Press |Ort=Cambridge |Auflage=3. |Jahr=2010 |ISBN=978-0-521-76293-9 |Online=[http://maths-people.anu.edu.au/~johnm/r-book/daagur3.html Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Andreas Behr, Ulrich Pötter |Titel={{lang|de|Einführung in die Statistik mit R}} |Verlag=Vahlen |Ort=München |Auflage=2. |Jahr=2010  |ISBN=978-3-8006-3599-3}}
+* {{Literatur |Autor=Jürgen Groß |Titel={{lang|de|Grundlegende Statistik mit R}} |TitelErg={{lang|de|Eine anwendungsorientierte Einführung in die Verwendung der Statistik Software R}} |Verlag=Vieweg+Teubner Verlag |Ort=Wiesbaden |Jahr=2010 |ISBN=978-3-8348-1039-7}}
+* {{Literatur |Autor=Eric A. Suess, Bruce E. Trumbo |Titel={{lang|en|Introduction to Probability Simulation and Gibbs Sampling with R}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Jahr=2010 |ISBN=978-0-387-40273-4 |Online=[http://www.sci.csueastbay.edu/~esuess/psgs/ Materia]}}
+* {{Literatur |Autor=Robert A. Muenchen, Joseph M. Hilbe |Titel={{lang|en|R for Stata Users}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Jahr=2010 |ISBN=978-1-4419-1317-3 |Online=[http://r4stats.com/downloads/ Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Joseph Adler |Titel={{lang|de|R in a Nutshell}} |Verlag=O'Reilly |Ort=Köln |Jahr=2010 |ISBN=978-3-89721-649-5 |Originalsprache=englisch |Übersetzer=Jörg Beyer}}
+* {{Literatur |Autor=John M. Quick |Titel={{lang|en|Statistical Analysis with R}} |TitelErg={{lang|en|Beginner's Guide}} |Verlag=Packt Publishing |Ort=Birmingham |Jahr=2010 |ISBN=978-1-849512-08-4}}
+* {{Literatur |Autor= François Husson, Sébastien Lê, Jérôme Pagès |Titel={{lang|en|Exploratory Multivariate Analysis by Example Using R}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Jahr=2010 |ISBN=978-1-4398-3580-7 |Online=[http://factominer.free.fr/book Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Christian P. Robert, George Casella |Titel={{lang|en|Introducing Monte Carlo Methods with R}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Jahr=2010 |ISBN=978-1-4419-1575-7 |Online=[https://www.ceremade.dauphine.fr/~xian/books.html Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Ding-Geng Chen, Karl E. Peace |Titel={{lang|en|Clinical Trial Data Analysis with R}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Jahr=2010 |ISBN=978-1-4398-4020-7 }}
+* {{Literatur |Autor=Carlo Gaetan, Xavier Guyon |Titel={{lang|en|Spatial Statistics and Modeling}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Jahr=2010 |ISBN=978-0-387-92256-0 |Online=[http://www.dst.unive.it/~gaetan/ModStatSpat/ Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Hrishikesh D. Vinod |Titel={{lang|en|Advances in Social Science Research Using R}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Jahr=2010 |ISBN=978-1-4419-1763-8}}
+* {{Literatur |Autor=Joseph M. Hilbe |Titel={{lang|en|Logistic Regression Models}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Jahr=2009 |ISBN=978-1-42007-575-5}}
+* {{Literatur |Autor=Simon Jackman |Titel={{lang|en|Bayesian Analysis for the Social Sciences}} |Verlag=John Wiley & Sons |Ort=Chichester |Jahr=2009 |ISBN=978-047001-154-6 |Online=[http://jackman.stanford.edu/mcmc/ Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Thomas P. Hogan |Titel={{lang|en|bare-bones R}} |TitelErg={{lang|en|A Brief Introduction Guide}} |Verlag=Sage |Ort=Thousand Oaks |Jahr=2009 |ISBN=978-1-41298-041-8}}
+* {{Literatur |Autor=Stafen Thomas Gries |Titel={{lang|en|Quantitative Corpus Linguistics with R}} |TitelErg={{lang|en|A Practical Introduction}} |Verlag=Routledge |Ort=New York |Jahr=2009 |ISBN=978-0-41596-270-4 |Online=[http://www.linguistics.ucsb.edu/faculty/stgries/research/qclwr/qclwr.html Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Michael W. Trosset |Titel={{lang|en|An Introduction to Statistical Inference and Its Applications with R}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Jahr=2009 |ISBN=978-1-58488-947-2}}
+* {{Literatur |Autor=Walter Zucchini, Iain L. MacDonald |Titel={{lang|en|Hidden Markov Models for Time Series}} |TitelErg={{lang|en|An Introduction Using R}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Jahr=2009 |ISBN=978-1-58488-573-3}}
+* {{Literatur |Autor=Karline Soetaert, Peter M. J. Herman |Titel={{lang|en|A Practical Guide to Ecological Modelling}} |TitelErg={{lang|en|Using R as a Simulation Platform}} |Verlag=Springer |Ort= |Jahr=2009 |ISBN=978-1-4020-8623-6}}
+* {{Literatur |Autor=Simon Sheather |Titel={{lang|en|A Modern Approach to Regression with R}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Jahr=2009 |ISBN=978-0-387-09607-0}}
+* {{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 |Ort=New York |Jahr=2009 |ISBN=978-1-4419-0084-5}}
+* {{Literatur |Autor=Stanislav Pekár, Marek Brabec |Titel={{lang|cz|Moderni analyza biologickych dat 1}} |TitelErg={{lang|cz|Zobecnene linearni modely v prostredi R}} |Verlag=Scientia |Ort=Prag |Jahr=2009 |ISBN=978-80-86960-44-9}}
+* {{Literatur |Autor=Richard M. Heiberger, Erich Neuwirth |Titel={{lang|en|R Through Excel}} |TitelErg={{lang|en| A Spreadsheet Interface for Statistics, Data Analysis and Graphics}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Jahr=2009 |ISBN=978-1-4419-0051-7}}
+* {{Literatur |Autor=Peter D. Hoff |Titel={{lang|en|A First Course in Bayesian Statistical Methods}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Jahr=2009 |ISBN=978-0-387-92299-7 |Online=[http://www.stat.washington.edu/people/pdhoff/book.php Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Paul S. P. Cowpertwait, Andrew Metcalfe |Titel={{lang|en|Introductory Time Series with R}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Jahr=2009 |ISBN=978-0-387-88697-8 |Online=[http://staff.elena.aut.ac.nz/Paul-Cowpertwait/ts/ Material]}}
+* {{Literatur |Autor=M. Henry H. Stevens |Titel={{lang|en|A Primer of Ecology with R}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Jahr=2009 |ISBN=978-0-387-89881-0 |Online=[http://www.cas.miamioh.edu/~stevenmh/primer/ Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Kurt Varmuza, Peter Filzmoser |Titel={{lang|en|Introduction to Multivariate Statistical Analysis in Chemometrics}} |Verlag=Taylor & Francis/CRC |Ort=Boca Raton |Jahr=2009 |ISBN=978-1-42005-947-2 |Online=[http://www.statistik.tuwien.ac.at/chemometrics/ Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Karl W. Broman, Śaunak Sen |Titel={{lang|en|A Guide to QTL Mapping with R/qtl}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Jahr=2009 |ISBN=978-0-387-92124-2 |Online=[http://www.rqtl.org/book/ Material}}
+* {{Literatur |Autor=Jim Albert |Titel={{lang|en|Bayesian Computation with R}} |Auflage=2. |Verlag=Springer |Ort=New York |Jahr=2009 |ISBN=978-0-387-92297-3 |Online=[http://bayes.bgsu.edu/bcwr/ Material]}}
+* {{Literatur |Autor=James O. Ramsay, Giles Hooker, Spencer Graves |Titel={{lang|en|Functional Data Analysis with R and Matlab}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Jahr=2009 |ISBN=978-0-387-98184-0}}
+* {{Literatur |Autor=Günther Sawitzki |Titel={{lang|en|Computational Statistics}} |TitelErg={{lang|en|An Introduction to R}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Jahr=2009 |ISBN=978-1-4200-8678-2 |Online=[http://sintro.r-forge.r-project.org/ Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Giovanni Petris, Sonia Petrone, Patriza Campagnoli |Titel={{lang|en|Dynamic Linear Models with R}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Jahr=2009 |ISBN=978-0-387-77237-0 |Online=[http://definetti.uark.edu/~gpetris/dlm/ Material]}}
+* {{Literatur |Autor= François Husson, Sébastien Lê, Jérôme Pagès |Titel={{lang|fr|Analyse de données avec R}} |Verlag=Presses Universitaires de Rennes |Ort=Rennes |Jahr=2009 |Online=[http://factominer.free.fr/book Material] |ISBN=978-2-7535-0938-2}}
+* {{Literatur |Autor=Ewout W. Steyerberg |Titel={{lang|en|Clinical Prediction Models}} |TitelErg={{lang|en|A Practical Approach to Development, Validation and Updating}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Jahr=2009 |ISBN=978-0-387-77243-1 |Online=[http://www.clinicalpredictionmodels.org/ Material]}}
+* {{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 |Jahr=2009 |ISBN=978-3-00-027013-0 |Online=[http://www.reymann.eu/wettbewerbsanalysen Material] }}
+* {{Literatur |Autor=Daniel B. Wright, Kamala London |Titel={{lang|en|Modern Regression Techniques Using R}} |TitelErg={{lang|en|A Practical Guide for Students and Researchers}} |Verlag=Sage |Ort=London |Jahr=2009 |ISBN=978-1-84787-903-5}}
+* {{Literatur |Autor=Andrea S. Foulkes |Titel={{lang|en|Applied Statistical Genetics with R}} |TitelErg={{lang|en|For Population-based Association Studies}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Jahr=2009 |ISBN=978-0-387-89553-6}}
+* {{Literatur |Autor=Alain F. Zuur et al. |Titel={{lang|en|Mixed Effects Models and Extensions in Ecology with R}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Jahr=2009 |ISBN=978-0-387-87457-9 |Online=[http://www.highstat.com/book2.htm Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Alain F. Zuur, Elena N. Ieno, Erik Meesters |Titel={{lang|en|A Beginner's Guide to R}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Jahr=2009 |ISBN=978-0-387-93836-3 |Online=[http://www.highstat.com/book3.htm Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Jane M. Horgan |Titel={{lang|en|Probability with R}} |TitelErg={{lang|en|An Introduction with Computer Science Applications}} |Verlag=John Wiley & Sons |Ort=Chichester |Jahr=2008 |ISBN=978-0-47028-073-7}}
+* {{Literatur |Autor=Stefan Thomas Gries |Titel={{lang|de|Statistik für Sprachwissenschaftler}} |Verlag=Vandenhoeck & Ruprecht |Ort=Göttingen |Jahr=2008 |ISBN=978-3-52526-551-2 |Online=[http://www.linguistics.ucsb.edu/faculty/stgries/research/sflwr/sflwr_spss.html Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Keith Johnson |Titel={{lang|en|Quantitative Methods in Linguistics}} |Verlag=Wiley-Blackwell |Ort=Chichester |Jahr=2008 |ISBN=978-1-40514-424-6 |Online=[http://eu.wiley.com/WileyCDA/WileyTitle/productCd-1405144246.html Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Michael D. Ward, Kristian Skrede Gleditsch |Titel={{lang|en|Spatial Regression Models}} |Verlag=Sage |Ort=Thousand Oaks |Jahr=2008 |ISBN=978-1-41295-415-0 |Online=[http://privatewww.essex.ac.uk/~ksg/srm_book.html Material]}}
+* {{Literatur |Autor=R. Harald Baayen |Titel={{lang|en|Analyzing Linguistic Data}} |TitelErg={{lang|en|A Practical Introduction to Statistics Using R}} |Verlag=Cambridge University Press |Ort=Cambridge |Jahr=2008 |ISBN=978-0-52188-529-0}}
+* {{Literatur |Autor=Kenneth Baclawski |Titel={{lang|en|Introduction to Probability with R}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Jahr=2008 |ISBN=978-1-42006-521-3 |Online=[http://www.stochas.org/ Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Kai Velten |Titel={{lang|en|Mathematical Modeling and Simulation}} |TitelErg={{lang|en|Introduction for Scientists and Engineers}} |Verlag=Wiley-VCH |Ort=Chichester |Jahr=2008 |ISBN=978-3-527-40758-3}}
+* {{Literatur |Autor=Christian Ritz, Jens C. Streibig |Titel={{lang|en|Nonlinear Regression with R}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Jahr=2008 |ISBN=978-0-387-09615-5}}
+* {{Literatur |Autor=Christine Duller |Titel={{lang|de|Einführung in die nichtparametrische Statistik mit SAS und R}} |TitelErg={{lang|de|Ein anwendungsorientiertes Lehr- und Arbeitsbuch}} |Verlag=Physica-Verlag |Ort=Heidelberg |Jahr=2008 |ISBN=978-3-7908-2059-1 |Online=[http://www.jku.at/ifas/content/e108280/e108502/e109088 Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Florian Hahne, Wolfgang Huber, Robert Gentleman, Seth Falcon |Titel={{lang|en|Bioconductor Case Studies}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Jahr=2008 |ISBN=978-0-387-77239-4 |Online=[https://www.bioconductor.org/help/publications/books/bioconductor-case-studies/ Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Stefano Maria Iacus |Titel={{lang|en|Simulation and Inference for Stochastic Differential Equations}} |TitelErg={{lang|en|With R Examples}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Jahr=2008 |ISBN=978-0-387-75838-1}}
+* {{Literatur |Autor=Deepayan Sarkar |Titel={{lang|en|Lattice}} |TitelErg={{lang|en|Multivariate Data Visualization with R}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Jahr=2008 |ISBN=978-0-387-75968-5 |Online=[http://lmdvr.r-forge.r-project.org/figures/figures.html Material]}}
+* {{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 |Ort=New York |Jahr=2008 |ISBN=978-0-387-78166-2 |Online=[http://www.biostat.jhsph.edu/~rpeng/useRbook/ Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Robert Gentleman |Titel={{lang|en|R Programming for Bioinformatics}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Jahr=2008 |ISBN=978-1-42006-367-7 |Online=[http://master.bioconductor.org/help/publications/books/r-programming-for-bioinformatics/web-supplement/ Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Phil Spector |Titel={{lang|en|Data Manipulation with R}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Jahr=2008 |ISBN=978-0-387-74730-9}}
+* {{Literatur |Autor=Bernhard Pfaff |Titel={{lang|en|Analysis of Integrated and Cointegrated Time Series with R}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Auflage=2. |Jahr=2008 |ISBN=978-0-387-75966-1 |Online=[http://www.pfaffikus.de/springer.html Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Peter Dalgaard |Titel={{lang|en|Introductory Statistics with R}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Auflage=2. |Jahr=2008 |ISBN=978-0-387-79053-4 |Online=[http://staff.pubhealth.ku.dk/~pd/ISwR.html Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Luke Keele |Titel={{lang|en|Semiparametric Regression for the Social Sciences}} |Verlag=John Wiley & Sons |Ort=Chichester |Jahr=2008 |ISBN=978-0-47031-991-8 |Online=[http://www.personal.psu.edu/ljk20/ Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Jonathan D. Cryer, Kung-Sik Chan |Titel={{lang|en|Time Series Analysis}} |TitelErg={{lang|en|With Applications in R}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Jahr=2008 |ISBN=978-0-387-75958-6 |Online=[http://homepage.stat.uiowa.edu/~kchan/TSA.htm Material]}}
+* {{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=978-0-38775-935-7}}
+* {{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 |Jahr=2008 |ISBN=978-9-81435-041-9 |Online=[http://www.worldscientific.com/worldscibooks/10.1142/6895 Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Guy P. Nason |Titel={{lang|en|Wavelet Methods in Statistics with R}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Jahr=2008 |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=John Wiley & Sons |Ort=Chichester |Jahr=2008 |ISBN=978-0-470-98581-6 |Online=[http://www.statistik.tuwien.ac.at/StatDA/R-scripts/ Material]}}
-* {{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=Julien Claude |Titel={{lang|en|Morphometrics with R}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Jahr=2008 |ISBN=978-0-387-77789-4 |Online=[http://www.isem.univ-montp2.fr/recherche/teams/developmental-biology-and-evolution/staff/claudejulien/?lang=en Material]}}
-* {{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=Christian Kleiber, Achim Zeileis |Titel={{lang|en|Applied Econometrics with R}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Jahr=2008 |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/ Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Benjamin M. Bolker |Titel={{lang|en|Ecological Models and Data in R}} |Verlag=Princeton University Press |Ort=Princeton |Jahr=2008 |ISBN=978-0-691-12522-0 |Online=[http://ms.mcmaster.ca/~bolker/emdbook/ Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Maria L. Rizzo |Titel={{lang|en|Statistical Computing with R}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Jahr=2007 |ISBN=978-1-58488-545-0 |Online=[http://personal.bgsu.edu/~mrizzo/SCR.htm Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Stefano Maria Iacus, Guido Masarotto |Titel={{lang|it|Laboratorio di statistica con R}} |Verlag=McGraw-Hill |Ort=Mailand |Auflage=2. |Jahr=2007 |ISBN=978-88-386-6396-7}}
 * {{Literatur |Autor=Alain F. Zuur, Elena N. Ieno, Graham M. Smith |Titel={{lang|en|Analysing Ecological Data}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Jahr=2007 |ISBN=978-0-387-45967-7 |Online=[http://www.highstat.com/book1.htm Material]}}
-* {{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/ Material]}}
+* {{Literatur |Autor=W. John Braun, Duncan J. Murdoch |Titel={{lang|en|A First Course in Statistical Programming with R}} |Verlag=Cambridge University Press |Ort=Cambridge |Jahr=2007 |ISBN=978-0-52187-265-2 |Online=[http://www.stats.uwo.ca/faculty/braun/statprog/ Material]}}
-* {{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=Scott M. Lynch |Titel={{lang|en|Introduction to Applied Bayesian Statistics and Estimation for Social Scientists}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Jahr=2007 |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=Sandrine Dudoit, Mark J. van der Laan |Titel={{lang|en|Multiple Testing Procedures with Applications to Genomics}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Jahr=2008 |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}}
+* {{Literatur |Autor=Philip J. Boland |Titel={{lang|en|Statistical and Probabilistic Methods in Actuarial Science}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Jahr=2007 |ISBN=978-1-58488-695-2}}
-* {{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}}
+* {{Literatur |Autor=Michael Greenacre |Titel={{lang|en|Correspondence Analysis in Practice}} |Auflage=2. |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Jahr=2007 |ISBN=978-1-58488-616-7}}
-* {{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 Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Dianne Cook, Deborah F. Swayne |Titel={{lang|en|Interactive and Dynamic Graphics for Data Analysis}} |TitelErg={{lang|en|With R and GGbobi}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Jahr=2007 |ISBN=978-0-387-71761-6 |Online=[http://www.ggobi.org/book/ Material] }}
-* {{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=David Siegmund, Benjamin Yakir |Titel={{lang|en|The Statistics of Gene Mapping}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Jahr=2007 |ISBN=978-0-387-49684-9 }}
-* {{Literatur |Autor=Dianne Cook, Deborah F. Swayne |Titel={{lang|en|Interactive and Dynamic Graphics for Data Analysis}} |TitelErg={{lang|en|With R and GGbobi}} |Verlag=Springer |Jahr=2007 |Ort=New York |ISBN=978-0-387-71761-6}}
+* {{Literatur |Autor=James S. Clark |Titel={{lang|en|Statistical Computation for Environmental Sciences in R}} |TitelErg={{lang|en|Lab Manual for Models for Ecological Data}} |Verlag=Princeton University Press |Ort=Princeton |Jahr=2007 |ISBN=978-0-69112-262-5}}
-* {{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=Peter J. Diggle, Paulo Justiniano Ribeiro |Titel={{lang|en|Model-based Geostatistics}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Jahr=2007 |ISBN=978-0-387-32907-9}}
-* {{Literatur |Autor=Hans Peter Wolf, Peter Naeve, Veith Tiemann |Titel={{lang|de|BWL-Crash-Kurs Statistik}} |TitelErg={{lang|de|aktiv mit R}} |Verlag=UTB |Jahr=2006 |Ort=Stuttgart |ISBN=978-3-82522-780-7}}
+* {{Literatur |Autor=Hans Peter Wolf, Peter Naeve, Veith Tiemann |Titel={{lang|de|BWL-Crash-Kurs Statistik}} |TitelErg={{lang|de|aktiv mit R}} |Verlag=UTB |Ort=Stuttgart |Jahr=2006 |ISBN=978-3-82522-780-7 |Online=[http://www.wiwi.uni-bielefeld.de/lehrbereiche/statoekoinf/comet/wolf/wolf_Statistik_aktiv_mit_R Material]}}
-* {{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}}
+* {{Literatur |Autor=Simon N. Wood |Titel={{lang|en|Generalized Additive Models}} |TitelErg={{lang|en|An Introduction with R}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Jahr=2006 |ISBN=978-1-58488-474-3}}
-* {{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=Nhu D. Le, James V. Zidek |Titel={{lang|en|Statistical Analysis of Environmental Space-Time Processes}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Jahr=2006 |ISBN=978-0-387-26209-3}}
-* {{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=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 |Ort=Boca Raton |Jahr=2005 |ISBN=978-1-58488-424-8 |Online=[http://www.maths.bath.ac.uk/~jjf23/ELM/ Material]}}
-* {{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=Jana Jurečková, Jan Picek |Titel={{lang|en|Robust Statistical Methods with R}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Jahr=2005 |ISBN=978-1-58488-454-5}}
-* {{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/ Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Richard C. Deonier, Simon Tavaré, Michael S. Waterman |Titel={{lang|en|Computational Genome Analysis}} |TitelErg={{lang|en|An Introduction}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Jahr=2005 |ISBN=978-0-387-98785-9}}
-* {{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}}
+* {{Literatur |Autor=Fionn Murtagh |Titel={{lang|en|Correspondence Analysis and Data Coding with Java and R}} |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |Jahr=2005 |ISBN=978-1-42003-494-3 |Online=[http://www.classification-society.org/csna/mda-sw/correspondances/ Material]}}
-* {{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=Brian S. Everitt |Titel={{lang|en|An R and S-Plus Companion to Multivariate Analysis}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Jahr=2005 |ISBN=978-1-85233-882-4 |Online=[http://biostatistics.iop.kcl.ac.uk/publications/everitt/ Material]}}
-* {{Literatur |Autor=Michael J. Crawley |Titel={{lang|en|Statistics}} |TitelErg={{lang|en|An Introduction using R}} |Verlag=John Wiley & Sons |Jahr=2005 |ISBN=0-470-02297-3 |Online=[http://www.bio.ic.ac.uk/research/crawley/statistics/ Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Robert Gentleman et al. |Titel={{lang|en|Bioinformatics and Computational Biology Solutions Using R and Bioconductor}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Jahr=2005 |ISBN=978-0-387-25146-2 |Online=[https://www.bioconductor.org/help/publications/books/bioinformatics-and-computational-biology-solutions/ Material]}}
-* {{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://www.math.csi.cuny.edu/Statistics/R/simpleR/ Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Rainer Schlittgen |Titel={{lang|de|Statistische Auswertungen mit R}} |Verlag=Oldenbourg |Ort=München |Jahr=2004 |ISBN=978-3-48657-616-0}}
-* {{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.classification-society.org/csna/mda-sw/correspondances/ Material]}}
-* {{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/ Material]}}
-* {{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 et al. |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|ja|Data Analysis Using Free Statistical Software R}} |Verlag=Suuri-Kogaku-sha |Ort=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=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 |Ort=New York |Jahr=2004 |ISBN=978-0-387-40270-3}}
-* {{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/ Material]}}
+* {{Literatur |Autor=Julian J. Faraway |Titel={{lang|en|Linear Models with R}} |Jahr=2004 |Verlag=Chapman & Hall/CRC |Ort=Boca Raton |ISBN=978-1-58488-425-5 |Online=[http://www.maths.bath.ac.uk/~jjf23/LMR/ Material]}}
-* {{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=Dubravko Dolić |Titel={{lang|de|Statistik mit R}} |TitelErg={{lang|en|Einführung für Wirtschafts- und Sozialwissenschaftler}} |Verlag=R. Oldenbourg |Ort=München |Jahr=2004 |ISBN=978-3-486-27537-7 |Online=[http://www.dolic.de/R/ Material]}}
-* {{Literatur |Autor=Sylvie Huet, Annie Bouvier, Marie-Anne Gruet, Emmanuel Jolivet |Titel={{lang|en|Statistical Tools for Nonlinear Regression}} |TitelErg={{lang|en|A Practical Guide with S-PLUS and R Examples}} |Verlag=Springer |Jahr=2003 |Ort=New York |ISBN=0-387-40081-8}}
+* {{Literatur |Autor=Sylvie Huet, Annie Bouvier, Marie-Anne Gruet, Emmanuel Jolivet |Titel={{lang|en|Statistical Tools for Nonlinear Regression}} |TitelErg={{lang|en|A Practical Guide with S-PLUS and R Examples}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Jahr=2003 |ISBN=978-0-387-40081-5}}
-* {{Literatur |Autor=Stefano Iacus, Guido Masarotto |Titel={{lang|it|Laboratorio di statistica con R}} |Jahr=2003 |Verlag=McGraw-Hill |Ort=Mailand |ISBN=88-386-6084-0}}
+* {{Literatur |Autor=Giovanni Parmigiani, Elizabeth S. Garrett, Rafael A. Irizarry, Scott L. Zeger |Titel={{lang|en|The Analysis of Gene Expression Data}} |TitelErg={{lang|en|Methods and Software}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Jahr=2003 |ISBN=978-0-387-95577-3}}
-* {{Literatur |Autor=Giovanni Parmigiani, Elizabeth S. Garrett, Rafael A. Irizarry, Scott L. Zeger |Titel={{lang|en|The Analysis of Gene Expression Data}} |TitelErg={{lang|en|Methods and Software}} |Verlag=Springer |Jahr=2003 |Ort=New York |ISBN=0-387-95577-1}}
+* {{Literatur |Autor=Manuel Castejón Limas, Joaquín Ordieres Meré, Francisco Javier de Cos Juez, Francisco 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=978-84-95301-48-2}}
+* {{Literatur |Autor=Deborah Nolan, Terry Speed |Titel={{lang|en|Stat Labs}} |TitelErg={{lang|en|Mathematical Statistics through Applications}} |Verlag=Springer |Ort=New York |Jahr=2000 |ISBN=978-0-387-98974-7 |Online=[https://www.stat.berkeley.edu/~statlabs/ Material]}}
-* {{Literatur |Autor=Manuel Castejón Limas, Joaquín Ordieres Meré, Francisco Javier de Cos Juez, Francisco 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/wiki/Main/RmS Material]}}
-* {{Literatur |Autor=Deborah Nolan, Terry Speed |Titel={{lang|en|Stat Labs}} |TitelErg={{lang|en|Mathematical Statistics through Applications}} |Verlag=Springer |Jahr=2000 |ISBN=0-387-98974-9 |Online=[https://www.stat.berkeley.edu/~statlabs/ Material]}}
 }}

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:	3.2.3 (10. Dezember 2015)
Typisierung:	dynamisch, implizit, schwach
Beeinflusst von:	S, Scheme
Beeinflusste:	Julia
Betriebssystem:	Unixoide, Mac OS, Microsoft Windows
Lizenz:	GNU GPL
www.r-project.org