Why It Fits
選ぶ理由
- 統計・データ分析に特化
- 可視化(ggplot2)が強力
- CRAN の膨大な統計パッケージ
Language Profile
Ross Ihaka・Robert Gentleman / 1993年登場
統計解析とデータ可視化に特化した言語・環境。豊富な統計パッケージ(CRAN)と作図機能を持ち、研究・データ分析で広く使われる。
Specifications
Introducing
Decision Guide
採用する理由と、事前に受け入れるべきトレードオフを分けて確認します。
Why It Fits
Trade-offs
Best Fit
Deep Dive
R は 1993 年に Ross Ihaka と Robert Gentleman が開発を始めた、統計解析とデータ可視化に特化した言語であり実行環境です。汎用言語というより「統計のための道具一式」として設計されており、データフレームやベクトル演算が言語の中心に据えられています。
R の強みは CRAN に集約された膨大な統計パッケージにあります。回帰、時系列、ベイズ統計、生物統計といった専門手法が、論文の著者自身の手で実装されていることも珍しくありません。作図ライブラリ ggplot2 は「データを図の文法で表現する」考え方で、論文品質のグラフを簡潔に描けます。
# ベクトルは丸ごと演算でき、作図も1行で完結する
x <- c(2, 4, 6, 8)
mean(x) # 平均を計算
plot(x, x^2) # 散布図を描く
代入に <- を使う独特の文法、1 始まりの添字、同じ処理に複数の流儀(base R と tidyverse)が併存する点が初学者を戸惑わせます。
研究室での統計解析、医療・社会科学の計量分析、データの可視化が主戦場です。仮説検証や論文向けの図表作成では、今も第一候補として選ばれます。
Language Decision
TL;DRは入口です。実際に選ぶ・使う段階では、何を解決するか、何と比較するか、導入後にどこで詰まるかまで見る必要があります。
統計解析・研究
型付け: 動的・弱い型付け / 実行方式: インタプリタ / パラダイム: 関数型寄り(ベクトル演算)
可視化(ggplot2)が強力
汎用プログラミングには不向き
First Step
print("Hello, World!")公式ドキュメント