R (Programmiersprache)

R
Logo seit 2015
Basisdaten
Paradigmen:	funktional, dynamisch, objektorientiert
Erscheinungsjahr:	August 1993[1]
Designer:	Ross Ihaka[2], Robert Gentleman[2]
Entwickler:	R Core Team
Aktuelle Version	4.4.2[3] (31. Oktober 2024)
Typisierung:	dynamisch, implizit, schwach
Beeinflusst von:	S, Scheme
Beeinflusste:	Julia
Betriebssystem:	Unix-artig (inkl. macOS, Linux), Mac OS, Windows
Lizenz:	GNU GPL
www.r-project.org

R ist eine freie Programmiersprache für statistische Berechnungen und Grafiken. Sie wurde 1992 von Statistikern für Anwender mit statistischen Aufgaben neu entwickelt. Die Syntax orientiert sich an der Programmiersprache S, mit der R weitgehend kompatibel ist, und die Semantik an Scheme. Als Standarddistribution und Referenzimplementierung wird R mit einem Interpreter als Kommandozeilenumgebung mit reduzierten grafischen Schaltflächen vom R Project selbst angeboten. So ist R aktuell auf den wichtigsten Plattformen verfügbar; die Umgebung wird von den Entwicklern ausdrücklich ebenfalls als R bezeichnet. R ist Teil des GNU-Projekts. Viele integrierte Entwicklungsumgebungen unterstützten R und erhöhen so die Benutzerfreundlichkeit, beispielsweise RStudio.

Zahlreiche online abrufbare Pakete enthalten zusätzliche Funktionen, um Daten hinsichtlich Fragestellungen aus unterschiedlichen Fachbereichen zu analysieren; weitere eigene Funktionen können erstellt werden. Die Sprache bietet Schnittstellen zu anderen Programmiersprachen und Möglichkeiten zur Integration in verschiedene Software. R grenzt sich in mehrerer Hinsicht von anderen bekannten Statistik-Umgebungen ab und ist nicht mehr ausschließlich als Statistiksoftware zu bezeichnen. Obwohl andere, heutzutage mit grafischen Benutzeroberflächen versehene Statistik-Umgebungen wie SPSS ebenfalls als spezialisierte Programmiersprachen begannen (und diese Fähigkeit bis heute beibehalten), fokussiert sich R auf seine Stärke als Statistik-orientierte Programmiersprache. R grenzt sich von anderen Programmiersprachen durch die für Statistik entworfenen Datenstrukturen und Funktionen sowie die besonderen Möglichkeiten bei der Grafikerzeugung ab.

R gilt als eine Standardsprache für statistische Problemstellungen sowohl in der Wirtschaft als auch in der Wissenschaft.^{[4][5][6][7][8]} Im TIOBE-Index belegt R Platz 21,^[9] im Ranking von RedMonk Platz 12,^[10] bei PYPL Platz 6^[11] und beim Institute of Electrical and Electronics Engineers Platz 11.^[12]

1. ↑ Ross Ihaka: R : Past and Future History. (PDF) – (abgerufen am 2. September 2021).
2. ↑ ^{a b} R: A Language for Data Analysis and Graphics. (abgerufen am 17. Mai 2019).
3. ↑ Peter Dalgaard: 4.4.2 is released. 31. Oktober 2024 (englisch, abgerufen am 1. November 2024).
4. ↑ Sylvia Tippmann: Programming tools: Adventures with R. A guide to the popular, free statistics and visualization software that gives scientists control of their own data analysis. In: Nature. Band 517, Nr. 1, 29. Dezember 2014, S. 109–110 (online [abgerufen am 15. Dezember 2015]). 
5. ↑ Tina Amirtha: How the Rise of the “R” Computer Language is Bringing Open Source to Science. In: Fast Company. 28. März 2014, abgerufen am 12. März 2017 (englisch). 
6. ↑ Tina Amirtha: Why the R Programming Language is Good for Business. In: Fast Company. 5. Mai 2014, abgerufen am 12. März 2017 (englisch). 
7. ↑ Harald Weiss: R erlebt derzeit eine immense Verbreitung. Mario Inchiosa und Bill Jacobs zum Potenzial von R. In: heise Developer. 10. März 2015, abgerufen am 21. Juli 2015. 
8. ↑ Robert A. Muenchen: The Popularity of Data Analysis Software. In: r4stats.com. 4. Januar 2012, abgerufen am 29. Juli 2015 (englisch). 
9. ↑ TIOBE Index for March 2024. In: TIOBE Software. Abgerufen am 19. März 2024 (englisch). 
10. ↑ Stephen O’Grady: The RedMonk Programming Language Rankings: January 2024. In: RedMonk tecosystems. RedMonk, 8. März 2024, abgerufen am 19. März 2024 (englisch). 
11. ↑ Pierre Carbonnelle: PYPL PopularitY of Programming Language. In: PYPL Index. Pierre Carbonnelle, abgerufen am 19. März 2024 (englisch). 
12. ↑ Stephen Cass: The Top Ten Programming Languages 2023. Python and SQL are on top, but old languages shouldn’t be forgotten. In: IEEE Spectrum. The Institute of Electrical and Electronics Engineers, 29. August 2023, abgerufen am 19. März 2024 (englisch).