![]() ![]() 1 Introduction The following sections outline the steps to install a typical Dell OpenManage Network Manager system and its subsequent first use. R (Programmiersprache) – Wikipedia. R ist eine freie. Programmiersprache für statistische Berechnungen und 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. Als Standarddistribution kommt R mit einem Interpreter als Kommandozeilenumgebung mit rudimentären grafischen Schaltflächen. So ist R auf vielen Plattformen verfügbar; die Umgebung wird von den Entwicklern ausdrücklich ebenfalls als R bezeichnet. ![]() R ist Teil des GNU- Projekts. 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 kann nicht ausschließlich als Statistiksoftware bezeichnet werden.
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 Möglichkeiten bei der Grafikerzeugung ab. Nachteilig an R ist die niedrige Geschwindigkeit. R gilt zunehmend als die Standardsprache für statistische Problemstellungen sowohl in der Wirtschaft als auch in der Wissenschaft.[1][2][3][4][5] Im TIOBE- Index belegt R Platz 1. Ranking von Red. Monk Platz 1. PYPL Platz 9[8] und beim Institute of Electrical and Electronics Engineers Platz 5.[9]R wurde 1. 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 und somit Nokia) 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. Der Name der Sprache ist auf den Anfangsbuchstaben der Vornamen der Entwickler zurückzuführen und zudem in Anlehnung an S entstanden.[1. S hatte eine andere Herangehensweise als bisherige Software für Statistik. Mit S konnten Daten schneller explorativ untersucht werden und passende Grafiken erstellt werden, während Analysefunktionen zu Beginn der 1. Jahre noch nicht umfangreich implementiert waren.[1. Das Unternehmen Statistical Sciences, Inc. Lizenz für die Verbreitung von S- Software ab 1. Ihaka und Gentleman mochten die Herangehensweise und Möglichkeiten, die S für statistische Fragestellungen bot (damalige Version: S3). Sie bemängelten die Scoping- Fähigkeiten von S, bei denen klar zwischen lokalen und globalen Variablen unterschieden wurde und insbesondere die Speicherverwaltung, die ohne Garbage Collection zu schnellem Anwachsen des dynamischen Speichers führte. Sie wollten diese Eigenschaften in ihren Forschungsprojekten nutzen und zudem schneller und flexibler neue analytische Verfahren implementieren, ohne auf die S- Entwickler angewiesen zu sein. Daher erschufen sie R. Ein weiterer Vorteil war der verfügbare Quelltext, sodass sie R anschaulich für Lehrzwecke an der Universität einsetzen konnten.[1. Die Entwickler schrieben zuerst einen Interpreter für Scheme und wandelten die Sprache soweit ab, dass sie S ähnelte. Die Programmierung von R fand in C (sogenannte primitive Funktionen), Fortran (zum Beispiel BLAS und LAPACK für numerische lineare Algebra) und darauf aufbauend in R selbst statt. Vor wenigen Jahren bestand der Quelltext der Standardbibliothek zu 2. R- Code, während 5. Programmzeilen in C und Fortran geschrieben waren.[1. Sprache erstmals öffentlich verbreitet: Die Designer luden Binärdateien ihrer bisherigen Arbeit in der Sektion Stat. Lib 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 1. GNU General Public License steht.[1. Bis 1. 99. 6 oder 1. Leute in einer Mailingliste, die dabei halfen die Sprache gemeinsam zu verbessern.[1. Einige nutzen das zeitgleich sich verbreitende Linux, wofür R die einzige Statistikumgebung war.[1. Im Jahr 1. 99. 7 wurde das R Development Core Team gebildet (heute R Core Team), das sich um die Weiterentwicklung von R kümmert und den Quellcode verändern kann. Mittlerweile zählen zwanzig Personen zu diesem engsten Entwicklerteam um Ross Ihaka und Robert Gentleman. Das Comprehensive R Archive Network(CRAN) als Plattform für Pakete startete am 2. April 1. 99. 7 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 2. 9. Februar 2. R Development Core Team als stabil betrachtete Version 1. Seit April 2. 00. R für mac. OS. Im September 2. 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. Oktober 2. 00. 4 veröffentlicht. Seitdem nutzt R Lazy Loading, um Daten bei geringer Beanspruchung des Arbeitsspeichers schnell laden zu können. Ab Version 2. 1 (1. April 2. 00. 5) 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. April 2. 01. 0, die R auf 6. Bit- Systemen nutzbar macht und bis zu acht Terabyte Arbeitsspeicher adressieren kann. Zusätzlich erschien mit der Version 2. Paket compiler, welches in R geschriebene Funktionen zu Bytecode kompilieren kann und einen Just- in- Time- Compiler enthält; mittlerweile sind die bereits existierenden, nicht vom Benutzer geschriebenen Funktionen bereits als Bytecode vorhanden. Zudem wurde im Oktober 2. Version 2. 1. 4) grobkörnige Nebenläufigkeit für parallele Ausführung von Funktionen eingeführt. Ab Version 3. 0 (April 2. Indexwerte von 2. Bit- Systemen möglich.[1. Die Versionsnummern von R bestehen klassisch aus drei durch Punkte getrennte Zahlen. Fundamentale Veränderungen werden durch eine Erhöhung der ersten Zahl sichtbar, normale durch eine Erhöhung der zweiten Zahl. Die dritte Zahl wird bei neuen Versionen erhöht, die vorwiegend der Behebung von Bugs dienen. Seit R- Version 2. Version einen unterhaltsamen Namen. Die Namensgebung ist unsystematisch, jedoch wurden einige Namen passend zu jahreszeitlichen Ereignissen gewählt. Die am 2. 1. Juni 2. Version 3. 3. 1 heißt Bug in Your Hair.[2. Versionsnummer. Erscheinungsdatum. Bezeichnung. Kommentar 0. Start von CRAN, erste öffentliche Unix- Version von R (Paket base)0. Möglichkeit Pakete aus R heraus von CRAN zu installieren. Hinzufügung des Pakets splines für glättende Regressions- Splines und interpolierende Splines. Entwicklern als stabil betrachtete Version. Hinzufügung des Pakets tcltk um auf das Tk- Toolkit zur Erstellung von grafischen Benutzeroberflächen zugreifen zu können. Speicherverwaltungssystem mit generationellem Garbage Collector. Version für mac. OS1. Hinzufügung der Pakete methods, welches S4- Methoden bereitstellt, und tools zur Paketentwicklung und - verwaltung. Hinzufügung des Pakets grid für bessere Steuerung der Position von Grafiken in Output- Dateien. Pakete graphics (Grafiken), stats (Statistik- Funktionen) und utils (Programmier- und Entwicklerwerkzeuge) lösen sich aus dem Paket base (wichtigste R- Funktionen); die bisherigen Pakete ctest, eda, modreg, mva, nls, stepfun und ts werden ins neu geschaffene Paket stats verschoben, mle ins neu geschaffene Paket stats. Funktionen für S4- Klassen); lqs ist nur noch empfohlener Bestandteil der Standardbibliothek. Unterstützung von Lazy Loading; das Paket gr. Devices löst sich aus graphics um den Schritt der Datenvisualisierung von der Output- Datei zu trennen; Hinzufügung des Pakets datasets, welches Beispieldatensätze enthält.
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September 2018
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