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Rをプログラミング言語として学ぶ方法

R言語を統計システムとして学習するのではなく、「プログラミング」言語として学習する方法を知りたいです。私の質問は、「統計」説得でRユーザーが頻繁に使用しない可能性のある解析、評価などの機能の理解不足によって促されます。

編集:Rpy RSPerl rJavaのようなツールを調査してきましたが、(少なくとも)Rと他のプログラミング言語とのコミュニケーションを促進する概念を理解したいと思っています。

RのWebアプリケーション(R-PHP、RApacheなど)の可用性は、Rをより深く、より構造的に理解するためのもう1つの動機付け要因です。

最後になりましたが、私は、そのような理解が必要でないなら有益であるRパッケージを書きたいと思います。

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harshsinghal

まず第一に、 John Cookによるこの記事を見るため が必要かもしれません。また、必ず "The R Inferno" を読んでください。

Rホームページ には多くの優れたリソースがありますが、特に "Rの概要" および "R言語の定義" を読んでください。

密接に関連するスタックオーバーフローの質問:

このテーマに関する私のお気に入りの本: 「データ分析用ソフトウェア:Rを使ったプログラミング」、John Chambers 、S言語の作成者。

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Shane

R-as-a-programming-language(R-for-statisticsとは対照的に)を学習するのに適した本は、The Art of R Programming、ノーマン・マトロフ。

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それは非常に読みやすく、あなたがコンピューター科学者であるとは想定しておらず、Rの本のようにかなり安価です。

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gung

The R Book Michael Crawleyのような、包括的で良いスタートをお勧めします。 Rコア機能に関する読みやすく完全な本であり、統計的なヒントといくつかの演習があります。 Rの強度(線形モデルなど)に重点を置いており、有用なコーディングトリックも提供します。私が不可解なオンラインコースで苦労していた間、それは私を大いに助けました。

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Federico Giorgi

私は非常に実践的な学習者なので、このアドバイスは私の学習スタイルに固有のものかもしれません。どの言語でも「プログラム学習」を開始する最適な場所は、通常の経験範囲外の問題を見つけて、プログラミング言語を使用して問題を解決することです。

Rでプログラムする方法について最も教えてくれたプロジェクトは、統計とはまったく関係ありませんでした。

parse()eval()などの関数を知ることは、「優れたRプログラマー」であるための手段ではありません。これらの関数を頻繁に使用する必要があるアプリケーションは、Rを適用できる問題スペースの大部分を占めていません。代わりに、Rを知っている「優れたプログラマ」になろうとすべきだと思います。これには、問題解決のアプローチを改善することが含まれます。

プログラミングは観客のスポーツではありません。優れた本は、利用可能なツールのリファレンスとして不可欠ですが、スキルを磨くにはいくつかの問題を見つける必要があります。

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Sharpie