Rは統計計算とデータ可視化のためのプログラミング言語です。データマイニング、バイオインフォマティクス、データ分析、データサイエンスの分野で広く採用されています。[9]

R言語のコア部分は、再利用可能なコード、ドキュメント、サンプルデータを含む多数のソフトウェアパッケージによって拡張されています。最も人気のあるRパッケージの一部はtidyverseコレクションに含まれており、データの視覚化、変換、モデリングの機能を強化し、プログラミングの容易さを向上させています（著者とユーザーによると）。[10]

RはGNU General Public Licenseの下で配布されるフリーのオープンソースソフトウェアです。[3] [11]この言語は主にC、Fortran、そしてR自身で実装されています。主要なオペレーティングシステム（Linux、MacOS、Microsoft Windowsなど）向けにコンパイル済みの実行ファイルが利用可能です。

コアとなるのは、ネイティブのコマンドラインインターフェースを備えたインタープリタ言語です。さらに、RStudio（統合開発環境）やJupyter（ノートブックインターフェース） など、複数のサードパーティ製アプリケーションがグラフィカルユーザーインターフェースとして利用可能です。

歴史

R言語の共同考案者

R言語は、オークランド大学で統計学入門を教えるためのプログラミング言語として、ロス・イハカ教授とロバート・ジェントルマン教授によって開発されました。[12]この言語はSプログラミング言語に影響を受けており、ほとんどのSプログラムはRで変更せずに実行できます。 [6]この言語はSchemeのレキシカルスコープにも影響を受けており、ローカル変数を利用できます。[1]

言語名Rは、S言語の後継言語であることと、作者であるRossとRobertの頭文字を取ったことに由来する。[13] 1993年8月、IhakaとGentlemanはデータアーカイブウェブサイトStatLibにRのバイナリファイルを投稿した。 [14]同時に、彼らはs-newsメーリングリストで投稿を発表した。[15] 1997年12月5日、Rはバージョン0.60がリリースされ、 GNUプロジェクトとなった。[16] 2000年2月29日、バージョン1.0がリリースされた。[17]

パッケージ

キャプションを参照
データ可視化のためのRパッケージggplot2で作成されたバイオリンプロット

Rパッケージは、 Rを拡張する関数、ドキュメント、およびデータのコレクションです。[18]例えば、パッケージはレポート機能（RMarkdown、Quarto、[19] knitr、Sweaveなどのパッケージを使用）を追加したり、さまざまな統計手法（線形、一般化線形および非線形モデリング、古典的な統計検定、空間分析、時系列分析、クラスタリングなど）をサポートしたりできます。パッケージのインストールと使用の容易さは、データサイエンスにおけるこの言語の採用に貢献しています。[20]

インストール後にRを起動するとすぐに利用できる基本パッケージは、プログラミング、コンピューティング、グラフィックス生成、基本的な算術、統計機能に必要な基本的な構文とコマンドを提供します。 [21]

一例として、Rパッケージのコレクションであるtidyverseが挙げられます。これは、複数の補助パッケージをバンドルして共通APIを提供しています。このコレクションは、「整頓されたデータ」[22]へのアクセスと処理に関連するタスクに特化しています。整頓されたデータとは、各観測値につき1行、各変数につき1列の2次元表に含まれるデータです。[23]

パッケージのインストールは一度だけ行われます。例えば、tidyverseコレクションをインストールするには次のようにします。[23] 

> install.packages ( "tidyverse" )

パッケージの関数、データ、ドキュメントをロードするには、library()関数を呼び出します。tidyverseコレクションをロードするには、次のコードを実行します。[a] 

> # パッケージ名は引用符で囲むことができます
> library ( "tidyverse" )

> # ただし、パッケージ名は引用符なしでも使用できます
> library ( tidyverse )

包括的Rアーカイブネットワーク（CRAN）は、1997年にKurt HornikとFriedrich Leischによって設立され、Rのソースコード、実行ファイル、ドキュメント、およびユーザーが作成したパッケージをホストしています。[24] CRANの名前と範囲は、包括的TeXアーカイブネットワーク（CTAN）と包括的Perlアーカイブネットワーク（CPAN）を模倣しています。[24] CRANは当初、3つのミラーサイトと12の寄稿パッケージしかありませんでした。[25] 2025年6月30日現在、90のミラー[26]と22,390の寄稿パッケージがあります。 [27]パッケージは、 R-Forge、Omegahat、GitHubなどのリポジトリでも入手できます。[28] [29] [30]

CRAN Web サイトでのガイダンスとして、タスク ビュー領域には特定のトピックに関連するパッケージがリストされています。サンプル トピックには、因果推論、金融、遺伝学、高性能コンピューティング、機械学習、医用画像、メタ分析、社会科学、空間統計などがあります。

Bioconductorプロジェクトは、ゲノムデータ解析、相補 DNA、マイクロアレイ、およびハイスループット シーケンス法用のパッケージを提供します。

コミュニティ

RコンソーシアムはRをサポートする3つの主要グループの1つです。

R ソフトウェア開発をサポートする主なグループは 3 つあります。

  • R コア チームは、Rソース コードを保守するために 1997 年に設立されました。
  • 統計計算のための R 財団は、財政支援を提供するために 2003 年 4 月に設立されました。
  • R コンソーシアムは、 R インフラストラクチャを開発するためのLinux Foundationプロジェクトです。

R Journal は、 R の使用と開発に関する短い記事から中程度の長さの記事を掲載するオープン アクセスの学術ジャーナルです。このジャーナルには、パッケージ、プログラミングのヒント、CRAN のニュース、財団のニュースに関する記事が含まれています。

UseR!カンファレンスはRコミュニティが集まる場所の一つです

Rコミュニティは多くのカンファレンスや対面式のミートアップを主催しています。[b]これらのグループには以下が含まれます。

  • UseR!: 毎年開催される国際 R ユーザー カンファレンス (Web サイト)
  • 統計計算の方向性（DSC）（ウェブサイト）
  • R-Ladies ： Rコミュニティにおけるジェンダーの多様性を促進する組織（ウェブサイト）
  • SatRdays: 土曜日に開催される R に特化したカンファレンス (ウェブサイト)
  • データサイエンス＆AIカンファレンス（ウェブサイト）
  • posit::conf (旧称 rstudio::conf) (ウェブサイト)

Twitterなどのソーシャルメディアサイトでは、ハッシュタグを#rstats使用してRコミュニティの最新の動向を追跡できます。[31]

例

こんにちは世界！

以下は「Hello, World!」プログラムです。 

> print ( "Hello, World!" ) 
[1] "Hello, World!"

この関数を使用する別のバージョンを次に示しますcat()。

> cat ( "Hello, World!" )
こんにちは、世界!

基本的な構文

以下の例は、言語の基本的な構文とコマンドラインインターフェースの使用方法を示しています。[c]

Rでは、一般的に好まれる代入演算子は2つの文字からなる矢印です<-が、=場合によっては使用されることもあります。[32] 

> x <- 1 : 6 # 現在の環境に数値ベクトルを作成します。> y <- x ^ 2 # 同様に、xの値に基づいてベクトルを作成します。> print ( y ) # ベクトルの内容を出力します。[1] 1 4 9 16 25 36   
   
 


> z <- x + y # xとyの和である新しいベクトルを作成します> z # zの内容を現在の環境に戻します。[1] 2 6 12 20 30 42     
 


> z_matrix <- matrix ( z , nrow = 3 ) # ベクトル z を 3x2 行列オブジェクトに変換する新しい行列を作成します> z_matrix      [,1] [,2] [1,] 2 20 [2,] 6 30 [3,] 12 42      
 





> 2 * t ( z_matrix ) - 2 # 行列を転置し、各要素に2を掛け、行列の各要素から2を減算し、結果を端末に返します。     [,1] [,2] [,3] [1,] 2 10 22 [2,] 38 58 82     




> new_df <- data.frame ( t ( z_matrix ), row.names = c ( "A" , "B" )) # 転置されたz_matrixのデータを含む新しいデータフレームオブジェクトを作成します。行名は「A」と「B」です。> names ( new_df ) <- c ( "X" , "Y" , "Z" ) # new_dfデータフレームの列名をX、Y、Zに設定します。> print ( new_df ) # 現在の結果を出力します。   XYZ A 2 6 12 B 20 30 42       
     
  




> new_df $ Z # Z列を出力する[1] 12 42 


> new_df $ Z == new_df [ 'Z' ] && new_df [ 3 ] == new_df $ Z # データフレームの列Zには、構文$Z、['Z']、または[3]を使用してアクセスでき、値は同じです。[1] TRUE       


> attribute ( new_df ) # new_dfデータフレームの属性に関する情報を出力します$names [1] "X" "Y" "Z" 



$row.names 
[1] "A" "B"

$class 
[1] "data.frame"

>属性( new_df ) $ row.names <- c ( "one" , "two" ) # row.names 属性にアクセスして変更します。これは rownames() 関数を使用して行うこともできます。> new_df      XYZ one 2 6 12 two 20 30 42

関数の構造

Rは、コードの再利用性を高めるために新しい機能を追加する関数を作成することができます。 [33]関数本体内で作成された オブジェクト（中括弧で囲まれたもの）は、関数内からのみアクセス可能であり、任意のデータ型を返すことができます。Rでは、ほぼすべての関数とすべてのユーザー定義関数はクロージャです。[34]

以下は算術計算を実行する関数を作成する例です。 

# 関数の入力パラメータはxとyです。
# fという名前の関数は、xとyの線形結合を返します。f 
<- function ( x , y ) { z <- 3 * x + 4 * y    
          

  # 明示的な return() ステートメントはオプションです。この場合は単に `z` に置き換えることができます。
return ( z ) }  


# 代わりに、関数内で最後に実行された文が暗黙的に返されます。
f <- function ( x , y ) 3 * x + 4 * y

以下は、上記で定義した関数を使用した場合の出力です。 

> f ( 1 , 2 ) # 3 * 1 + 4 * 2 = 3 + 8 [1] 11  


> f ( c ( 1 , 2 , 3 ), c ( 5 , 3 , 4 )) # 要素ごとの計算[1] 23 18 25      


> f ( 1 : 3 , 4 ) # f(c(1, 2, 3), c(4, 4, 4)) と同等[1] 19 22 25

特別な構文 （「name」は関数変数名）を使用して、 関数を中置演算子として定義することができます。`%name%`

> `%sumx2y2%` <- function ( e1 , e2 ) { e1 ^ 2 + e2 ^ 2 } > 1 : 3 %sumx2y2% - ( 1 : 3 ) [1] 2 8 18

Rバージョン4.1.0以降では、関数を短縮表記で記述できるようになり、これは匿名関数を高階関数に渡すのに便利です。[35] 

> sapply ( 1 : 5 ,  \ ( i ) i ^ 2 ) # ここで \(i) は function(i) と同じ[1] 1 4 9 16 25

ネイティブパイプ演算子

Rバージョン4.1.0では、ネイティブパイプ演算子|>が導入されました。[36]この演算子を使用すると、ネストされた関数呼び出しを使用するのではなく、関数を連鎖させることができます。 

> nrow ( subset ( mtcars , cyl == 4 )) # パイプ文字なしでネスト[1] 11    


> mtcars |> subset ( cyl == 4 ) |> nrow () # パイプ文字の使用[1] 11

ネストされた関数の代わりに、パイプ演算子ではなく中間オブジェクトを使用することもできます。 

> mtcars_subset_rows <- subset ( mtcars , cyl == 4 ) > num_mtcars_subset <- nrow ( mtcars_subset_rows ) > print ( num_mtcars_subset ) [1] 11

パイプ演算子は読みやすいコードを生成できますが、Hadley Wickhamのような影響力のあるRプログラマーは、コードの難読化を避けるために、この演算子を使用して最大10～15行のコードを連結し、意味のある名前を持つオブジェクトに保存することを提案しています。[37]

オブジェクト指向プログラミング

R言語はオブジェクト指向プログラミングをネイティブにサポートしています。ネイティブフレームワークには、いわゆるS3システムとS4システムの2つがあります。前者はより非公式で、最初の引数による単一ディスパッチをサポートし、各オブジェクトに「class」属性を設定するだけでオブジェクトをクラスに割り当てることができます。後者はCommon Lisp Object System (CLOS)に似たシステムで、形式的なクラス（これもSから派生）とジェネリックメソッドを備え、多重ディスパッチと多重継承をサポートしています[ 38 ] 。

以下の例では、 は、引数が数値ベクトルか因子かに応じて異なるメソッドにディスパッチする汎用関数summary()です。 

> data <- c ( "a" , "b" , "c" , "a" , NA ) > summary ( data )   長さ クラス モード        5 文字 文字> summary ( as.factor ( data ))    abc NA's    2 1 1 1

モデリングとプロット

「モデリングとプロット」セクションのサンプルコード（関数参照）のモデルの診断プロットplot.lm()。左下のプロットに示すように、ラベルには数学表記を使用できます。

R言語には、データモデリングとグラフィックスのサポートが組み込まれています。次の例は、Rが残差を含む線形モデルを生成し、プロットする方法を示しています。 

# xとyの値を作成
x <- 1 : 6 y <- x ^ 2  
  

# 線形回帰モデル: y = A + B * x 
model <- lm ( y ~ x )    

# モデルの詳細な概要を表示します。
概要( model )

# 図の2行2列のレイアウトを作成する
par ( mfrow = c ( 2 , 2 ))   

# モデルの診断プロットを出力する
plot ( model )

summary()上記のコード ブロックの関数 からの出力は次のようになります。

残差: 
      1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 
3.3333 -0.6667 -2.6667 -2.6667 -0.6667 3.3333

係数:
            推定値 標準誤差 t値 Pr(>|t|)    
(切片) -9.3333 2.8441 -3.282 0.030453 * 
x 7.0000 0.7303 9.585 0.000662 *** 
---
有意コード: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

残差標準誤差: 自由度4で3.055、
多重R二乗: 0.9583、調整R二乗: 0.9478、
F統計量: 1および4自由度で91.88、p値: 0.000662

マンデルブロ集合

R で視覚化されたマンデルブロ集合。(注: この画像の色は、「マンデルブロ集合」セクションのサンプル コードの出力とは異なります。)

このマンデルブロ集合の例では、複素数の使用が強調されています。これは、異なる複素定数を表す方程式の最初の20回の反復をモデル化しています。 z = z2 + cc

このサンプルコードを実行するには、まず関数を提供するパッケージをインストールする必要がありますwrite.gif()。 

install.packages ( "caTools" )

サンプルコードは次のとおりです。 

ライブラリ( caTools )

jet.colors <- colorRampPalette ( c ( "緑" 、"ピンク" 、"#007FFF" 、"シアン" 、"#7FFF7F" 、"白" 、"#FF7F00" 、"赤" 、"#7F0000" )) 
    
            
             

dx <- 1500 # 幅を定義dy <- 1400 # 高さを定義   
   

C <-複素数(実数= rep ( seq ( -2.2 , 1.0 , length.out = dx ), each = dy ),虚数= rep ( seq ( -1.2 , 1.2 , length.out = dy ), times = dx ) )  
    
                     
                     
            

# 複素数の行列として変形
C <- matrix ( C , dy , dx )    

# 出力3D配列を初期化する
X <- array ( 0 , c ( dy , dx , 20 ))     

Z <- 0  

# 20回の繰り返しのループ
for ( k in 1 : 20 ) {    

  # 中心差分方程式
Z <- Z ^ 2 + C      

  # 結果を取得する
X [, , k ] <- exp ( - abs ( Z )) }      


write.gif ( 
X 、"Mandelbrot.gif " 、col = jet.colors 、delay = 100 )

バージョン名

サイン入りCD
Rのコアチームのサインが入ったRバージョン1.0.0のCD。2019年にケベック市で撮影。

2.14.0以降のRバージョンリリースにはすべて、ピーナッツの漫画や映画にちなんだコードネームが付けられています。[39] [40] [41]

2018年、Rのコア開発者であるピーター・ダルガードは、 1997年以降のRのリリースの歴史を発表しました。[42]上記のリリース以前の注目すべき初期リリースには、次のようなものがあります。

  • バージョン1.0.0、2000年2月29日（閏日）にリリース
  • バージョン2.0.0は2004年10月4日にリリースされ、「少なくとも響きは良かった」[42]

Rのバージョンリリースに名前を付けるというアイデアは、DebianとUbuntuのバージョン命名システムにヒントを得たものです。ダルガードは、Rのコードネームにピーナッツの名を冠する理由として、「統計学の世界では誰もがピーナッツだ」というユーモラスな表現を挙げています。 [42]

インターフェース

Rのユーザーインターフェースの例
  • KDE 4環境で実行されているRKWardフロントエンドのスクリーンショット
    KDE 4環境で実行されているRKWardフロントエンドのスクリーンショット
  • ESSパッケージを使用してEmacsエディタでRを実行する
    ESSパッケージを使用してEmacsエディタでRを実行する
  • RStudio 統合開発環境 (IDE)
    RStudio 統合開発環境(IDE)

R はデフォルトでコマンド ライン コンソールとともにインストールされますが、言語とインターフェイスする方法は複数あります。

バックグラウンドで R を使用する統計フレームワークには、JamoviやJASPなどがあります。[引用が必要]

実装

Rの主な実装は、主にC、Fortran、そしてR自身で書かれています。その他の実装には以下のものがあります。

Microsoft R Open (MRO) はRの実装でした。2021年6月30日をもって、MicrosoftはCRANディストリビューションへの移行に伴い、MROを段階的に廃止しました。[184]

商用サポート

R はオープンソースプロジェクトですが、一部の企業は商用サポートを提供しています。

参照

注記

  1. ^ このコードは、tidyverseコレクションが依存するすべてのパッケージのリストを標準エラー出力に表示します。また、名前空間の競合を示す警告が表示される場合もありますが、通常は無視できます。
  2. ^ カンファレンスやミーティングに関する情報は、GitHub のコミュニティ管理リスト、jumpingrivers.github.io/meetingsR / で入手できます。
  3. ^ 標準的な言語機能の拡張リストは、マニュアル「R入門」（cran.r-project.org/doc/manuals/R-intro.pdf ）に記載されています。

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さらに読む

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  • Rドキュメント
  • R技術論文
  • Big Book of R、R関連のプログラミング書籍の厳選リスト
  • R に関連する書籍 - R プロジェクト、R または S に関連する書籍の部分的に注釈付きの厳選リスト。