Die Statistiksoftware R
In den letzten Jahren hat sich die Statistiksoftware R zu einer der wichtigsten, wenn nicht sogar zur wichtigsten Software für die statistische Analyse und graphische Darstellung von Daten entwickelt. Ein wichtiger Grund hierfür ist sicher der modulare Aufbau von R in Form von Paketen, der eine stetig wachsende Zahl von Entwicklern angezogen hat. Die genaue Anzahl von Erweiterungspaketen für R ist schwer zu ermitteln. Laut https://www.rdocumentation.org/ sind es aktuell bereits deutlich mehr als 25.000.
Die Software R ist eine freie, nicht-kommerzielle Implementierung der bei den AT&T Bell Laboratories von John Chambers und Mitarbeitern entwickelten Statistik-Programmiersprache S. Einen kurzen Abriss zur Historie von S und R gibt John Chambers im Appendix A seines Buches Software for Data Analysis. Ein kurzer Überblick findet sich auch jeweils im Abschnitt 1.1 meiner Bücher Einführung in die statistische Datenanalyse mit R und Introduction to statistical data analysis with R ; siehe http://www.stamats.de/publikationen/.
R läuft unter allen gängigen Betriebssystemen (Windows, Linux, MacOS X und andere Betriebssysteme) und besitzt eine qualitativ hochwertige Graphikausgabe, die sehr flexibel und programmierbar ist. Graphiken können in nahezu alle gängige Formate wie EPS, PDF, SVG, JPEG, PNG, TIFF, WMF usw. exportiert werden.
R kann Dateien von vielen gängigen Statistik-Paketen wie etwa SPSS, EpiInfo, Stata, Minitab, SAS und verschiedener Versionen von S-Plus laden. Außerdem lassen sich automatisiert Berichte in HTML-, XML-, LaTeX- (und damit in dvi-, ps- bzw. pdf-Format), epub-, Open Document und auch im MS-Word Format erzeugen.
Zu R gibt es umfangreiche Dokumentationen und Online-Hilfen; siehe http://www.r-project.org. Die aktuelle R-Version kann man sich von der Webseite http://cran.r-project.org/ kostenlos herunterladen.
Die Installationsmöglichkeiten sind im Detail im Manual R Installation and Administration beschrieben. Ein Kurzbeschreibung findet sich auch jeweils im Abschnitt 1.3 meiner Bücher Einführung in die statistische Datenanalyse mit R und Introduction to statistical data analysis with R ; siehe http://www.stamats.de/publikationen/.