Zusammenfassung
Wie eingangs dieses Textes erwähnt, bietet R nicht nur Mittel zur numerischen und graphischen Datenanalyse, sondern ist gleichzeit eine Programmiersprache, die dieselbe Syntax wie die bisher behandelten Auswertungen verwendet. Das seinerseits sehr umfangreiche Thema der Programmierung mit R soll in den folgenden Abschnitten nur soweit angedeutet werden, dass einfache Funktionen schnell selbst erstellt und nützliche Sprachkonstrukte wie z. B. Kontrollstrukturen verwendet werden können. Eine angemessene Behandlung des Themas, insbesondere auch der zahlreichen Debugging-Funktionen zur Fehlersuche in eigenen Programmen, sei der hierauf spezialisierten Literatur überlassen (Chambers, 2008; Ligges, 2009).
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Notes
- 1.
Bei von R mitgelieferten Funktionen bestehen die Befehle allerdings häufig nur aus dem Aufruf von internen, nicht unmittelbar einsehbaren Methoden. Über den Aufruf des spezifischen Methodennamens (vgl. Abschn. 11.1.5), aber auch über den Quelltext von R ist ihre Analyse jedoch meist möglich (vgl. auch ?getS3method).
- 2.
Findet die vollständige Funktionsdefinition in einer Zeile Platz, sind die den Rumpf einfassenden geschweiften Klammern optional.
- 3.
Dies sind sog. lokale Variablen, sie existieren in einer beim Funktionsaufruf eigens erstellten Umgebung, vgl. Abschn. 1.3.1. Für das in diesem Kontext relevante, aber komplexe Thema der Regeln für die Gültigkeit von Variablen (sog. Scoping) vgl. Chambers (2008) sowie Ligges (2009).
- 4.
Es handelt sich bei der hier vorgestellten Technik um das sog. S3-Paradigma – in Abgrenzung zum flexibleren, aber auch komplizierteren S4-Paradigma.
- 5.
Mit if(FALSE) { 〈Befehle〉} können damit schnell viele Befehlszeilen von der Verarbeitung ausgeschlossen werden, ohne diese einzeln mit # auskommentieren zu müssen. Die ausgeschlossenen Zeilen müssen dabei jedoch nach wie vor syntaktisch korrekt, können also keine Kommentare im engeren Sinne sein.
- 6.
Anders als in kompilierten Programmiersprachen wie etwa C sind Schleifen in R als interpretierter Sprache oft ineffizient. Als Grundregel sollten sie deswegen bei der Auswertung größerer Datenmengen nach Möglichkeit vermieden und durch sog. vektorisierte Befehle ersetzt werden, die mehrere, als Vektor zusammengefasste Argumente gleichzeitig bearbeiten.
References
Chambers, J. M. (2008). Software for Data Analysis: Programming with R. New York, NY: Springer. URL http://stat.stanford.edu/∼jmc4/Rbook/
Ligges, U. (2009). Programmieren mit R (3. Aufl.). Berlin: Springer. URL http://www.statistik.tu-dortmund/de/∼ligges/PmitR/
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Wollschläger, D. (2010). R als Programmiersprache. In: Grundlagen der Datenanalyse mit R. Statistik und ihre Anwendungen. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-12228-6_11
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DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-12228-6_11
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Publisher Name: Springer, Berlin, Heidelberg
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