XI Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2019

Статистический анализ является одной из основных частей научного исследования. Качественная обработка данных значительно повышает шансы вывести исследование на международный уровень. Существует много программ, способных обеспечить качественный анализ, однако большинство из них платные, а приобретение лицензии стоит от нескольких сотен долларов и выше. В статье рассматривается бесплатная статистическая среда, основу которой составляет язык R.

R – это среда вычислений, разработанная для обработки данных, моделирования и работы с графикой. R, например, можно использовать как обычный калькулятор, редактор таблиц данных, проверять с его помощью гипотезы, строить векторные графики. Это, разумеется, не полный перечень того, что можно делать в этой среде. Следует отметить, что она распространяется бесплатно и может быть установлена как на Windows, так и на операционные системы класса UNIX. Другими словами, R - это свободный и кроссплатформенный продукт, что выделяет его среди других программ [1,2].

R – это язык программирования, благодаря чему можно писать собственные программы с помощью управляющих конструкций, а также создавать специализированные расширения (пакеты). R пакеты играют очень важную роль, так как они используются как дополнительные расширения на базе R. Каждый пакет, как правило, посвящен конкретной теме, например: пакет "nlme" используется для анализа нелинейных моделей, а пакет "cluster" подходит для специализированного кластерного анализа. В базовую поставку R включен основной набор пакетов, а всего по состоянию на 2017 год доступно более 11 778 пакетов [3]. Все они тщательно проверены на предмет ошибок и находятся в открытом доступе.

R – это также сообщество и целое движение. Отладкой среды занимаются сами пользователи. За два десятилетия из ядра разработчиков и энтузиастов сформировалось достаточно огромное сообщество. По последним подсчетам, более 2 млн. человек так или иначе помогали развивать и продвигать R на добровольной основе, начиная от переводов документации, создания обучающих курсов и заканчивая разработкой новых приложений для науки и промышленности. В интернете существует огромное количество форумов, на которых можно найти ответы на большинство вопросов, связанных с R, что является значительным плюсом не только для начинающих, но и для опытных программистов.

В июле 2015 года Брукингский исследовательский институт проводил изучение размеров зарплат программистов. Согласно информации, изложенной в авторитетном источнике, R расположился на восьмом месте, обогнав, например, Visual Basic, SQL, PERL и многих других, что несомненно является очередным преимуществом рассматриваемого языка.

Рейтинг от компании TIOBE Software демонстрирует статистику, где R занимает 16 место [4]. Для расчета рейтинга используются популярные поисковые системы, такие как Google, Bing, Yahoo!, Wikipedia, Amazon, YouTube и Baidu.

Рис.1- Рейтинг от компании TIOBE Software

Разумеется, есть и недостатки R, а именно небольшой объем информации на русском языке, относительная сложность в использовании и освоении для пользователя, незнакомого с языками программирования.

Язык R общепризнано не является простым и перед освоением языка следовало бы быть ознакомленным со следующими дисциплинами: теория вероятностей, математический анализ, линейная алгебра, статистические методы анализа данных, Data minig. Сложность языка позволяет преодолеть обилие материала, которого, к сожалению, не так уж и много на русском языке. Тем не менее на сегодняшний день R - бесплатный, надежный и конкурентоспособный продукт, который активно используется программистами со всего мира.

Списоклитературы:

1. The R Foundation: https://www.r-project.org/

2. Quick-R: https://www.statmethods.net/index.html

3. CRAN - Contributed Packages : https://cran.r-project.org/web/packages/

4.TIOBE: https://www.tiobe.com/tiobe-index/