R

どんな言語か

R は 1993 年に Ross Ihaka と Robert Gentleman が開発を始めた、統計解析とデータ可視化に特化した言語であり実行環境です。汎用言語というより「統計のための道具一式」として設計されており、データフレームやベクトル演算が言語の中心に据えられています。

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CRAN という資産

R の強みは CRAN に集約された膨大な統計パッケージにあります。回帰、時系列、ベイズ統計、生物統計といった専門手法が、論文の著者自身の手で実装されていることも珍しくありません。作図ライブラリ ggplot2 は「データを図の文法（Grammar of Graphics）で表現する」考え方で、論文品質のグラフを簡潔に描けます。

仕組み・特徴

• ベクトル・データフレーム中心: 数値の並びや表を丸ごと演算でき、ループを書かずに統計処理を表現できる。
• 統計が第一級: 分布・検定・モデリングが標準や CRAN で手厚く、探索的データ分析に最適化されている。
• tidyverse: dplyr（データ整形）・ggplot2（作図）・tidyr などをパイプ（%>% や |>）でつなぐ現代的な流儀。base R の伝統的な書き方と併存する。
• 再現性: R Markdown / Quarto でコードと結果・文章を一体化したレポートを生成できる。

# ベクトルは丸ごと演算でき、作図も1行で完結する
x <- c(2, 4, 6, 8)
mean(x)        # 平均を計算
plot(x, x^2)   # 散布図を描く

得意・不得意

• 得意: 探索的データ分析、統計モデリング、再現性のあるレポート作成、論文品質の可視化。
• 不得意: 汎用的なアプリ開発、大規模システムの構築。Web サーバーや業務ロジックを書く言語ではない。

Python との違い

つまずきやすいところ

総じて R は、CRAN と ggplot2 を武器に統計解析・データ可視化に特化した言語で、研究・計量分析・レポート作成で今も第一候補です。