Happy Birthday, R!

Man schrieb das Jahr 1993, als die Sprache in einer Sammelstelle der Carnegie Mellon University für statistische Software hochgeladen wurde. Hier konnten und können Menschen ihr Feedback zu einer Software oder einer Programmiersprache geben.

Die Ursprünge dieser neuen Sprache finden sich allerdings bereits ein Jahr zuvor, als die beiden Statistiker auf der Grundlage der Programmiersprache S nach einer neuen Alternative suchten, um statistische Berechnungen und Grafiken darstellen zu können. Die Syntax von R orientiert sich dabei an S und beide sind weitgehend auch miteinander kompatibel, während sich die Semantik auf Scheme bezieht. Als Open-Source-Entwicklungsumgebung für die Statistik ist R vergleichbar mit SPSS Statistics oder auch MATLAB.

Ab 1995 stand R dann zur freien Distribution zur Verfügung und nach und nach sammelten sich immer mehr Interessierte in einer Mailingliste, um die Sprache weiter zu verfeinern. Es sollten noch weitere zwei Jahre vergehen, bis das R Core Team sich formierte – es kümmert sich bis heute um die Weiterentwicklung von R. Im selben Jahr startete CRAN (Comprehensive R Archive Network). Dabei handelt es sich um eine Plattform, auf der Anwender ihre selbst geschriebenen Funktionen mit anderen Interessierten teilen können.

Ein unscheinbares Tool mit einem kurzen Namen bestimmt die gesamte Umwelt

Als Standardsprache in der Statistik ist R dieser Tage das Mittel der Wahl, um statistische Probleme mit Hilfe einer Sprache zu lösen. Dies gilt übrigens für Wirtschaft als auch Wissenschaft gleichermaßen – R ist die Nummer eins! Von Packungsfarben bis hin zu Werbebannern basiert so Einiges auf dieser Programmiersprache. Bedenkt man nämlich, dass wir bspw. die Werbewirkung auf Basis statistischer Auswertungen für ein Plakat oder einen Spot ermitteln, so steckt letztlich auch R dahinter.

Vorteile von R

Was können wir mit R anfangen? Kurz gesagt erlaubt R es uns, Datensätze aus ganz unterschiedlichen Datenquellen zusammenzutragen, sie umzuwandeln und zu guter Letzt zu untersuchen. Dieser Ablauf dient dann beispielsweise dazu, Vorhersagemodelle zu entwickeln.

Ein weiterer klarer Vorteil von R ist, dass bei dieser Sprache die Programmierfähigkeiten des Nutzers in den Hintergrund fallen können. So ist es theoretisch jedem möglich, auch den Nicht-Informatikern unter uns, diese Sprache zu nutzen, um ein bestimmtes statistisches Problem zu lösen: Der Anwender kann mit ihr unter anderem und nachdem er seine Daten exportiert und transformiert hat, auf Wahrscheinlichkeitsverteilungen und mathematische Funktionen zugreifen und diese dann am Ende visuell ansprechend aufbereiten.

Unser Junior-Projektleiter Kolja Turkiewicz fasst zusammen: „R ist eine flexible Statistikprogrammiersprache, mit der man nicht nur selbst seine eigenen Analysemethoden programmieren und individualisieren kann, sondern auch Teil einer internationalen Community aus verschiedenen Fachbereichen wird, die stets an weiteren Analysemethoden und Erkenntnissen in der Statistik arbeitet.“

Man sieht also, dass die Programmiersprache R viele Vorteile bietet – kein Zufall übrigens, dass sie R heißt. Ihre stolzen Entwickler Ross und Robert ließen es sich nämlich nicht nehmen, ihre Anfangsbuchstaben in dieser neuen, innovativen Sprache zu verewigen.