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R言語(アールげんご)は、オープンソースでフリーソフトウェアの統計解析向けプログラミング言語、及びその開発実行環境である。

R言語は、ニュージーランドのAuckland大学のRoss IhakaとRobert Gentlemanにより作られた。現在では、R Development Core Teamによって、メンテナンスと拡張がなされている。

◆ 特徴

R言語は文法的には、統計解析部分はAT&Tベル研究所が開発したS言語を参考としており、またデータ処理部分はSchemeの影響を受けている。(S言語は1998年にACMのソフトウェアシステム賞を獲得した。)

◇ ベクトル処理言語

・R言語は「ベクトル処理」と呼ばれる実行機構により、柔軟な処理を簡便な記法で実現する。R言語で言う「ベクトル」とは数学的用語のベクトルとはやや異なり「構造を持ったデータ集合」という「リスト」に近い意味を持つ。数学的ベクトル・行列のみならず、配列、リスト、テーブル(データフレーム)、集合、時系列、などといった複雑な構造を持ったデータも宣言無く変数に納める事ができる。演算も関数もベクトルを扱える。

・ベクトルは複数の要素を持ち得るが、例えばリストの要素がさらにテーブルや時系列の配列などであるといった「入れ子構造」であってよい。このおかげで複雑なデータ構造が他愛もなく構築・管理できる。

・またベクトル処理によって、演算も関数も特別な制御を要さずベクトルの全要素に作用するため、プログラム全体の制御構造が単純化して意味が明瞭になるという効用が期待できる。うまく使えば、通常他の言語で複数要素を処理する時の「目的とする計算の本質とかけ離れたアルゴリズム(例えばカウンタを使ったループや条件分岐等)」から解放され得る場合も多い。

簡単な例として『円周率をモンテカルロ法で近似する計算』を挙げる。

『<-』は代入、『runif(a)』は一様乱数をa個作りベクトルで返す関数、『a^2』はaの二乗、『sum(a<=b)』はa<=bであるようなベクトル要素の個数、を意味する。ここで、ごく普通の数式によって、条件分け計算を複数回行なう指示が暗黙のうちになされることに注目されたい。プログラム全体を読めば

「サンプル数十万個として、一様乱数でxyのサンプルをつくり、半径1の円弧内に入ったサンプルだけを数える」という計算の本質を反映した記述ができる事が見て取れる。このままRに入力すれば計算が実行できる。以下のように書き換えても意味は同じ。

・ sum( runif( s<-100000 )^2+runif( s )^2 <=1 )*4/s

◇ 統計に適した解析環境

最小限の労力で見通しよく解析するために工夫された命令体系を備えている。

・ ベクトル、配列、行列、(テーブルに相当)、リスト、時系列、などの動的型付けデータ型。(後出「」参照)

・ 高階関数(データとして関数を操作する関数)を、ベクトル処理として記述可能。

・ 『モデル式』の導入により、複雑な統計モデル記述と曲線あてはめ等のモデルフィット指示を、簡潔で統一的に表現可能。

・ 無限大・非数・欠損値定数。集合計算や複素数計算の実装。

・ d(確率密度) p(累積確率) q(分位点) r(乱数生成) の4機能と分布名を組合せる命名規則を持つ、多次元確率分布機能関数。 [外部リンク] RjpWiki/Rにおける確率分布

・sample関数による数値・複素数・文字列などの標本抽出(サンプリング)記述。

・ オブジェクト指向。関数・代入式もオブジェクト。(後出「」参照)

・ 単純な構文、データ型宣言不要、名前空間。(後出「」参照)

・ 文字列・式の相互変換やパターンマッチング検索・編集などの文字列操作。

・ 対話的処理だけでなくバッチ処理も可能。

・ 解析手法の比較検証には欠かせない「定番の検証用データ集」

・ 画像処理・音声合成・GIS・テキストマイニングなどCRAN(後述)によって日々強化される拡張機能。

◇ メルセンヌ・ツイスタによる乱数生成

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