Rをプログラミング言語として学ぶ方法[終了]

統計システムとして学習するのではなく、「プログラミング」言語としてR言語を学習する方法を知りたいのですが。私の質問は、「統計」の説得力を持つRユーザーが頻繁に使用しない可能性がある解析、評価などの関数の理解の欠如によって促されます。

編集：私はRpy RSPerl rJavaのようなツールを調査しており、他のプログラミング言語とのRの通信を容易にする概念を（少なくとも）理解できるようになりたいと思っています。

R用のWebアプリケーション（R-PHP、RApacheなど）が利用できることは、Rをより深く、構造的に理解するためのもう1つの動機付けの要因です。

最後になりましたが、私は、そのような理解が必要でない場合に有益であるRパッケージを作成できるようになりたいと思います。

まず、John Cookによるこの記事をご覧ください。また、「The R Inferno」も必ずお読みください。

Rホームページには多くの優れたリソースがありますが、特に「An Introduction to R」と「The R Language Definition」を読んでください。

非常に密接に関連するいくつかのスタックオーバーフローの質問：

• 本のためのr言語の本。
• what-are-some-good-books-web-resources-and-projects-for-learning-r
• Advices-on-way-resources-to-start-learning-statistical-language-r

S言語の作成者であるJohn Chambersによる、このテーマに関する私のお気に入りの本：「データ分析のためのソフトウェア：Rによるプログラミング」

R-for-a-programming-language（R-for-statisticsとは対照的）を学ぶのに適した本は、Norman MatloffによるThe Art of R Programmingです。

それは非常に読みやすく、あなたがコンピュータサイエンティストであるとは限りません。

Michael CrawleyのThe R Bookのように、適切で包括的なスタートを切ることをお勧めします。これは、Rコア関数に関する読みやすく完全な本であり、統計的なヒントといくつかの演習が含まれています。Rの強み（線形モデルなど）に重点を置き、有用なコーディングトリックも提供します。不可解なオンラインコースで苦労していたとき、それは私を大いに助けました。

私は非常に実践的な学習者なので、このアドバイスは私の学習スタイルに固有のものかもしれません。あらゆる言語で「プログラムの学習」を開始するのに最適な場所は、通常の経験の範囲外の問題を見つけて、プログラミング言語を使用してそれらを解決しようとすることです。

プログラミング方法について最もよく教えてくれたプロジェクトRは、統計とはまったく関係がありませんでした。

以下のような機能を知るparse()とeval()、「良いRプログラマ」であることのため決して尺度です。これらの関数を頻繁に使用する必要があるアプリケーションは、適用できる問題領域の大部分を占めませんR。代わりに、あなたはを知っている「良いプログラマ」であるように努めるべきだと思いますR。これには、問題解決アプローチを洗練することが含まれます。

プログラミングは観客スポーツではありません。利用可能なツールのリファレンスとして優れた本は不可欠ですが、スキルを磨くにはいくつかの問題を見つける必要があります。