strategie evolutive

L’ho citato nei buoni propositi, giusto?

R è un linguaggio di programmazione orientato alla matematica in generale ed all’analisi statistica in particolare.
Si tratta di una versione open source del linguaggio S, che svolgeva la stessa funzione ma era un software proprietario (non modificabile, estendibile, distribuibile gratuitamente).
R gira sotto Linux/Unix, Windows, MacOS e quant’altro.
Lo si scarica da qui, e si comincia a penare.

Perché, di fatto, R è un software straordinariamente potente, ma tutto fuorché user friendly.
La gestione di dati ed analisi si svolge per riga di comando – come in Unix, o nel vecchio DOS.
E la gestione di dati e analisi non è facile perché, lo ripetiamo, questo è un linguaggio.

Eppure, i pro controbilanciano i contro

R è potentissimo e flessibile.
R è ben documentato.
R è gratuito (controi le svariate centinaia di euro di uns oftware statistico commerciale).
R si integra con una quantità di altri software.

Per disporsi ad imparare a domare la bestia, ecco un breve elenco del materiale consigliato…

1 . R nella versione 2.6.1
Lo si scarica dalla pagina dell’R-project e si installa seguendo le istruzioni – a seconda del sistema operativo.
E’ piuttosto voluminoso, ma modulare, perciò è possibile installare solo i blocchi che servono.

2 . Una interfaccia grafica
E’ vero che dobbiamo soffrire, ma perché esagerare?)
R Commander e JGR (pronunciato “Jaguar”) sono quelle che per ora mi hanno dato meno problemi.
Il fondamentale editor Emacs può essere utilizzato come interfaccia aggiungendo il plug-in ESS.
Per chi utilizza Linux, RGnumeric potrebbe essere interessante, poiché rende disponibile la potenza di R attraverso l’interfaccia grafica del foglio di calcolo Gnumeric sotto Gnome.
Necessita tuttavia di una quantità di lavoro sui codici sorgente.
Con un po’ d’impegno, è poi possibile utilizzare Eclipse per sviluppare progetti in R.

3 . I manuali di R e dell’interfaccia utilizzata (scaricabili dai siti relativi)

4 . Un buon manuale di base.
Io utilizzo “Laboratorio di Statistica con R”, di Stefano M. Iacus & Guido Masarotto.
Pubblicato nel 2003 da McGraw-Hill, ha il vantaggio di essere snello (meno di 400 pagine), in italiano, e svolge una doppia funzione – insegna la statistica mentre al contempo insegna ad utilizzare R.
Dovrebbe costare meno di trenta euro (considerando che fin qui tutto ilresto è stato gratis…)

5 . Uno o più manuiali di statistica, meglio se specifici per il nostro ambito di applicazione.

6 . Un quaderno a quadretti ed una matita.

7 . Due ore al giorno per un mese.

Da oggi si comincia….