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다른 프로그래밍 언어 및 통계 솔루션과 비교[편집]

SPSS, STATA, SAS 등 유사 소프트웨어들이 있으며 요즘엔 Python도 많이 쓴다. SPSS는 통계학용이라는 목적만 같을 뿐 실제로 사용해 보면 나머지 언어들과는 좀 다르다. STATA는 R에 비해 프로그래밍 자유도가 낮다는 등의 단점이 있지만, 대신 계량 경제학(특히 실증 미시 경제학)에 특화되고 상대적으로 배우기 쉽다는 장점이 있다. SAS는 유료 통계 분석 언어 중에 가장 유명한 언어이다.[1] 위의 언어들 중 그나마 R에 가장 가깝다고 할 수 있다. Python은 앞의 언어들보다는 좀 더 일반적이고 범용성이 큰 언어이다. 통계나 수치 해석을 위한 라이브러리를 동원해 통계 분석용으로 쓸 수 있다.[2]

시각화 패키지[편집]

데이터를 그래프 등 보기 좋게 시각화해 주는 패키지 목록은 다음과 같다.

• ggplot2
• ggvis
• googleVis
• rCharts
• ggiraphExtra
• plotly
• wordcloud

 기타 IDE 및 에디터[편집]

그 외의 IDE나 에디터들에는 다음이 있다. 보통 R에 대한 문법 검사와 코드 색상을 지원하는 플러그인 형태로 제공된다.

• ConTEXT
• Eclipse (StatET)
• Emacs (Emacs Speaks Statistics)
• LyX (modules for knitr and Sweave)
• vim
• jEdit
• Kate
• Revolution R Enterprise DevelopR (part of Revolution R Enterprise)
• Sublime Text
• TextMate
• Atom
• WinEdt (R Package RWinEdt)
• Tinn-R
• Notepad++
• IntelliJ IDEA
• Visual Studio
• Visual Studio Code [18]
• Architect
• RKWard
• DataSpell [19]
• Jamovi

 

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https://namu.wiki/w/R(%ED%94%84%EB%A1%9C%EA%B7%B8%EB%9E%98%EB%B0%8D%20%EC%96%B8%EC%96%B4)