Statistische Programmiersprachen

Statistische Programmiersprachen sind Rechenumgebungen, die auf Datenanalyse ausgelegt sind und Statistikern vektorisierte Operationen, Datenrahmen, Modellierungsabstraktionen und erweiterbare Paketsysteme bieten.

Definition

Eine statistische Programmiersprache ist eine Programmiersprache und -umgebung, deren Design auf Datenanalyse ausgerichtet ist und native Unterstützung für vektorisierte numerische Berechnungen, statistische Datenstrukturen, Modellspezifikation und die Verteilung analytischer Methoden als Pakete bietet.

Scope

Dieses Thema behandelt die Entwurfsprinzipien von Sprachen, die für die Statistik entwickelt wurden, die S-Linie und ihren Nachfolger R, das wissenschaftliche Python-Ökosystem und die Sprachmerkmale, die für die Datenarbeit wichtig sind: Vektorisierung, Datenstrukturen für tabellarische und fehlende Daten, Formel- und Modellierungsschnittstellen sowie Paket-Ökosysteme. Spezifische Algorithmen sind nicht Gegenstand dieses Themas.

Core questions

• Welche Sprachmerkmale prädestinieren eine Programmiersprache für die Datenanalyse?
• Wie prägte die S-Sprache das Design moderner statistischer Umgebungen?
• Wie unterstützen Vektorisierung und Datenrahmen-Abstraktionen die statistische Arbeit?
• Wie erweitern Paket-Ökosysteme eine Sprache um statistische Methoden?

Key concepts

• Vektorisierung
• Datenrahmen
• Formelschnittstelle
• Paket-Ökosystem
• Funktionale und objektorientierte Merkmale
• Interaktive Umgebung

Key theories

Sprachdesign für die Datenanalyse

Statistische Sprachen bieten vektorisierte Operationen, reichhaltige Datenstrukturen für tabellarische und fehlende Daten sowie Modellierungsschnittstellen wie Formeln, sodass analytische Absichten prägnant ausgedrückt und durch benutzerdefinierte Pakete erweitert werden können.

Die S-zu-R-Linie

Die S-Sprache führte die interaktive, objektorientierte Umgebung für die Datenanalyse ein, die R als Open-Source-Software neu implementierte, deren Paket-Repository sie zu einer gemeinschaftsgetriebenen Plattform für statistische Methoden machte.

Clinical relevance

Die Wahl und Beherrschung einer statistischen Sprache prägen die Art und Weise, wie Analysen geschrieben, validiert und geteilt werden; die offenen Paket-Ökosysteme von R und Python machen modernste Methoden Praktikern in den datengesteuerten Wissenschaften sofort zugänglich.

History

John Chambers und Kollegen entwickelten S in den späten 1970er Jahren bei Bell Labs; Ihaka und Gentleman veröffentlichten R 1996 als Open-Source-Nachfolger, und sein Paket-Repository sowie der parallele Aufstieg des wissenschaftlichen Python-Stacks machten diese zu den dominierenden Umgebungen für statistische Berechnungen.

Key figures

• John Chambers
• Ross Ihaka
• Robert Gentleman
• Hadley Wickham

Seminal works

• chambers2008
• ihaka1996

Frequently asked questions

Was macht eine Sprache zu einer statistischen Programmiersprache und nicht zu einer allgemeinen?

Sie integriert die Datenanalyse in den Kern: vektorisierte Mathematik, tabellarische Datenstrukturen mit Umgang mit fehlenden Werten, Syntax zur Modellspezifikation und ein Ökosystem statistischer Pakete. Allgemeine Sprachen können Statistik betreiben, aber diese sind dafür konzipiert.

Warum wird die Vektorisierung in diesen Sprachen betont?

Das gleichzeitige Operieren auf ganzen Vektoren und Matrizen macht den Code sowohl prägnant als auch schnell, da die aufwendigen Berechnungen in optimierten, kompilierten Routinen ablaufen. Es entspricht auch der Art und Weise, wie statistische Operationen auf Daten natürlich ausgedrückt werden.