Die userR! Konferenz ist die zentrale Anlaufstelle für die internationale Nutzer- und Entwicklergemeinde der statistischen Programmiersprache R. Die useR!2013 findet vom 10.-12. Juli im spanischen Albacete statt. Auch dieses Jahr ist mit wichtigen Neuerungen für R-User zu rechnen, unter anderem tableR – eine Software zur Erstellung vom Tabellenbänden von eoda. Zwei wichtige Präsentationen vom ersten Konferenztag werden im Folgenden zusammengefasst.
Mit INLA und R-INLA komplexe Bayes-Modelle berechnen
Der erste Vortrag der useR! Konferenz 2013 hatte Bayes-Modelle mit INLA und R-INLA zum Thema. INLA steht dabei für „Integrated nested Laplace approximations“. Hårvard Rue, einer der Kernentwickler von INLA, hat einige Details von INLA und den implementierten Algorithmen vorgestellt. Mit INLA und dem R-INLA Paket lassen sich komplexe Bayes-Modelle berechnen. INLA ist flexibler und effizienter als klassische MCMC (Markov Chain Monte Carlo) Modelle und bedarf eines deutlich geringeren Zeitaufwands. Eine große Anzahl Gauß Modelle, die vielleicht am häufigsten verwendete Modellklasse in statistischen Anwendungen, kann formuliert werden. Beispielsweise hierarchische Modelle lassen sich mit INLA berechnen.
R-INLA Modelle können entweder lokal in R berechnet oder bei sehr umfangreichen Modellen an remote Server ausgelagert werden.
INLA wird kontinuierlich weiterentwickelt, insbesondere mit Fokus auf Features im Bereich der Gaußschen Felder.
Grafische Benutzeroberfläche für R
Das Hansel Paket ist eine Erweiterung für die graphische Benutzeroberfläche Deducer, die wiederum auf JGR aufsetzt. Eine ganze Reihe multivariater Analyseverfahren und statistischer Tests sind über die point and click Oberfläche von Hansel konfigurierbar. Diese reichen von grundlegenden Techniken der Ökonometrie bis zu tiefergehenden und komplexeren Verfahren aus dem Bereich der Datenanalyse. So kann beispielsweise die Regressionsanalyse mit einem Menü angefordert werden. Der Output der Analysen wird als formatierte Tabellen ausgebeben. Werden die Parameter des Modells geändert, so aktualisieren sich diese Tabellen automatisch gemäß den neuen Rahmenbedingungen. Auch grafische Analysen wie beispielsweise Diagnoseplots im Rahmen der Regressionsanalyse werden angeboten. Ebenso besteht die Möglichkeit die Analysen als klassische R-Funktionen auszugeben. Mit Hansel lassen sich nicht nur data.frames, sondern auch Zeitreihen und Raumdaten verarbeiten.
Eine abschließende Beurteilung ist nach der Demovorführung auf der useR!2013 zwar noch nicht möglich. Die Paketkette JGR, Deducer und Hansel scheint jedoch derzeit der aussichtreichste Kandidat für eine R GUI zu sein, die auch für Gelegenheitsnutzer geeignet ist, die ohne tiefergehende Kenntnisse R schnell in konkreten Anwendungsfällen einsetzen wollen. Man darf auf die weiteren Entwicklungen in diesem Bereich gespannt sein.