R言語
ベクトル型は、データをある順序で並べたものである。 2:5 または c(2, 3, 4, 5) は数値型データ2, 3, 4, 5をこの順序で並べたものである。変数 a, b を同じ要素数をもつ数値型データのベクトルとすると、 a + b は両ベクトルを要素毎に加算してできた、同じ要素数の数値型ベクトルを返す。 a + 1 はベクトル a の各要素に1を加算したベクトルを返す。 c('猫', '猫', '犬') のように文字(列)型・論理型データを要素とするベクトルを作ることもできる。
リスト型は様々な型のデータを並べたものである。ベクトルのリストやリストのリストも可能である。 list 関数によって生成できる。
文字型データを要素とするベクトル f1 ・数値型データを要素とするベクトル f2 からリスト f が生成される。 field1, field2 はリストの要素を指す「タグ」である。LISP風のdotted pair listも実装されているので必要に応じて用いられる。
教育課程から実務への移行や職務環境の変化が生じると、利用可能な計算資源というものは変わってしまう。
R言語の登場以前は、学術論文など社会的信頼性を要求される統計データの処理環境といえば高額なプロプライエタリソフトウェアばかりが前提とされた。だが、これでは継続的な予算がつかなくなれば環境のサポートやアップデートは停止してしまい、極端な話、予算が元から無い立場に異動してしまうと在来の統計処理が何もできなくなる事態になり兼ねない。
統計家にとっては、今まで習得し錬成した手法と蓄積したデータとその運用方法は例え環境が変化しようとも継承できなくては困る。この意味から、他に多く存在するプロプライエタリ・「生かすも殺すも版権保持者の都合次第」というような統計処理ツールと比べ、R言語のようなオープンソースで、それゆえ、CRANパッケージ等によって日々機能拡張し得る、つまり、「フリーソフトウェアの精神に則り永続的で世界規模な集合知に支えられ、無償でありながら高い信頼に値する。」統計環境というのは、統計家の長期的な生産性に大きく寄与する「持続可能な統計環境」と言える。