Le moteur graphique R fonctionne selon un modèle hiérarchique Modèle du peintre, où la visualisation est divisée en fonctions de haut niveau qui initialisent un nouveau canevas et fonctions de bas niveau qui modifient l'affichage existant.

1. La logique d'initialisation

Les commandes de haut niveau (par exemple, arbre() ou gam()) effacent le périphérique actuel et établissent un système de coordonnées. Gérer cet environnement nécessite de comprendre le chemin search() et library() l'intégration, souvent impliquant CRAN.packages(). Les utilisateurs peuvent explorer les structures fondamentales via help.start(), help(), example(), ou demo().

2. Mappage des statistiques vers la géométrie

Les sorties du modèle provenant de nlm() (en utilisant hessienne = VRAI) fournissent les données pour les couches visuelles. Par exemple, pour visualiser l'incertitude dans un intervalle de confiance de 95 % (±1,96 SE), nous dérivons les erreurs standards à partir de out$hessienne:

3. Diversité des canevas

R prend en charge des environnements spécialisés pour Régression robuste (rlm(), lqs()), modèles additifs (gam()), modèles basés sur les arbres (arbre()), et modèles à effets mixtes (lme(), nlme()). Des fonctions additivies lisses avancées sont disponibles via acepack() (y compris ace() et avas()), tandis que mda(), bruto(), et mars() offrent des capacités de recherche de projections.