Mesin grafik R beroperasi dengan model hierarkis Model Pelukis, di mana visualisasi dibagi menjadi fungsi tingkat tinggi yang menginisialisasi kanvas baru dan fungsi tingkat rendah yang memodifikasi tampilan yang sudah ada.

1. Logika Inisialisasi

Perintah tingkat tinggi (misalnya, tree() atau gam()) membersihkan perangkat saat ini dan membuat sistem koordinat. Mengelola lingkungan ini memerlukan pemahaman tentang search() jalur dan library() integrasi, sering melibatkan CRAN.packages(). Pengguna dapat menjelajahi struktur dasar melalui help.start(), help(), example(), atau demo().

2. Pemetaan Statistik ke Geometri

Output model dari nlm() (dengan menggunakan hessian = TRUE) menyediakan data untuk lapisan visual. Sebagai contoh, untuk memvisualisasikan ketidakpastian dalam interval kepercayaan 95% ($\pm 1.96$ SE), kita mendapatkan kesalahan standar dari out$hessian:

3. Keragaman Kanvas

R mendukung lingkungan khusus untuk regresi robust (rlm(), lqs()), model aditif (gam()), model berbasis pohon (tree()), dan model efek campuran (lme(), nlme()). Fungsi aditif halus lanjutan tersedia melalui acepack() (termasuk ace() dan avas()), sedangkan mda(), bruto(), dan mars() menawarkan kemampuan pencarian proyeksi.