El motor gráfico de R opera bajo un modelo jerárquico modelo del pintor, donde la visualización se divide en funciones de alto nivel que inicializan un nuevo lienzo y funciones de bajo nivel que modifican la visualización existente.

1. La Lógica de Inicialización

Comandos de alto nivel (por ejemplo, tree() o gam()) borran el dispositivo actual y establecen un sistema de coordenadas. Gestionar este entorno requiere comprender la search() ruta y library() integración, a menudo relacionada con CRAN.packages(). Los usuarios pueden explorar estructuras fundamentales mediante help.start(), help(), example()o demo().

2. Mapeo de Estadísticas a Geometría

Los resultados del modelo desde nlm() (usando hessian = TRUE) proporcionan los datos para las capas visuales. Por ejemplo, para visualizar la incertidumbre en un intervalo de confianza del 95% ($\pm 1.96$ SE), derivamos los errores estándar desde el out$hessian:

3. Diversidad de Lienzos

R soporta entornos especializados para regresión robusta (rlm(), lqs()), modelos aditivos (gam()), modelos basados en árboles (tree()), y modelos de efectos mixtos (lme(), nlme()). Funciones aditivas suaves avanzadas están disponibles a través de acepack() (incluyendo ace() y avas()), mientras que mda(), bruto(), y mars() ofrecen capacidades de búsqueda de proyecciones.