Rグラフィックスエンジンは階層的な ペインターのモデルに基づいており、可視化は 高レベル関数 新しいキャンバスを初期化する関数と 低レベル関数 既存の表示を変更する関数に分かれます。

1. 初期化の論理

高レベルコマンド（例： tree() または gam()）は現在のデバイスをクリアし、座標系を確立します。この環境を管理するには search() パスと library() 統合を理解する必要があります。多くの場合、 CRAN.packages()が関係します。ユーザーは help.start()、 help()、 example()、 demo()を使用して基本構造を探索できます。

2. 統計データを幾何学にマッピングする

モデルの出力は nlm() （ hessian = TRUEを使用して提供されます。たとえば、95%信頼区間（±1.96標準誤差）の不確実性を可視化するには、 out$hessianから標準誤差を導出します。

3. キャンバスの多様性

Rは次のような専用環境をサポートしています： ロバスト回帰 （rlm()、 lqs()）、 加法モデル （gam()）、 木ベースモデル （tree()、および 混合効果モデル （lme()、 nlme()). Advanced smooth additive functions are available via acepack() （ ace() および avas()を含む）で利用可能ですが、 mda()、 bruto()、および mars() projection pursuit機能を提供します。