R online - IDE, editor, compilatore, interprete

Come usare il compilatore R online

1. Scrivi o incolla uno script R nell'editor. Ripristina esempio riporta lo script iniziale, che riassume un vettore, adatta un modello lineare e disegna un grafico.
2. Premi Esegui oppure usa Ctrl + Invio (⌘ + Invio su Mac). L'intero script viene eseguito dall'alto verso il basso.
3. Leggi i risultati nel pannello Output. Il testo appare esattamente come nella console di R, e i grafici che disegni sono mostrati sotto come immagini.
4. Scegli un limite di tempo di 5, 15 o 60 secondi. Uno script che dura di più viene interrotto, e Interrompi lo ferma in qualsiasi momento.

La prima esecuzione scarica R stesso, circa 25 MB, quindi serve qualche secondo. Le visite successive lo caricano dalla cache del browser. Salva il tuo lavoro con Copia o con il download di main.R, regola il carattere con A− e A+, passa da pannelli affiancati a impilati con il pulsante del layout, oppure premi Schermo intero (Ctrl/⌘ + Maiusc + F, Esc per uscire) quando ti serve spazio per uno script lungo e i suoi grafici.

R viene eseguito interamente nel tuo browser. Lo script e i dati non vengono inviati a nessun server, e l'editor salva il tuo ultimo script solo nel local storage del browser.

Cosa è supportato

La pagina esegue R 4.6.0 tramite webR 0.6, la build WebAssembly ufficiale di R. È il vero interprete R, quindi funzioni, vettori, fattori, liste e data frame si comportano come in RStudio o nella console di R.

• Output in stile console: un valore su una riga a sé viene stampato automaticamente, esattamente come quando lo digiti al prompt >. Funzionano anche print(), cat() e message().
• Errori e avvisi da stop(), warning() e da R stesso vengono mostrati nell'output.
• Grafica di base: plot(), hist(), barplot(), boxplot(), lines(), abline(), legend() e simili. Ogni grafico appare nel pannello di output come immagine 720×450.
• R base e i pacchetti consigliati inclusi in webR, comprese le funzioni di stats (lm(), t.test(), cor(), quantile()) e i dataset integrati come mtcars e iris.

Limitazioni:

• install.packages() non è supportato in questa pagina, quindi i pacchetti di CRAN, come ggplot2 o dplyr, non sono disponibili. Resta su R base.
• Nessun input interattivo. readline() e scan() da tastiera non si possono usare, quindi definisci i dati nello script.
• Nessun accesso ai file del tuo computer. Usa read.csv(text = "...") per caricare un piccolo CSV incollato nello script.

Una breve guida a R

# I vettori sono l'unità di base e le operazioni agiscono elemento per elemento
x <- c(4, 8, 15, 16, 23, 42)
x * 2
mean(x); median(x)
x[x > 10]                      # indicizzazione logica

# I data frame contengono tabelle
df <- data.frame(
  hours = c(1, 2, 3, 4, 5, 6),
  score = c(52, 58, 65, 70, 74, 83)
)
str(df)

# Adatta un modello lineare e ispezionalo
fit <- lm(score ~ hours, data = df)
summary(fit)
predict(fit, newdata = data.frame(hours = 7))

# Disegna i dati e la retta adattata
plot(df$hours, df$score, pch = 19, xlab = "Hours studied", ylab = "Score")
abline(fit, col = "red", lwd = 2)

summary(fit) stampa i coefficienti, i loro errori standard e i p-value, e l'R quadro. La chiamata abline(fit) disegna la retta di regressione sopra il grafico a dispersione, e l'immagine compare subito dopo l'output di testo.

Consigli e trappole comuni

• R indicizza a partire da 1, e x[0] restituisce in silenzio un vettore vuoto invece di un errore.
• All'interno di un ciclo o di una funzione i valori non vengono stampati automaticamente. Racchiudili in print().
• Usa <- per l'assegnazione e == per il confronto. = assegna anche al livello principale, ma mescolare i due stili rende gli script più difficili da leggere.
• I valori mancanti si propagano: mean(c(1, NA, 3)) è NA. Passa na.rm = TRUE per ignorarli.
• Le funzioni che usano numeri casuali, come rnorm() e sample(), danno risultati diversi a ogni esecuzione. Chiama prima set.seed(42) per un output ripetibile.

Domande frequenti

Che versione di R è questa?

R 4.6.0, in esecuzione su webR 0.6. Esegui R.version.string per confermarlo.

Posso usare ggplot2, dplyr o il tidyverse?

No. L'installazione di pacchetti non è supportata in questa pagina. R base copre data frame, aggregazione (aggregate(), tapply()), modellazione e grafici, e tanto basta per la maggior parte degli esercizi.

Dove compaiono i miei grafici?

Nel pannello di output, dopo l'output di testo, come immagini 720×450. Ogni nuova chiamata di alto livello come plot() o hist() avvia una nuova immagine.

Posso eseguire qui altri linguaggi per i dati?

Prova il compilatore Python online per NumPy e pandas, oppure il compilatore SQL online per le query. Tutte le opzioni sono elencate tra i compilatori online.

Aggiornato 2026-10-17