Les avantages de l'orientation de l'objet peuvent être expliqués par l'exemple. Consider la régression statistique. Lorsque vous effectuez une analyse de régression avec d'autres progiciels statistiques, tels que SAS ou SPSS, vous obtenez une montagne de résultats à l'écran. En revanche, si vous appelez la fonction de régression lm () dans R, la fonction renvoie un objet contenant tous les résultats: les coefficients estimés, leurs erreurs standard, les résidus, etc. Vous choisissez ensuite, par programme, les parties de cet objet à extraire.
Vous verrez que l'approche de R rend la programmation beaucoup plus facile, en partie parce qu'elle offre une certaine uniformité d'accès aux données. Cette uniformité découle du fait que R est polymorphe, ce qui signifie qu'une seule fonction peut être appliquée à différents types d'entrées, que la fonction traite de manière appropriée. Une telle fonction est appelée une fonction générique. (Si vous êtes un programmeur C ++, vous avez vu un concept similaire dans les fonctions virtuelles.)
Par exemple, considérez la fonction plot (). Si vous l'appliquez à une liste de nombres, vous obtenez une intrigue simple. Mais si vous l'appliquez à la sortie d'une analyse de régression, vous obtenez un ensemble de graphiques représentant différents aspects de l'analyse. En effet, vous pouvez utiliser la fonction plot () sur n'importe quel objet produit par R. C'est sympa, car cela signifie que vous, en tant qu'utilisateur, avez moins de commandes à retenir!