Multiparadigma: R es un entorno y lenguaje de programación con un enfoque al análisis estadístico.

R nació como una reimplementación de software libre del lenguaje S, adicionado con soporte para ámbito estático.

En sus propias palabras: "El lenguaje resultante es muy similar en apariencia a S, pero en el uso de fondo y la semántica es derivado desde Scheme".

Para saber más al respecto y en el entorno del programa, puede teclearse contributors(); el la lista desplegada aparecen los nombres de los autores iniciales y los actuales pertenecientes al R Development Core Team (Equipo Central de Desarrolladores R).

Dado el enorme número de nuevos paquetes, estos se han organizado en vistas (o temas), que permiten agruparlos según su naturaleza y función.

Para seleccionar el espejo: Al escribir solo chooseCRANmirror() se desplegará una ventana para elegirlo manualmente con el ratón.

Además, cualquier error que en la imagen venga no es culpa de los autores del libro citado.

Existen diversas interfaces que facilitan el trabajo con R. Entre los editores de texto e IDEs con soporte para R se cuentan: Bluefish,[22]​ Crimson Editor, ConTEXT, Eclipse,[23]​ Emacs (Emacs Speaks Statistics), Geany, jEdit,[24]​ Kate,[25]​ RStudio,[26]​ RKWard,[27]​ Syn, TextMate, Tinn-R, Vim, gedit, SciTE, WinEdt (R Package RWinEdt), notepad++ y Visual Studio.

Cabe recordar que pueden tener cierto sesgo a especializarse en algún tema específico, como R lo hace con la biología, fisiología o similares, por ejemplo con el proyecto Bioconductor.

No obstante los sesgos temáticos, hay amplísimos grupos que usan todas las alternativas para usos eclécticos.

Además, los paquetes se desarrollan para R conforme las investigaciones o publicaciones, como el caso del ejemplo 3 líneas arriba.

La naturaleza de los paquetes libres permiten que se testeen rápido y sean sinérgicas las opiniones para un avance pronto.

No obstante las poderosas alternativas libres mencionadas arriba, existen opciones que son privadas o empresariales.