これまで Nagoya.R を振り返っての感想を。今まで書いたつもりで書いていなかったので #1-#3 まで全部まとめて。
統計は今やどの分野にも必須の分野で，扱うデータ量も多いので， R という環境の登場はマイルストーンであることは疑う余地もありません。しかし， R が，特に入門者にとって，敷居が高いものであることも事実です。そういう点で Nagoya.R の存在は非常にありがたいものです。
言語学の人が多いので，自分にとってはアウェイな環境でありますが，他分野の話が聴けるので楽しい環境でもあります。話を聞いてると，集計して判別という流れが多いように感じました。言語学から構造主義が生まれたというのも納得な感じです。
以下，個別発表感想。
#1
言語（習得）研究と R
自分は言語学者ではないので，学習者と母語話者の違いについて説明されても，それが学習にどう活かされるのかがよくわからないのです。自分も英語が苦手なので，こういう研究が言語の壁を崩壊させていってくれることを願います。
Mac いいよ Mac
Mac 買いました。
#2
こまけぇこたぁいいんだよ！
似たような話で，統計的に有意であるか有意でないかを気にする人がいますが，そういう人に限って解析の内容に興味を持たない不思議。
R で２ちゃんねるを読んでみた
発表スライド。発表時間守れなくてごめんなさい。
コーパス研究における χ 二乗検定再入門
副詞の心は学習者にとって難関だと思います。強調の副詞はなんとなくで使ってしまっている自覚はあります。
#3
プロットや判別分析関連
R on ideone.com
発表スライド。発表時間守れなくてごめんなさい。
正規表現（超速習）
SE じゃなくても正規表現はライフハックですね。正規表現の面倒なところは実装系によって使えるメタ表現が微妙に違うところですかね。
プロテオーム解析にRをつかいたい(希望)
自分もゲノム解析に R を使いたいです。