如何正确选择计量统计软件，stata、matlab、R、Eviews？-经管之家官网！

以下是各个软件的简单介绍：

Stata软件

Stata统计软件由美国计算机资源中心（Computer Resource Center）1985年研制。特点是采用命令操作，也可以菜单操作，程序容量较小，统计分析方法较齐全，计算结果的输出形式简洁，绘出的图形精美。不足之处是数据的兼容性差，占内存空间较大，数据管理功能需要加强。

Stata是各种商业统计软件中我最喜欢的一款（先声明我没有收取广告费），当然不管什么统计软件在我眼中都离R差远了，但是Stata确实做得还不错，虽然它的名声远不如SAS和SPSS，但其统计模块非常齐全，打开看看菜单就知道了。尤其是计量经济学和医学统计的人，如果惧怕写代码，不妨试试Stata。它分析小型数据应该是非常顺手，但能读取的数据种类有限，据我所知基本上仅仅是纯文本数据和Stata本身的数据（*.dta），而且计算受内存大小和程序版本种类限制，所以无法处理特大型的数据。

在用Stata菜单操作的时候它同时会在屏幕上输出与菜单对应的程序代码，因此若不熟悉Stata编程，可以通过这样的过程逐步学习，而且有些操作用菜单不方便实现，此时就可以结合不同的程序命令来完成。（例如指定模型中的分类变量要用xi:命令，但它在模型的菜单中无法直接指定，所以可以直接把xi:加到模型命令的前面）

另外需要提及的是，Stata自身有一本刊物Stata Journal，里面的内容比较学术，都是结合Stata命令讲一些统计方法如何实现，不过这本刊物要收费，这点对于学生来说是个比较大的障碍。所以话说回来，要看这类文章还是看R News吧，它不但不收费，而且文章质量也都比较高，明年就要更名为The R Journal了。

MATLAB软件

MATLAB软件是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。

MATLAB的特点是可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。

MATLAB的优势主要有四个方面：

1、高效的数值计算及符号计算功能，能使用户从繁杂的数学运算分析中解脱出来；

2、具有完备的图形处理功能，实现计算结果和编程的可视化；

3、友好的用户界面及接近数学表达式的自然化语言，使学者易于学习和掌握；

4、功能丰富的应用工具箱(如信号处理工具箱、通信工具箱等) ，为用户提供了大量方便实用的处理工具。

R语言

R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境，属于GUN系统的一个自由、免费、源代码开放的软件。目前在学术界广泛应用，在论文、科研领域已经拥有越来越多的用户。

R最大的一个优点就是免费，这与SAS或SPSS数万元的价格相比，无疑是最吸引人的一大优势，因为毕竟不是每个单位都有预算用来购买SAS或SPSS。R的另一个优点是方法更新快，由于R本身是一个统计语言环境，再新的统计模型也很快能实现。而且由于R是完全开源，因此可以很快地基于研究者已经开发出的算法编写更适合自己情况的算法。

R的缺点是上手比较难，自学起来有点困难，没有一定毅力很难入门。而且R软件缺乏统一管理，每个人都可以往里面添加东西，但却没有人去保证这些东西的可靠性。

SAS

SAS称之为统计软件界的航空母舰绝不为过。很多人都认为，SAS是高级用户的选择，而不适合新手。其实，所有的高手都是从新手走过来的。不接触SAS，你就永远不会真正了解SAS的优势。

SAS是个全能软件，只要涉及到数据分析和管理，几乎没有它做不了的事情。

如果说它有缺点，那就是SAS过于优秀以至于不少人认为它太难而不敢尝试，由于SAS需要编程，仅这一点便使不少人望而却步。另外SAS价格偏贵，需要每年更新一次license，少则几万，多则数十万，根据你购买多少模块而定。因此，SAS软件通常都是单位购买。

SPSS

SPSS在国内的用户很多，绝大多数人都相信，SAS和SPSS是国内使用最多的两个统计软件。SPSS在社会学领域中应用最广，不过随着最近几年被IBM收购，感觉似乎在统计分析方面有点不是很上心，好像IBM只关注它的大数据去了，所以似乎SPSS有点疲软。

SPSS最大的优点就是操作简单，很容易为初学者所接受。

SPSS的缺点是菜单操作过于局限，当你的统计水平达到一定程度，可能会发现SPSS越来越无法满足你的需求。

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