该学R还是matlab?

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在前边一贴看到版主对matlab、sas和R分析获益匪浅，还是有几个问题想请教一下：
       1、本人非统计学专业，现在是数理经济和计量经济方向，对动态优化稍有涉及，请问R和matlab哪个更适合？（好多同学都问哪个软件好，我觉得这跟专业有很大关系，所以我特意把专业写了出来）

       2、还有一个疑问就是感觉R什么都可以做，可是等你真需要的时候，并不能真正的解决问题。比如有个面板计量的包，涉及到不少计量方法，但都是计量里边最基础的回归方法，一些新的方法并没有包含，所以感觉这个方面stata要比R强许多，不知道版主是怎么感觉的，想听听版主的想法，是不是其他的包也存在类似的问题，就是涉及面广，但是不深入？


       学过R的人都对它都有一种特殊的感情，舍弃不下。本人学习R也有过一段时间了，可是并未真正解决自己的问题，可是一直不想放弃。

       所以希望版主能给我们这帮初学R的人一个放弃或者继续学习的理由，谢谢版主！

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关键词：MATLAB matla atlab Atl Lab MATLAB

同样的疑问呀

和商业软件不同，R是需要使用者自己动手的。因为整个软件的源码是开放的，使用者可以自己研究、揣摩，并再次基础上进行改进与扩展。但是由于后面没有商业公司的系统支持，也由于开发者个人水平参差不一，很多包给人半成品的感觉……

我个人认为,如果你要交作业,用stata就可以了,
如果你要学习一个统计软件,作为自己的终身技能的话,R是当然之选.


R有一定的学习曲线. 而且资料都是英语的.
stata我个人觉得是一个很好的数据分析软件,但不是一个很好用的统计语言,
另外你到公司里面的时候,可能他们没有买这个软件.

在国外大家基本都是R。

在国内混怎么样都无所谓。

谢谢分享呀

1# kk22boy
我本身不是做数理经济和计量经济这些方向的，所以也不是很清楚LZ所需要的东西。但是个人认为，任何软件都只是工具，我们所做的是利用好这些工具。既然如此，就不应该被工具本身所限制住，而是选择最合适的工具来使用。R是个比较通用和广泛的统计软件，但是不能也不可能解决所有问题。个人经验是，在处理很多问题时，R只适合用在其中的一些步骤，在其他的方面我们需要用其他的工具来处理。如果当你已经有了整理好的数据集，并且该数据集很小（通常不超过1GB），这时候用R直接进行建模时比较方便的。但是即使在这样的情况下，很多时候我们依然有更好的选择。就比如在之前的帖子里提到的convex optimization, nonlinear programming，这些时候，MATLAB往往有着更大的优势。另外，在比如我之前在R矢量化编程的帖子里加入了一个调用C函数来计算卷积的例子，在那种情况下，在R里面调用C语言来处理问题的效率比用R高几十甚至上百倍。更多数的情况是，我们并没有成型的数据集，需要提前进行一些处理。比如，在很多基因序列、或者文字处理的过程中，我们需要自己对数据进行预处理，原本的数据只是基于HTML、XML的文本，这些时候一些基本的脚本语言像python，就可以更好的解决问题。现在越来越多的人都在创建一些R的插件或者借口，以在其他程序中调用R进行部分后台运算，这样做也正是因为在众多情况下，R十分适合处理部分问题，但不是全部问题。如果和别人合作，那么可能很多基本工作需要用xls，或者从远程服务器调取数据，一些基本的SQL操作则可以大大减轻R运行的压力。


总结来说，我认为lz不妨都用一下，需要用哪个的时候就用哪个，这样才更有效率。学习MATLAB不代表放弃R。用软件又不是结婚，非要一对一才行。MATLAB是一款非常有用的软件，而且也很容易实用。其作图方面也比R强不少，哪怕LZ通过R建模后，通过MATLAB做图也是个不错的选择。

这么说来，R除了开源之外还有啥优势呀，老大？这些R的不足，其他的统计软件比如Stata或者SAS，SPSS之类的是不是可以克服这些不足呢？ 7# ltx5151

恩，很感谢版主的解答，很有收获。

多学点没有啥不好，又不是结婚，呵呵，这话说的好

8# kakamama
R作为统计软件来说，其功能已经很完美了。其最强悍的地方就是在于对统计方法本身的使用上，这一点我想是其他软件所比不了的。因为据我所知，全世界绝大多数在学术界做统计专业研究的人都使用R。所以从这点来说，R的专业水平是很高的。R的缺陷主要来源于非统计的问题。而这样的问题所有的统计软件都会遇到，所以个人认为，R本身的局限很难通过使用其他的同类统计软件来弥补（SAS可以做到些许）。我之前所说的是掌握更多的其他类型的工具。我没见过几个人同时使用几种统计软件，大部分人都是只侧重一种统计软件，然后用其他的工具辅助(比如我之前提到的C或者MATLAB等等)。 应该说，统计本身遇到的大多数问题，用R是足够的。