不用赘述各自的特点了。直接说两者之间最重要的差异。总体上我觉得，如果在R和stata之间挑一个，我推荐R。R相对于Stata的优点是：

（1）. R可以自由做矩阵运算，stata则不能，必须安装收费的一个模块才能进行矩阵运算，这个模块好像叫mata，具体拼写记不得了。stata好像把这个模块看成是，命根子，不仅找不到盗版下载，连用户手册都保护得很好，找不到免费的。

（2）. R的对象有很多类（class）, stata只有一个类就是“数据”。R的类太多了。

（1） + （2）决定了R可以做的事情比stata多很多。


（3）R有强大的教材体系，不是一般的强大！stata也有辅助教材，但是赶R差远了。因为springer出版社支持R，因为stata是商业软件，所以具有侠客精神的西方牛人都不会支持stata，都是支持R。所以，springer出版社出版了一些列基于R的计量经济学教材。都是牛人写的，通俗易懂，深入浅出，看的你高潮迭起。基本上看完这些教材后，计量理论也懂了，软件实现也懂了。你要是用stata，还存在一个计量教材和软件使用的对接问题。现在市面上流通的支持stata的计量教材和支持R的计量教材，那不是一个级别的！

（4）R的社区资料远远超过stata的社区。有人说stata有几百个包可以用，我靠！几百？R有多少包，你去看看。有没有上万哟？那还只是官方网站鉴定过的包。大量的R自由程序文件就更多了。 更重要的是，R的这些资源都集中在CRAN这个官方网站，可以用内置的google引擎搜索。在R的资料体系下，做计量分析基本上就是找出这种计量方法的英文名字，去CRAN谷歌一下就出来了。

（5）R极具特色的“小品文”体系！  这个是R最精彩的地方！  可能很多用R的老手都不知道这一点！  R的绝大部分官方安装包，就是CRAN网站目录里有的包，都有一个叫"doc"的文件夹，这里面会有1-3篇pdf文档，这就是和这个包相搭配的小品文。都是大牛写的，用这个包做计量分析的短小精悍的教材，一般是15-35页之间。注意，都是大牛写的，刚好浓缩成你可以在2-3天之内读完的程度，而且刚好把讲解的详细程度控制在你能知道这个方法大概是什么回事，然后能模仿其中的例子立刻复制出能够写论文的计量分析成果。  这个是R最优价值的地方。  


（3）+（4）+（5）使得，基于R做实证研究，不用担心要用到你没学过的计量方法。因为，要征服一个新的计量方法不过是找到它的英文名词，去CRAN谷歌出相应的包，安装后打开“DOC”文件夹，把小品文找出来，用3天时间读完小品文，然后就可以计算出你要的结果了。就这么简单，基本上一周时间就搞定一种新的计量方法。这是stata用户所享受不到的便利！更别提Springer出版社的配套教材了。stata嘛，只能去网上找散兵游勇写的攻略呀，贴士呀，那和西方计量牛人为R写的小品文，完全不能比呀！  这些小品文所用到的数据，R的包都给你做成内置数据一起安装了。都是顶级期刊上经典学术论文的数据。你读小品文，其实就是在一边学，一边复制了经典论文的分析过程。




R唯一的缺点就是入门有点别扭！不过大自然的基本规律是：入门难的知识，一旦入门了，后面就省事了；入门容易的知识，虽然入门快，但是后面会越来越麻烦。

如果你就是随便凑合一篇论文，达到毕业要求，以后再也不碰学术，就学stata，如果以后从事一辈子科研，从整个寿命期代价来看，还是学R吧。因为太多牛人写的教材可以看了。


其他的特点就不说了，和上述几点比起来，R的其他优点都显得很肤浅！