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厦门大学经济学院方匡南(R统计分析软件,计量经济,数据挖掘)7.29在线访谈
资料狂人
11859 35
2016-07-28
热烈欢迎厦门大学经济学院方匡南教授于2016年7月29日下午8点接受人大经济论坛的在线访谈活动。欢迎大家热烈提问。

提问领域：
R统计分析 高级计量经济学 多元统计分析 概率论与数理统计

PS：的问题提问者会获得50论坛币的奖励~
VIP，不止是论坛币！！！

方老师8月上海R语言现场班，从零基础掌握R语言：https://bbs.pinggu.org/thread-3820540-1-1.html
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资料狂人
2016-7-28 09:01:47
Q：
R语言的应用前景如何！
A:
你好！
R是由新西兰奥克兰大学的Ross Ihaka与Robert Gentleman一起开发的一个面向对象的编程语言，因两人的名都是以R开头，所以命名为“R”。R是“GNU S”，一个免费开源、能够自由有效地用于统计计算和绘图的语言和环境，可以在UNIX、Windows和Mac OS系统运行，它提供了广泛的统计分析和绘图技术，包括回归分析、时间序列、分类、聚类等方法。R的前身是S语言，S语言是贝尔实验室（Bell Laboratories）的Rick Becker、John Chambers和Allan Wilks开发的，提供了一系列统计和图形显示工具，这个语言过去一度是数据分析领域里面的标准语言。
R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统，它是一套开源的数据分析解决方案，由一个庞大而活跃的全球性社区维护。其功能包括：数据存储和处理系统；数组运算工具（其向量、矩阵运算方面功能尤其强大）；完整连贯的统计分析工具；的统计制图功能；简便而强大的编程语言：可操纵数据的输入和输出，可实现分支、循环，用户可自定义功能。与其说R是一种统计软件，还不如说R是一种统计分析与计算的环境，因为R不仅提供若干统计程序，而且使用者只需指定数据库和若干参数便可进行统计分析。R的思想是：它可以提供一些集成的统计工具，但更大量的是它提供各种数学计算、统计计算的函数，从而使使用者（用户）能灵活地进行数据分析，甚至创造出符合需要的新的统计计算方法。
2009年，《纽约时报》发表了题为 “Data Analysts Captivated by R’s Power”的社评，集中讨论了R语言在数据分析领域的发展，并引发了SAS和R用户广泛而激烈的争论。文章认为让R变得如此有用和如此快地广受欢迎是因为统计学家、工程师、科学家们在不断精炼代码或编写各种特有、具体的包。
KDnuggets网站每年都会做一些数据分析和数据挖掘软件使用的专题问卷调查。据KDnuggets网站2011年对570个数据挖掘和数据分析的工作者关于过去12个月数据挖掘和数据分析所使用的编程语言的调查显示（http://www.kdnuggets.com/2011/08 ... ning-analytics.html）， R语言名列榜首（如图1- 所示），占接近半壁江山（45%），而紧随其后的SQL、Python、Java则在某一领域具有各自独到的优势，而SAS和MATLAB分别名列第5和6，被R远远甩在后面。
总之一句话，R的前景非常美好！
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资料狂人
2016-7-28 09:01:48
Q：
有软件开发基础，但是数学基础差。要想学好统计分析、数据挖掘应该怎么入手？或者说有哪些好的建议。
A:
你好，
有软件开发基础很好，学习R语言应该是很轻松的事。要学好统计分析和数据挖掘的基础有两个，一个是学好数学、统计基础，另一个是学好计算机编程。所以现在，你学习数据分析和数据挖掘的问题是在于统计的基础知识问题。
如果你学习数据分析的目的不是做学术研究，而是做应用的话，建议你找一本偏向于介绍数据分析应用的参考书，尤其是有较多案例的参考书，又较详细讲解数据分析的原理，这样学习效率较高，实用性较强！
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资料狂人
2016-7-28 09:01:49
Q：
请问方老师，学习R的入门技巧！
A:
你好
R相对于C,C++等底层语言来讲，是比较容易上手的。建议你选一本参考书，跟着参考书学习，或者在经济条件允许的情况下，选一些合适的R培训班，这样事半功倍，学习效果应该是的。
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资料狂人
2016-7-28 09:01:50
Q：
R语言在论文数据处理上，和eviews、stata等相比，优势在哪里？
做论文所需要的回归、聚类、因子分析等数据处理时，R语言的编程技巧重要吗？如果重要，烦请老师推荐几本R语言编程方面的书籍，以及一些学习的建议。期待您的回复~谢谢~~~
A:
你好，你的问题问的很好！
R是由新西兰奥克兰大学的Ross Ihaka与Robert Gentleman一起开发的一个面向对象的编程语言，因两人的名都是以R开头，所以命名为“R”。R是“GNU S”，一个免费开源、能够自由有效地用于统计计算和绘图的语言和环境，可以在UNIX、Windows和Mac OS系统运行，它提供了广泛的统计分析和绘图技术，包括回归分析、时间序列、分类、聚类等方法。R的前身是S语言，S语言是贝尔实验室（Bell Laboratories）的Rick Becker、John Chambers和Allan Wilks开发的，提供了一系列统计和图形显示工具，这个语言过去一度是数据分析领域里面的标准语言。但是正在逐步被R语言取代。
相对于eviews, stata的优势有：
      (1). R是免费的，不存在版权的问题。现在还有许多人使用SPSS、SAS、MatLab，但大都用的都是盗版软件。从法律上来讲这是非法的，但是非法的东西在中国很流行，很多教授也用这些非法软件，甚至还大面积安装。不过，这种行为并不可取，而免费就成为了R流行开来的的一个因素。   
     (2).80%的统计学者和数据分析师都在用R，并且这些学者和数据分析师开发了很多R的packages,目前大概有7000多个packages,涉及到统计的各个方面，所以资源很丰富，几乎目前的一些统计方法，在eviews，stata等上面还没法用的时候，在R上几乎都可以实现
     (3).R是开源的，你可以看到各个package的R源程序，可以在这些程序的基础上去修改实现自己提出的一些统计方法，就像Google首席经济学家 Hal Varian所说：“R最优美的地方是它能够修改很多前人编写的包的代码做各种你所需的事情，实际你是站在巨人的肩膀上。”
   （4）.  完整的数组和矩阵操作运算符以及完整的数据分析工具；
   （5）. 出色的图形统计功能。除了基本统计直方图、折线图等，还可以绘制一些高级的图形，而这些是SPSS这类软件所不能匹敌的。R的图形统计工具一般有四个等次，最基本的plot，高级一点的grid，然后到Lattice，最后到ggplot2。ggplot2是一个更具有创新性的图形展示工具，它有自己的语法，相当于一门新的绘图语言。除此之外，ggobi这类的动态绘图也是具有很好的交互性的绘图软件。
   （6）. 简单高效的建模工具。只需用lm就可以建立线性模型，广义线性模型可以用glm，广义可加模型也有gam就函数。
   （7）. 提供很多高级功能。除了统计之外，你还可以使用R来给电脑关机，发微博，发校内状态，下五子棋以及配合LaTeX撰写动态统计报告以及自动生成概率统计的试卷和答案。
   （8）.兼容几乎全平台。除了支持OS X、Linux、Windows之外，甚至可以在iOS设备上编辑和运行R的程序，还可以在iphone等移动设备上安装R程序。
   （9）.逐渐支持多国语言。作为一个开源软件，R在其主页上也有提供大家添加数据自己国家语言的文件(http://developer.r-project.org/Translations.html)。其中，中文的翻译也在https://github.com/r-cn/r-cntrans 上面得到了国内众多的R爱好者的支持。
   （10）. 更新速度快。R几乎囊括了所有统计方法，当其他软件还不能完成一些的统计方法，在R中几乎都可以完成。R的更新速度是以周来计算的。
关于回归，聚类，因子分析等方法都是比较经典的方法在R里面都有现成的函数去实现，这个很简单，不需要很多编程技巧的，只要调用函数就可以了。比如做回归，只要用lm()就可以了，很简单的，再比如K-mean聚类分析只要用K-means函数就可以了，此外还有一个专门做聚类的package cluster.

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资料狂人
2016-7-28 09:01:51
感谢方老师抽出时间和大家进行在线的学术交流
期待大家的热烈提问
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