呵呵
jingju11大侠说的话很有道理
其实这也是最近一直思考的问题
如果有兴趣，可以用SAS base ,iml来解析所有的统计过程，只有自己去还原算法的原始过程，才能对PROC的过程,统计理论有更深的领悟和体会
胡良平的一本书，就是这样做，一面是讲统计理论，一面是用SAS来计算统计量，一面是用已有的PROC来实现统计分析的过程
不过每个人站的角度不一样，我想jingju11是搞统计出身的，是流行病学吗？对于医学数据或者流病数据分析来说，确实没必要去在乎STEP SQL的效率问题，因为数据量不大，而且建数据库的时候很多在数据处理和管理的问题在开始就可以规避，这也是数据仓库的重要性所在，例如新药研发搞了一个CDSIC标准，其实对建库有了一个很大的规范，但是在通信、金融数据方面我不知道有没有这些标准，国内似乎没有看到过，所以数据就很复杂，需要去处理，所以对于60G 100G甚至1T的数据量来说，不能不在乎效率，因为不同的效率有可能会让你减少很多很多的时间，节省成本。
另外从技术的层面来看，对于搞IT的人来说，记得有一个国内的SAS大哥跟我说，STAT真的那么管用吗？统计分析的东西就那么科学吗？其实这话我可以理解，因为他是搞IT，没有系统的学习统计，对统计的应用认识和我们存在一个很大的差异，他们反而是对技术很着迷，提高效率，这个也是计算机一贯的发展路线，最大化的利用资源。
至于JINGJU11大哥说的，R可以实现自己的想法， 这点我彻底赞同，但是我觉得SAS也是可以的，IML也可以做的到。

还有一个问题就是
上次我和几个哥们在这个版面讨论过
STAT是SAS的核心
不能丢掉STAT

一个阶段是一个不道的风景,复杂到简单......简单到复杂.......到最后把自已的活最快忙完就行了.

一个阶段是一道不同的风景,复杂到简单......简单到复杂.......到最后把自已的活最快忙完就行了.

我感觉如果只学R，不用学Stata和sas应该都可以吧？
就像你会了latex，真的想做东西出来的时候，就不会再考虑word的一样，当然，matlab如果不考虑效率的话，也是不错的选择，习惯使用C的人除外。。
说了一堆的废话，实际上，真正想学牛人的，还是底层的东西好，吃别人嚼过的东西，毕竟不是那个味道，前几天学习eviews，感觉和spss差不多，多了个所谓的面向对象，呵呵，但如果真的搞东西呢，这些玩意matlab都能实现，甚至写起代码来更加简单（除了效率低一点），当然matlab是用c写的。。。
万物归宗啊～呵呵，程序，毕竟就是0和1，统计，最重要的还是通过表面发掘深层次的关系吧，而不仅仅是给出几个统计量就完了，这也应该是经济金融的人的长处，发掘现实社会的解释。。。