R в електронних відділах?

За моїм особистим спостереженням, більшість (видатних) економістів вважають за краще використовувати статистику для свого статистичного аналізу, а Matlab - для інших математичних робіт. Також використовуються SAS та Excel (особливо у фінансах).

На мій погляд, R є набагато кращим програмним забезпеченням для очищення, маніпулювання та аналізу даних, ніж Stata (не кажучи вже про те, що Stata коштує), це також здається нарівні з Matlab у тому, що він робить найкраще. Але я здогадуюсь (як аспірант) це не зробить співпрацю дуже гладкою, використовуючи іншу статистичну програму, ніж решта. Використовувати Stata, як і всі, або страждати?

Таким чином, студент, який є "експертом R", повинен, якщо доведеться обирати між двома рівними кафедрами, вибрати той, який використовує R. Але чи існує такий відділ? Відділ, де щонайменше небагато дослідників використовують R?

У моєму університеті вибір програми вважається взагалі неактуальним. Ми зосереджуємось на результатах, і кожен студент повинен визначити, яка програма найкраще підходить для завдання та переваг користувача.

Ви побачите, що використання однієї мови дуже добре перекладається на іншу. З такими ресурсами, як stackoverflow, я б не надто переймався якими.

Я б дуже ретельно розглядав твердження "два рівноправні університети". Мій досвід підказує, що такого не існує, що дає особисті амбіції, кар’єрні цілі та переваги теми. Я думаю, що вибір програмного забезпечення - це, мабуть, лише проксі для технічної суворості та бюджету, трохи більше. Зважаючи на те, що вас приймають лише до обмеженої кількості шкіл, знайдіть час, щоб уважно оцінити цей критерій.

В основному, краще використовувати програмне забезпечення, яке використовує ваш ІП! Перші (і) він зможе виправити ваш код. По-друге, якщо ви ТА для класу, що використовує одне програмне забезпечення, краще впоратися з ним ... Щоб знайти факультет за допомогою R, будь-ласка, ознайомтеся з документами / книгами, опублікованими однією кафедрою. Або подивіться опубліковані у вашому полі R-пакети та знайдіть авторів.

Я б не дивився на вартість програмного забезпечення, оскільки університет часто надав його безкоштовно або може вам відшкодувати. (Звичайно, ви можете віддати перевагу безкоштовним програмним забезпеченням для інших аспектів, але тоді це не обмеження бюджету).

Якщо ви шукаєте лише "Відділ, де щонайменше кілька дослідників використовують R?", Я вважаю, що ви повинні мати можливість знайти багато. На моєму факультеті (Університет Вандербілта) я можу порахувати щонайменше 3 студенти, які використовують R замість Stata (о, і я здогадуюсь, що це робить 4);

Якщо ви шукаєте більш орієнтований на R відділ екон, вам може бути важче. Не обов'язково тому, що їх не існує, а тому, що це не все так просто зрозуміти (я підозрюю, що ви не хочете особисто запитувати всіх аспірантів / професорів кафедр, які вас цікавлять).

Однак деякі інформаційні сигнали можуть бути загальнодоступними, наприклад:

• Чи використовують люди у відділі R у своїх публікаціях?

  • як запропонував Ян Хоффлер, ви можете скористатися Вікною реплікації, щоб розібратися в цьому.
  • Ви також можете подивитися на веб-сайті людей, якщо вони надають файли даних та копій для опублікованих робіт.

• Чи рекомендується використання R на заняттях, які проводять викладачі кафедри?

• Чи пропонує відділ R навчальні посібники?

• Хтось із професорів / студент-випускників відкрито любить R (знову подивіться на особисті веб-сайти)?

  Наприклад :

• Це виглядає як поганий сигнал: http://www.bbk.ac.uk/ems/for_students/it/free

• Це виглядає як хороший сигнал: http://www.clemson.edu/economics/facturing/wilson/Software/FEAR/fear.html

Як дослідник економіки чи професіонал, орієнтований на фінанси, ніколи недостатньо знати лише одну мову. Ось чому:

1) У дослідників чи експертів різного покоління (подумайте про свого колегу чи професора чи людей, які працюють на високому рівні у фінансовій установі) є різні звички користуватися мовою. Якщо ви хочете співпрацювати з ними або вчитися у них, вивчити їх мову спілкування - це єдиний спосіб. Наприклад, Аттіліо Меуччі, експерт з розподілу активів, лише опублікував свою роботу на форумі Matlab. І більшість професорів використовуватиме лише Stata.

2) R не є досконалим, навіть він є хітом серед науковця даних або статистиків з тієї причини, що це безкоштовно. Так, відкритий код і бути вільним - це і його хороша і погана сторона, погана справа - вам потрібно дуже ретельно перевірити вихідний код щодо складного алгоритму, наприклад, панель GMM в економетриці. Однак, Stata є більш зручним для користувачів, оскільки його підтримує компанія і може ефективно вирішити проблему за допомогою відгуків користувачів, більшість з яких є професорами. Наскільки мені відомо, такі економісти, як Барро та Вулдрідж, використовують Stata. Я не бачу причини, чому ви не можете навчитися обом.

3) Експерт R міг би мати більш ефективну криву нахилу, ніж інші. Я вивчаю Р спершу, і я пішов на вивчення Стата легко в курсі економетрії, коли я був студентом магістратури. Суть програмування схожа. Дехто може сказати, що Стата легше вчитися, ніж Р.

Тому моя порада: перейдіть на потрібні вам мови. Я бачу останнім часом професора Саргента, який починає вивчати Питона як старого чоловіка близько 70 років. Я думаю, що ти можеш бути набагато молодшим як аспірант. Удачі.