大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python编程和R的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Python编程和R的解答，让我们一起看看吧。
r软件需要哪些编程语言？
R语言是用于统计分析，图形表示和报告的编程语言和软件环境。 R语言由Ross Ihaka和Robert Gentleman在新西兰奥克兰大学创建，目前由R语言开发核心团队开发。 R语言的核心是解释计算机语言，其允许分支和循环以及使用函数的模块化编程。 R语言允许与以C，C ++，.Net，Python或FORTRAN语言编写的过程集成以提高效率。 R语言在GNU通用公共许可证下免费提供，并为各种操作（如Linux，Windows和Mac）提供预编译的二进制版本。 R是一个在GNU风格的副本左侧的自由软件，GNU项目的官方部分叫做GNU S.
在统计学或（理论/应用）计量经济学领域，python能完美地代替R和stata吗？
简单说，不行。在这两个领域里，R具有的优势是有大量专业的package。离开了这些由统计大牛写的package你要做学术验证需要付出更多的时间去编写已经存在的function 和 object class。至于stata,关键是在计量中的应用很广泛。stata的最大优势是它会严格检查计量经济学中所独有的一些***设前提。有人做过对比，同一个结果用r sas stata matlab python来计算，stata
的结果是最准确的。
其实R可以和python混用，在业界大家也是这么做的。所以如果是想搞数据研究或者统计应用的话我建议除了python还要掌握R
在学习回归分析的时候，小编发现很多因素是不确定的，不同的历史时间阶段涉及因素的变数太大，因素本身的权重变化很大，因素个体的增减也变化很大。所以在那个时候，已经拒绝了一些理论。
作为一种公式化的理论，竟然不能确定准确性，还不如估计。
在预测方面，少做远期的具体数字预测。如果找找早些年代的一些用所谓的高级软件做出的远期预测，你会发现竟然和实际情况（稍微夸张点）天壤之别。所以，对于远期预测只做趋势性的定性的预测更合理些。
对于近中期预测，可以用均值、同比变化、环比变化、季节特征等因素去做一个大约数的预测比较靠得住。
python，r，matlab该怎么选？
算法、爬虫、全栈需求，优选python。如果是通信、控制、自动驾驶这类需要建立数学模型仿真的专业，首先优选Matlab。R还是算了吧，说用R画图的同学，你怕是不知道seaborn 这类型的python有多少。
