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。