※ 引述《dswchen》之铭言： : 到中研院统计所时，还是用S-Plus，但老板叫我教其它助理SAS Graphics : 就这样学了一些SAS，但我觉得这软体超级笨， 我之前也是这样觉得，但後来我发现是我自己对这个软体不了解，不够深入， 又受习惯扞格造成了这种偏见，相信任何一种软体模熟了就不会觉得笨了， 这和开车习惯开手排车(R/S+)和自排车(SAS,SPSS)的差别一样，没有谁比较好的问题， 跟习惯有关。 : 到了Johns Hopkins生统，同学大多用Stata分析资料，我还是只用S-Plus : 但我因为会用SAS而在医院找到一个助理工作，但我还是对SAS没有好感 : 还用S-Plus呼叫C写成的OBJ程式帮了另一个博士班学生的论文simulation SAS也是有提供呼叫C物件的功能的，不过我没试过(我还没摸过SAS的UNIX版， 叫我在类UNIX系统之外的环境写程式我会觉得绑手绑脚)，R在提供C/C++/Fortran 物件呼叫上有相当完整的文件(可以在r-project.org上面找到)，许多CRAN上的套件提 供的函式也是用S语言去呼叫C/C++/Fortran写成的物件，效率高许多(像S语言中的回圈 ，往往是效率瓶颈) : 到了Minnesota，开始用R，还教学生用R-Web，不过那边老师自己写了两个统计软体 : 一个是专门跑回归分析的Arc，很棒的软体 : ，还有一个是MACANOVA，出了Minnesota好像就没人在用的软体 有时候我觉得有太多的软体提供相同的功能了，一但知名度不够，或是文件不足 ，恐怕很快就湮灭在茫茫网海没人知道了 SAS是几年前的主流，很多教科书都用它(像Agresti的CDA)，S+则是己经发展很久， 但相对小众(S+的S语言早在1976年的时候就由Chambers在贝尔实验室设计出来了)， 这几年受到Open Source/Free Software运动的影响，R的使用群愈来愈大，也愈来愈多 教科书采用R作实作工具。 不过，在用R的过程中，我觉得R相较一些大型的商业统计软体的确有不足之处( 如GUI阳春，计算数值计算的实作方法)，我相信这是许多人仍坚持使用SAS一类的商业专 属软体的原因。 : 现在在业界工作，据说生物科技类的都用SAS，还有用JUMP-IN的，我已忘了SAS怎麽写了 : 但统计所同学在电子业大多是用C，还有用Matlab，SAS，R好像较少人用 : 据说除非你主管对统计很有兴趣且听过R，否则R恐怕还没SAS来得普遍 : 供参考 有一个MatLab的相容实作，同时也是开放源码的软体叫作Octave，我觉得作得不错， 各位可以抓来玩玩 : mrk:心理系也很多是在用SAS或SPSS。 04/20 01:14 R有一个叫作Psychometrics的task, 可以帮你安装跟心理计量分析有关的CRAN套件。 -- 凡发生之事必合理 --

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