Nach meiner persönlichen Beobachtung bevorzugen die meisten (prominenten) Ökonomen Stata für ihre statistische Analyse und Matlab für andere mathematische Arbeiten. SAS und Excel werden ebenfalls verwendet (insbesondere im Finanzbereich).
Meiner Meinung nach ist R eine viel bessere Software für die Datenbereinigung, -manipulation und -analyse als Stata (ganz zu schweigen von den Stata-Kosten). Es scheint auch Matlab in seiner besten Leistung ebenbürtig zu sein. Aber ich denke (als Doktorand) wird es die Zusammenarbeit mit einem anderen statistischen Programm als dem Rest nicht sehr reibungslos machen. Verwenden Sie Stata wie alle anderen oder leiden Sie?
Daher sollte ein Student, der ein "R-Experte" ist,, wenn er zwischen zwei gleichen Abteilungen wählen muss, diejenige wählen, die R verwendet. Aber gibt es eine solche Abteilung? Eine Abteilung, in der mindestens wenige Forscher R verwenden?
Antworten:
An meiner Universität wird die Wahl des Programms als allgemein irrelevant angesehen. Wir konzentrieren uns auf die Ergebnisse, und es liegt an jedem Schüler, zu bestimmen, welches Programm für die Aufgabe und die Benutzerpräferenz am besten geeignet ist.
Sie werden feststellen, dass die Verwendung einer Sprache sehr gut in eine andere übersetzt werden kann. Mit Ressourcen wie Stackoverflow wäre ich nicht allzu besorgt darüber.
Ich würde die Aussage "zwei gleiche Universitäten" sehr sorgfältig prüfen. Meine Erfahrung hat mir gezeigt, dass es so etwas nicht gibt, was persönliche Ambitionen, Karriereziele und Themenpräferenzen zulässt. Ich denke, Programmierentscheidungen sind vielleicht nur ein Ersatz für technische Genauigkeit und Budget, wenig mehr. Da Sie nur für eine begrenzte Anzahl von Schulen zugelassen sind, nehmen Sie sich Zeit, um diese Kriterien genau zu bewerten.
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Grundsätzlich ist es besser, die Software zu verwenden, die Ihr PI verwendet! Zuerst kann er Ihren Code korrigieren. Zweitens, wenn Sie ein TA für eine Klasse mit einer Software sind, ist es besser, damit umzugehen ... Um die Fakultät mit R zu finden, schauen Sie sich entweder die Papiere / Bücher an, die von einer Abteilung veröffentlicht wurden. Oder schauen Sie sich die in Ihrem Bereich veröffentlichten R-Pakete an und finden Sie die Autoren.
Ich würde mir die Kosten einer Software nicht ansehen, da die Universität sie oft kostenlos zur Verfügung stellt oder Sie erstatten kann. (Natürlich können Sie kostenlose Software für andere Aspekte bevorzugen, aber dann ist dies keine Budgetbeschränkung).
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Wenn Sie nur nach "Eine Abteilung suchen, in der mindestens wenige Forscher R verwenden?", Sollten Sie meiner Meinung nach in der Lage sein, viel zu finden. In meiner Abteilung (Vanderbilt University) kann ich mindestens 3 Studenten zählen, die R anstelle von Stata verwenden (oh, und ich denke, es ergibt 4;)).
Wenn Sie nach einer stärker auf R ausgerichteten Wirtschaftsabteilung suchen, fällt es Ihnen möglicherweise schwerer. Nicht unbedingt, weil sie nicht existieren, sondern weil es nicht so einfach ist, das herauszufinden (ich vermute, Sie möchten nicht jeden Doktoranden / Professor der Fachbereiche, an denen Sie interessiert sind, persönlich fragen).
Einige informative Signale sind jedoch möglicherweise öffentlich verfügbar, z.
Verwenden Mitarbeiter der Abteilung R in ihren Veröffentlichungen?
Wird die Verwendung von R in Klassen von Fakultätsmitgliedern der Abteilung empfohlen?
Sind einige der Professoren / Studenten offen R-Enthusiasten (siehe auch persönliche Websites)?
Zum Beispiel :
Dies scheint ein schlechtes Signal zu sein: http://www.bbk.ac.uk/ems/for_students/it/free
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Als Wirtschaftsforscher oder finanzorientierter Fachmann reicht es nie aus, nur eine Sprache zu sprechen. Hier ist warum:
1) Forscher oder Experten verschiedener Generationen (denken Sie an Ihren Kollegen oder den Professor oder an die Personen, die in der hohen Position eines Finanzinstituts arbeiten) haben unterschiedliche Gewohnheiten, die Sprache zu verwenden. Wenn Sie mit ihnen zusammenarbeiten oder von ihnen lernen möchten, ist das Erlernen ihrer Kommunikationssprache der einzige Weg. Zum Beispiel hat Attilio Meucci, ein Experte für Asset Allocation, seine Arbeit nur im Matlab-Forum veröffentlicht. Und die meisten Professoren werden nur Stata verwenden.
2) R ist nicht perfekt, auch wenn es unter Datenwissenschaftlern oder Statistikern ein Hit ist, weil es kostenlos ist. Ja, Open Source und Freiheit sind sowohl die gute als auch die schlechte Seite. Der schlechte Punkt ist, dass Sie den Quellcode in Bezug auf einen komplexen Algorithmus, z. B. Panel GMM in der Ökonometrie, sehr sorgfältig prüfen müssen. Die Stata ist jedoch benutzerfreundlicher, da sie von einem Unternehmen verwaltet wird und das Problem durch das Feedback der Benutzer, von denen die meisten Professoren sind, effizient beheben kann. Soweit ich weiß, verwenden Ökonomen wie Barro und Wooldrige alle Stata. Ich sehe keinen Grund, warum Sie nicht beides lernen können.
3) Der Experte für R könnte eine effizientere Neigungskurve haben als andere, die dies nicht tun. Ich lerne zuerst R und habe Stata im Ökonometriekurs leicht gelernt, als ich ein Student im Grundstudium war. Die Programmieressenz ist ähnlich. Einige könnten sagen, dass Stata leichter zu lernen ist als R.
Mein Rat ist also, wählen Sie die Sprachen, die Sie brauchen. Ich sehe in letzter Zeit, dass Professor Sargent als alter Mann von ungefähr 70 Jahren anfängt, Python zu lernen. Ich denke, Sie können auch als Doktorand viel jünger sein. Viel Glück.
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