также, как я бы +1 для R. Это может быть не так легко обрабатывать, как STATA или даже SPSS, в частности, для не-программистов. Хотя я думаю, что средний stackoverflower - это скорее программист, чем я.
Это, как говорится, я хотел бы дать краткий обзор, потому что я видел несколько статистических пакетов от пользователей (экономисты (точка зрения.
STATA по-прежнему является выбором для большинства экономистов, и в действительности у него есть некоторые плюсы. Графический интерфейс STATA помогает сохранять нагрузку на опции и статистические функции. Кроме того, STATA представляет собой только пакет, в котором есть список рассылки, который по крайней мере приближается к эталонному этапу: единственный в своем роде список рассылки R. Еще можно написать сложные файлы .do или загрузить некоторые из Интернета. STATA может быть не так близко к языку программирования, как R, но по-прежнему предлагает хороший язык программирования для статистических целей. В зависимости от размера ваших наборов данных вы должны проверить, какую лицензию вам нужно.
Вы также можете использовать SPSS, который является еще более инструментом графического интерфейса пользователя, чем STATA, и является немного менее всеобъемлющим, например, для эконометрической работы, такой как модели TOBIT или панельные регрессии, в особенности модели дискретного выбора.
Есть также Eviews - к сожалению, я совсем забыл об этом и использовал его только для нескольких простых регрессий в моих исследованиях. Таким образом, я просто назову его здесь. То же самое касается GAUSS, который выглядит более математичным, чем остальная часть пакета. Недавно я слышал о Octave, который также более математичен.
Для моего личного использования R является голова и плечи выше всего остального. Иногда я соединяю его в Python или подключаю его к базам данных MySQL или PostgreSQL, который также хорошо работает. R действительно помогает вам изучать статистику, потому что вам нужно понять больше, чтобы что-то сделать, чем вам нужно было бы нажимать ваш путь через подобных SPSS. Хотя, если вам нужен графический интерфейс, вы можете попробовать RKward или рассмотреть возможность установки Komodo/Sciviews-R или Tinn-R на окна. Последние не являются графическими интерфейсами, но редакторы более или менее поддерживают код Highlight и предложения кода, которые также помогают сделать это. Farnsworth Эконометрика в R хорошо читается. Ах, и я не могу забыть упомянуть о заговоре. пакет ggplot2 от Хэдли Уикхэма находится совсем рядом. Лучший способ создать графику, если вы не нуждаетесь в их интерактивности. В конце дня R действительно подходит к наиболее гибкому пакету: вы даже можете установить его на веб-сервере и создать приятный веб-интерфейс - небо - это предел.
Интересный вопрос из-за ограничения общего назначения. DSL могут быть PITA для работы, когда только часть того, что вы хотите сделать, находится в этом домене. – dsimcha
Ограничение общего назначения Джейсона, как описано в комментарии к ответу Дирка, похоже, очень хорошо подходит для сильных сторон R. Сравнение R с SAS, Stata, Matlab или что-то еще не является ошибкой (в этом отношении.) –