R trong khoa econ?

Theo quan sát cá nhân của tôi, phần lớn các nhà kinh tế (nổi bật) thích sử dụng Stata cho phân tích thống kê và Matlab cho các công việc toán học khác. SAS và Excel cũng được sử dụng (đặc biệt là trong tài chính).

Theo tôi, R là một phần mềm tốt hơn nhiều để làm sạch, thao tác và phân tích dữ liệu so với Stata (chưa kể đến chi phí của Stata), nó dường như cũng ngang tầm với Matlab về những gì nó làm tốt nhất. Nhưng tôi đoán (là một sinh viên tốt nghiệp) nó sẽ không làm cho sự hợp tác trở nên suôn sẻ khi sử dụng một chương trình thống kê khác với phần còn lại. Sử dụng Stata như những người khác hay đau khổ?

Do đó, một sinh viên là một "chuyên gia R", nếu phải lựa chọn giữa hai bộ phận bằng nhau, hãy chọn một bộ phận sử dụng R. Nhưng một bộ phận như vậy có tồn tại không? Một bộ phận mà ít nhất vài nhà nghiên cứu sử dụng R?

Trong trường đại học của tôi, sự lựa chọn của chương trình được coi là không liên quan. Chúng tôi tập trung vào kết quả và tùy thuộc vào từng sinh viên để xác định chương trình nào phù hợp nhất cho nhiệm vụ và sở thích của người dùng.

Bạn sẽ thấy rằng sử dụng một ngôn ngữ sẽ dịch rất tốt sang ngôn ngữ khác. Với các tài nguyên như stackoverflow, tôi sẽ không quá quan tâm đến vấn đề nào.

Tôi sẽ rất cẩn thận xem xét tuyên bố "hai trường đại học bằng nhau". Kinh nghiệm của tôi đã gợi ý cho tôi một điều như vậy không tồn tại, đưa ra tham vọng cá nhân, mục tiêu nghề nghiệp và sở thích chủ đề. Tôi nghĩ rằng các lựa chọn lập trình có lẽ chỉ là một ủy quyền cho sự nghiêm ngặt về kỹ thuật và ngân sách, hơn thế nữa. Vì bạn chỉ được chấp nhận vào một số trường hữu hạn, hãy dành thời gian để đánh giá chặt chẽ tiêu chí này.

Về cơ bản, tốt hơn là sử dụng phần mềm PI của bạn sử dụng! Đầu tiên anh ấy sẽ có thể sửa mã của bạn. Thứ hai, nếu bạn là một TA cho một lớp học sử dụng một phần mềm, tốt hơn hết là xử lý nó ... Để tìm giảng viên sử dụng R, hãy xem các bài báo / sách được xuất bản bởi một bộ phận. Hoặc nhìn vào các gói R được xuất bản trong lĩnh vực của bạn và tìm các tác giả.

Tôi sẽ không nhìn vào chi phí của một phần mềm, vì trường đại học thường cung cấp phần mềm miễn phí hoặc có thể bồi hoàn cho bạn. (Tất nhiên bạn có thể thích phần mềm miễn phí cho các khía cạnh khác nhưng sau đó không phải là hạn chế về ngân sách).

Nếu bạn chỉ tìm kiếm "Một bộ phận có ít nhất vài nhà nghiên cứu sử dụng R?", Tôi tin rằng bạn sẽ có thể tìm thấy nhiều. Trong khoa của tôi (Đại học Vanderbilt), tôi có thể đếm được ít nhất 3 sinh viên tốt nghiệp sử dụng R thay vì Stata (oh và tôi đoán với chính mình, nó tạo ra 4;)).

Nếu bạn đang tìm kiếm bộ phận econ định hướng R nặng nề hơn, bạn có thể có một thời gian khó khăn hơn. Không nhất thiết là vì chúng không tồn tại, nhưng vì nó không dễ để tìm ra (tôi nghi ngờ bạn không muốn đích thân hỏi mỗi sinh viên tốt nghiệp / giáo sư của các khoa bạn quan tâm).

Tuy nhiên, một số tín hiệu thông tin có thể được cung cấp công khai, chẳng hạn như:

• Những người ở sở sử dụng R trong các ấn phẩm của họ?

  • như được đề xuất bởi Jan Hoffler, bạn có thể muốn sử dụng Bản sao Wiki để tìm hiểu điều này.
  • Bạn cũng có thể xem trang web của mọi người trong trường hợp họ cung cấp dữ liệu và tệp sao chép cho các bài báo được xuất bản.

• Việc sử dụng R có được khuyến khích trong các lớp học được đưa ra bởi các giảng viên tại khoa không?

• Bộ có cung cấp hướng dẫn R không?

• Là một số giáo sư / sinh viên tốt nghiệp công khai những người đam mê R (một lần nữa xem các trang web cá nhân)?

  Ví dụ :

• Đây có vẻ là một tín hiệu xấu: http://www.bbk.ac.uk/ems/for_students/it/free

• Đây có vẻ là một tín hiệu tốt: http://www.clemson.edu/economics/facemony/wilson/Software/FEAR/fear.html

Là một nhà nghiên cứu kinh tế hoặc một chuyên gia định hướng tài chính, không bao giờ chỉ đủ để biết một ngôn ngữ. Đây là lý do tại sao :

1) Các nhà nghiên cứu hoặc chuyên gia thuộc thế hệ khác nhau (nghĩ về đồng nghiệp của bạn hoặc giáo sư hoặc những người làm việc ở vị trí cao trong tổ chức tài chính) có thói quen sử dụng ngôn ngữ khác nhau. Nếu bạn muốn hợp tác với họ hoặc học hỏi từ họ, học ngôn ngữ giao tiếp của họ là cách duy nhất. Ví dụ, Attilio Meucci, một chuyên gia về phân bổ tài sản, chỉ công bố công trình của mình trên diễn đàn Matlab. Và hầu hết các giáo sư sẽ chỉ sử dụng Stata.

2) R không hoàn hảo ngay cả khi nó là một trong số các nhà khoa học dữ liệu hoặc nhà thống kê vì nó miễn phí. Đúng, mã nguồn mở và miễn phí là cả mặt tốt và mặt xấu của nó, điểm xấu là bạn cần kiểm tra thật kỹ mã nguồn đối với một thuật toán phức tạp, ví dụ Bảng điều khiển GMM trong toán kinh tế lượng. Tuy nhiên, Stata thân thiện với người dùng hơn vì nó được duy trì bởi một công ty và có thể khắc phục vấn đề một cách hiệu quả từ phản hồi của người dùng, hầu hết trong số đó là các giáo sư. Theo như tôi biết, các nhà kinh tế như Barro và Wooldrige đều sử dụng Stata. Tôi không thấy lý do tại sao bạn không thể học cả hai.

3) Chuyên gia của R có thể có đường cong nghiêng hiệu quả hơn những người khác không. Tôi học R trước và bắt đầu học Stata dễ dàng trong khóa học kinh tế lượng khi tôi còn là sinh viên đại học. Bản chất lập trình là tương tự. Một số người có thể nói rằng Stata dễ học hơn R.

Vì vậy, lời khuyên của tôi là, đi cho ngôn ngữ bạn cần. Tôi thấy gần đây Giáo sư Sargent bắt đầu học Python như một ông già khoảng 70 tuổi. Tôi nghĩ bạn cũng có thể trẻ hơn như một sinh viên tốt nghiệp. Chúc may mắn.