Stata与R比较_区别_使用心得分享
Stata与R比较：
我学用Stata已有几年了，感觉它易学易用，运行速度快，且功能强大；但也觉得它在相同变量与观测单位的情况下（如5000个单位，15个变量），好象对内存容量要求要比其它统计软件高，而且它的使用手册非常难求（Stata10之前难求，但在Stata11软件中手册已随之提供）。
最近有部分同学和同事建议我用R，虽然R及其相关材料是自由、免费（版权问题）的，但我觉得R较Stata难以上手。开始自学时，不看任何相关资料，我学Stata时约2个小时后基本可用命令作一些简单的分析，而我用同样多的时间却摸不着R的门道，而且，我认为当前很多人对R的热情主要是因它“免费”，这种“免费”能维持多久，或者是为免费来维护或更新R软件及其各程序包计算的准确性等而投入的人力、财力、时间与情感能维持多久，我看得观察一段时间。
Stata软件购买费用并不高，以单用户的标准版来说，估计价格在3500到6000元RMB之间，且可终生使用（并非租用）。
再说，就我国目前的统计专业而言，至少能熟练（知道算法，能编出应用程序的程度）使用一种统计软件的硕士生博士生的比例并不高， 所以，对统计专业本科生而言，我个人认为Stata似乎比R更合适。
请各位谈谈自己的看法 ！！
国内大部分的“免费”都是“盗版”。而R的免费是因为R是一款开源软件，就如同Emacs和Latex一样，是有一支自发而成的团队来维系它。这只团队可谓是牛人众多，其中就包括当年开发S的工程师。开源软件是现在的一个趋势，是一种新的观念，提倡的是“众人拾柴火焰高”，让大家在网上提供自己的程序包，破开知识疆土的界限，大力促进“软件社会主义”，而不是“软件盗版主义”。既然Latex和Emacs这么多年（10年以上）来都没有任何倒退的迹象，反而是蓬勃发展，我们应该相信R也将会如此。
如果楼主有心于学术研究的话，提议用R，毕竟体现了你对版权的尊重，少用盗版的好。此外，R在网上拥有大量免费的资料，也相当便于学习。
再纠正楼主另一个错误的观点——易上手！
易上手是好事吗？
其实蛮难定义“上手”这个概念的。举个例子来说吧，例如：计量经济学中的线性回归，如果认为点击几下鼠标就能够得到结果是“易上手”的话，那却是Stata是较R容易。但是也正是这种方便性，成为了Stata乃至大部分商业软件的软肋，假如某个统计变量是Stata标准包中没有的，怎么办？还不是得用Stata的语言来DIY。既然这么费力，为何不一开始就用R来自己写程序？而且自己写程序才能够真正的理解公式背后的含义，自己写才能够感受到知识的无界性。正所谓“知识有多少，程序跑多好；知识比较少，程序跑不了”
R所提供的编程环境，以及网上提供的大量package都可以成为研究人员披荆斩棘的利器。我就不知道Stata能不能够做Bayesian Analysis了。Stata很难跟上时代的潮流的，毕竟商家需要时间来完善自己的软件，我们又需要时间来破解正版软件。
所以“易上手”未必就是好事，年轻的时候苦点，老了才能享福啊！
另外还有一点愚见就是，其实所有的软件程序都是基于课本上、论文中的数学逻辑，矩阵运算，概率统计，如果能够很好地掌握这些知识，其实根本就不存在“上手”的问题，只要会import,output,定义矩阵，生成随机数就OK了。——要算啥，就自己编啥贝。
我学R用了2天，Stata和SAS到现在都没学透，总是有新的命令，新的更新包，累啊～～
PS：作为R的Fans的一点遇见。言语若有得罪，多多包涵。大家都是混学术的嘛
Stata不仅入门容易，而且进阶也容易，例如根据自己的需要，即可自己编写所需统计量、估计方法等的程序，还可对所谓的标准包用记事本打开修改并另存就OK了，省事啊！同时网上有很多Stata用户编写的程序包可下载！还是省事，这并不亚于R。
由于Stata命令的简捷易董（大部分命令其实就是相应英语单词，只要不重复，也可只写单词的前几个字母），功能强大（主要体现在命令的选项上），……，受到广大用户的喜爱。
R我是不懂，上面仅是我的个人对Stata的看法，请各位能不吝赐教！我以前用Spss与Eviews，目前用的是Stata。我觉得个人能用精一两个较优秀的软件就行了，不必花费过多的时间与精力去学很多，但为了不误人子弟（统计专业本科生），我得了解各位对这两个软件的看法，再决定是学与否。
社会学，医学和生物的我建议用stata。
统计专业的我建议用r或者s。
外行用spss（没有贬低spss的意思，而是其他的外行根本不可能学的原因）。
r可不是其他专业可以学，用r的价值在于得到最近统计前沿的一些分析方法。而不是会计算矩阵，随机数（蒙特卡洛就是一个很专业的领域了）就完了的，你还有数据量的限制需要用不同的计算机算化来实现，所以学习r必须精通计算机编程（如何存储数据，数据的收敛性质等等）加统计算法，与其学到r的一些皮毛不如学精stata和spss+其他专业软件来得实际和更有效率。
r基本我是学来玩的，就当是一个高级玩具。尝试用一些新的过程研究数据也是一种进步。
我学用Stata已差不多有两年了，感觉它易学易用，运行速度快，且功能强大；但也觉得它在相同变量与观测单位的情况下（如5000个单位，15个变量），好象对内存容量要求要比其它统计软件高，而且它的使用手册非常难求。
最近有部分同学和同事建议我用R，虽然R及其相关材料是免费的，但我觉得R较Stata难以上手，不看任何相关资料，我学Stata时约2个小时后基本可用命令作一些简单的分析，而我用同样多的时间却摸不着R的门道，而且，我认为当前很多人对R的热情主要是因它免费，这种免费能维持多久，或者是为免费来维护R软件而投入的人力、财力、时间与情感能维持多久，我看得观察一段时间。
对统计专业本科生而言，我个人认为Stata似乎比R更合适。
请各位谈谈自己的看法 ！！
楼主，这样说，只能说不懂R！不懂R的当然无法了解R的优点了！！我想澄清如下几点：
1、R的好处不仅仅在于其免费，更重要的在于其是开源，灵活，更新速度快，集思广益。而且R有点像是一种网络，用的人越多，贡献的人也越多，这样其的价值就成几何级数上升。我以前用过几乎所有的统计软件，但自从学会R，目前几乎只用R做分析。我相信很多人都有这种情形。
2、很多软件只是一个黑箱子，数据丢进去，结果出来。这样的结果，你会放心吗？而且这样学习，你根本不懂计量、统计背后真正的含义。可以这样说，永远别想真正学会统计思想，你的统计分析只是依样画葫芦，有时画得很像，但不懂神韵！很多时候是”garbage in and garbage out”
3、R初学确实有点难懂，但R的编程思想非常简单，几乎就是写数学公式一样简单，学过C和C++等低层语言就会知道R的编程是如此之简单，R是一种面向对象的高级语言。R入门者其实只要有人稍加指点，很快学会其基本操作！
4、学R应该说是一种趋势，如果和国外搞计量、搞统计的教授接触，应该知道现在大部分的教授都在用R，国内用R还只是一小部分，发展趋势一定是其他软件无法比拟的！
5、不同软件都有其优点和缺点，本人不是贬低其他软件之意！但我想真正学会计量、统计的人来说学R是非常重要的，除非只是想依样画葫芦。
6、R的好处和发展趋势，在未来3－5年，可能会超出任何人的想象！Let’s wait and see!
本人是先用的matlab，没用过R。当时复制一篇关于IPO的论文，计量其实不重要，最重要的是data management，最起码要统计均值、中位数、分组之类的，用matlab做这种几百万、上千万observation的实证分析是非常不便的，指导研究的教授本身都用stata来做实证，我后来便也改用stata。matlab不知是否跟R较像，个人觉得matlab的确做计算很方便，但不是为做统计来设计的。至于矩阵，stata可以用mata，有时替代stata自带的回归分析等操作更为方便。
stata和sas相比，广泛程度应该不如后者，包括在业界（最简单的可以看看Wind数据库，有matlab sas r以及python的接口，但没有stata），一个实际问题就是更大规模数据的处理，因为stata是将数据先读入内存。但正如xingxf所言，提高机器的配置，stata在这方面的弱势并不会显得很大。实际应用中，尤其对于中国人，stata一个显见的好处在于其对于中文字符的支持，而sas是不行的。另，上学时一位牛校的计量大咖给我们讲计量前沿课程时，其实是推荐stata的，原因之一在于在服务器上可以方便的同时运行多个stata程序。。
如果只是做金融经济方面的实证分析，个人感觉stata综合素质还是很高的。最后举个例子，比如说投资，所谓建模可能更多时候是做统计，像Fama、French那样，而非真的有个像BS公式那样的数理模型，所以重在数据处理而非科学计算
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