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软件的学习

作者:高考题库网
来源:https://www.bjmy2z.cn/gaokao
2020-10-26 04:40
tags:免费英语学习软件

待的意思-buying怎么读

2020年10月26日发(作者:洪岳)



我们很早就这个问题就说明了,我再说一次吧,为什么我有资格说,因为SPSS,R ,MINITAB,
MATLAB,EXCEL,SAS,我都用过,我自己在本科的时候写过SPSS ,MINITAB,SAS,EXCEL
四个软件统计上机指导的资料,所有你们现在见到的统计方法里 面都有,
SPSS是傻瓜的软件,是没有统计背景的人玩,只要输入数据就出来结果的,这个软件最重
要的是社会学的人用,
MINITAB是质量管理的人用,EXCEL所有的人都可以用,他有很多功能。
SAS是 所有软件中可靠性最好的,也是最全面的软件,还可以自己继续二次开发还可以利用
PERL,C,C+ +写好的程序转变成SAS内部函数,这是我最喜欢她的地方了。如果说SAS
是处女或男,那么SPS S,MINITAB是一个结过女人或男人,二次开发比较难,EXCEL就是
天真的女人或者男人,而 MATLAB 是一个很霸道的女人或者男人,因为什么都有,而你只
能接受他或她,不能修改他或她, 而R就是我们常说的鸡或鸭子,这个软件很多人写,而
且很难保证各种方法的可靠性。EVIEWS就是 专业人员,二次开发比较难,主要是经济学用
但是没有SAS的ETS好玩,AMOS主要是处理SEM 的,功能比SAS强大,现在我不知道发
展的怎么样了,他就是一个专业人员。SIMCA-P2是处理 PLS的软件,但是该软件到现在我
只有书本知识,没有具体操练过,不过也是专业人士。当然这里有些 软件,我没有提到,如
和AMOS有姐妹之称的LISREL,像这种我只说一个代表。现在各种专门做 一种统计方法的
很多,如WEKA这个做数据挖掘的人都知道的,它主要做SVM,决策树。也不便多说 !
这样说大家不要骂我,因为我在大学的时候学VB,C等软件都是为了统计服务的,而最终
我选择了SAS。其实,我选择SAS还有一个重要的原因----我们有个项目是美国FDA合作的,
而FDA规定所有的结果最好是SAS,结合一些比较牛的公司用SAS,我就选择了SAS。



“其实, 目前比较流行三大统计软件(SAS, SPSS, STATA)可以说是各有千秋. 因商业利益的驱
动, 各个公司都采用不同的手段开拓市场.但有一点可以肯定, 统计软件只是一个工具, 没有
统计学知识的人尽管可以实现统计计算, 但很难对结果做出科学的解释. 另外,数据分析师(DataAnalyst)和统计学家(Statistician)的不同之处也是所受的培训一个侧重 于数据的分析,计
算的实现,一个侧重于统计学的思维和技术.”---------llulla

虽然我知道他是老师,但是我从来不会被老师吓到,因为我可以用统计为难我的导师,为难< br>像郑伟安,邵军这样的世界统计界的牛人。
llulla说了实话,软件永远是工具,不可能有思想,
如果大家以为学会了统计软件就可 以成为统计分析人员或者统计杀手(这是我对统计分析人
员最高的称呼了),那么你将付出沉重的代价。 统计关键是思维,数学关键是推理和严谨,
数据挖掘是统计学的一部分,数据挖掘更多的是统计学艺术的 展现,现在学校教给大家的是
统计的科学一面,只有既有统计思想有数据挖掘经验的人才是统计大师。

为什么我觉得郑伟安,邵军,朱力行是大师,因为他们有充足的统计思想,也有丰富的数据< br>分析经验。我们的数据挖掘有理论基础和实际意义,这样的分析才具有价值。一个只有统计
思想的 人不是统计人,一个只有数据挖掘而没有思想的人是工具。我很幸运,我的大学遇到
了华东师大的一些好 老师,如程依明,张应山,王静龙,郑伟安,邵军等并得到他们指点,
他们有扎实的统计学思想和方法, 也有丰富的数据挖掘经验。 所以请大家不要过于追求软
件,更多的是应该追求统计方法和思想,感受和 享受统计方法的思想伟大之处!



也要欣赏软件的强大,它使思想成为了现实 ,使思想结了果,没有统计思想你根本无法正确
解释你分析的结果。

再次希望大家不要乱用统计方法,否则我们真的将酿出大祸!
统计思想和方法是指引我们数 据处理的太阳,迷失了请回到统计方法和思想上。不要迷信软
件是万能的,这就如玩股票的人都知道有大 智慧,如果你想让大智慧给你选择股票,你会怎
么样?我不知道。


而我们统计模型是基于概率分布的, 同时分布的可以有几个参数来确定,比如大家常用的正
态 分布,它只需均值和方差就可以说明这个分布,这也是回归的时候我们用了均值和方差来
确定系数和检验 . 因为均值可以估计mu,同时方差可以估计sigma^2, 这里面就估计的方法
问题,到底有多少,现在可以写1000页书,不知道能写几本.



谁能够把概率这个最基本的概念讲清楚???

也许我应该把自己遇到困难和大家说说,大家就明白为什么我问这个问题了,
在我研究统计方法的过程中,原来我记各种统计方法的公式,而后记软件程序
到了有一天,我 突然发现其实我什么也不会了,因为我没有能够理解各种方法,我学的概率和
统计是两张皮,
从概率的角度我没有理解统计,我慢慢惨悟统计方法的基础,最后的一个问题就是概率,
什么是概率,怎么样才能理解概率,
我有书本,我学过测度论,但是测度论老师也只是照书本讲授给我.
我问过郑伟安教授,他说这个一个前提,他没有思考过
本来想自己一个人慢理解,可是后来遇 到很多这样的问题,比如对随机过程的理解,最后也有
概率



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< br>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pa ckage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~~




SAS、Stata与SPSS的比较

很多人曾问及SAS,Stata 和SPSS之间的不同,它们之中哪个是最好的。可以想到,每
个软件都有自己独特的风格,有自己的优缺点。本文对此做了概述,但并不是一个综合的比
较。 人们时常会对自己所使用的统计软件有特别的偏好,希望大多数人都能认同这是对这些


软 件真实而公允的一个对比分析。
SAS
一般用法。SAS由于其功能强大而且可以编程 ,很受高级用户的欢迎。也正是基于此,
它是最难掌握的软件之一。使用SAS时,你需要编写SAS程 序来处理数据,进行分析。如果
在一个程序中出现一个错误,找到并改正这个错误将是困难的。
数据管理。在数据管理方面,SAS是非常强大的,能让你用任何可能的方式来处理你的
数 据。它包含SQL(结构化查询语言)过程,可以在SAS数据集中使用SQL查询。但是要学
习并掌握 SAS软件的数据管理需要很长的时间,在Stata或SPSS中,完成许多复杂数据管理
工作所使用 的命令要简单的多。然而,SAS可以同时处理多个数据文件,使这项工作变得容
易。它可以处理的变量 能够达到32,768个,以及你的硬盘空间所允许的最大数量的记录条
数。
统计分析。 SAS能够进行大多数统计分析(回归分析,logistic回归,生存分析,方差分
析,因子分析, 多变量分析)。SAS的最优之处可能在于它的方差分析,混合模型分析和多
变量分析,而它的劣势主要 是有序和多元logistic回归(因为这些命令很难),以及稳健方法
(它难以完成稳健回归和其他 稳健方法)。尽管支持调查数据的分析,但与Stata比较仍然
是相当有限的。
绘图功 能。在所有的统计软件中,SAS有最强大的绘图工具,由SASGraph模块提供。
然而,SASG raph模块的学习也是非常专业而复杂,图形的制作主要使用程序语言。SAS 8
虽然可以通过点击鼠标来交互式的绘图,但不象SPSS那样简单。
总结。SAS适合 高级用户使用。它的学习过程是艰苦的,最初的阶段会使人灰心丧气。
然而它还是以强大的数据管理和同 时处理大批数据文件的功能,得到高级用户的青睐。
Stata
一般用法。Stat a以其简单易懂和功能强大受到初学者和高级用户的普遍欢迎。使用时
可以每次只输入一个命令(适合初 学者),也可以通过一个Stata程序一次输入多个命令(适
合高级用户)。这样的话,即使发生错误 ,也较容易找出并加以修改。
数据管理。尽管Stata的数据管理能力没有SAS那么强大,它 仍然有很多功能较强且简
单的数据管理命令,能够让复杂的操作变得容易。Stata主要用于每次对一 个数据文件进行
操作,难以同时处理多个文件。随着StataSE的推出,现在一个Stata数据文 件中的变量可
以达到32,768,但是当一个数据文件超越计算机内存所允许的范围时,你可能无法分 析它。
统计分析。Stata也能够进行大多数统计分析(回归分析,logistic回归,生 存分析,方
差分析,因子分析,以及一些多变量分析)。Stata最大的优势可能在于回归分析(它包 含易
于使用的回归分析特征工具),logistic回归(附加有解释logistic回归结果的程 序,易用于有
序和多元logistic回归)。Stata也有一系列很好的稳健方法,包括稳健回归 ,稳健标准误的
回归,以及其他包含稳健标准误估计的命令。此外,在调查数据分析领域,Stata有 着明显
优势,能提供回归分析,logistic回归,泊松回归,概率回归等的调查数据分析。它的不 足
之处在于方差分析和传统的多变量方法(多变量方差分析,判别分析等)。
绘图功能。 正如SPSS,Stata能提供一些命令或鼠标点击的交互界面来绘图。与SPSS不
同的是它没有图 形编辑器。在三种软件中,它的绘图命令的句法是最简单的,功能却最强大。
图形质量也很好,可以达到 出版的要求。另外,这些图形很好的发挥了补充统计分析的功能,
例如,许多命令可以简化回归判别过程 中散点图的制作。
总结。Stata较好地实现了使用简便和功能强大两者的结合。尽管其简单易 学,它在数
据管理和许多前沿统计方法中的功能还是非常强大的。用户可以很容易的下载到别人已有的< br>程序,也可以自己去编写,并使之与Stata紧密结合。
SPSS


一般用法。SPSS非常容易使用,故最为初学者所接受。它有一个可以点击的交互 界面,
能够使用下拉菜单来选择所需要执行的命令。它也有一个通过拷贝和粘贴的方法来学习其
“句法”语言,但是这些句法通常非常复杂而且不是很直观。
数据管理。SPSS有一个类似于E xcel的界面友好的数据编辑器,可以用来输入和定义数
据(缺失值,数值标签等等)。它不是功能很 强的数据管理工具(尽管SPS 11版增加了一些
增大数据文件的命令,其效果有限)。SPSS也主 要用于对一个文件进行操作,难以胜任同时
处理多个文件。它的数据文件有4096个变量,记录的数量 则是由你的磁盘空间来限定。
统计分析。SPSS也能够进行大多数统计分析(回归分析,log istic回归,生存分析,方
差分析,因子分析,多变量分析)。它的优势在于方差分析(SPSS能 完成多种特殊效应的检
验)和多变量分析(多元方差分析,因子分析,判别分析等),SPSS11.5 版还新增了混合模
型分析的功能。其缺点是没有稳健方法(无法完成稳健回归或得到稳健标准误),缺乏 调查
数据分析(SPSS12版增加了完成部分过程的模块)。
绘图功能。SPSS绘图 的交互界面非常简单,一旦你绘出图形,你可以根据需要通过点
击来修改。这种图形质量极佳,还能粘贴 到其他文件中(Word 文档或Powerpoint等)。SPSS
也有用于绘图的编程语句,但是 无法产生交互界面作图的一些效果。这种语句比Stata语句
难,但比SAS语句简单(功能稍逊)。
总结。SPSS致力于简便易行(其口号是“真正统计,确实简单”),并且取得了成功。
但是如果你是高级用户,随着时间推移你会对它丧失兴趣。SPSS是制图方面的强手,由于
缺少稳健和 调查的方法,处理前沿的统计过程是其弱项。
总体评价
每个软件都有其独到之处,也难免 有其软肋所在。总的来说,SAS,Stata和SPSS是能
够用于多种统计分析的一组工具。通过S tatTransfer可以在数秒或数分钟内实现不同数据文
件的转换。因此,可以根据你所处理问题 的性质来选择不同的软件。举例来说,如果你想通
过混合模型来进行分析,你可以选择SAS;进行lo gistic回归则选择Stata;若是要进行方差
分析,最佳的选择当然是SPSS。假如你经常从 事统计分析,强烈建议您把上述软件收集到
你的工具包以便于数据处理。



Excel
著名的电子表格软件,个人认为是MS OFFICE系列软件中最好 的,现在俺正沉迷于此,
你会发现玩Excel真是趣味无穷。美国的沃肯巴赫,号称世界excel第 一大牛,电子表格先
生,在使用excel的造诣上达到了炉火纯青登峰造极的地步,他著的excel 宝典系列发行量
过百万册,呵呵,看来只要精通一种软件也足以扬名立万。
不过Excel的 统计功能有限,能做一些简单直观的统计分析,如果已经安装宏的话还能
做一些数值分析,也很实用。
最高版本 Excel 2007
书:哈哈,沃肯巴赫的宝典系列我全有,看它们足够了。包括:《Excel 2003宝典》,《Ex cel
应用技巧宝典》,《Excel2003公式与函数应用宝典》,《Excel图表宝典》,《E xcel 2003 高级BA
编程宝典》



< p>
个人认为些都是数据处理应用的软件,其中excel界面最为友好,但功能是在太过单一,
仅适用于日常的简单数据处理,不适于较复杂的模型分析,因此科研上应用不多;matlab
采用图 形界面,功能比较强大,目前研究中应用最广;spss和sas都有比较强的专业性,前
者主要用于社 科类研究,后者主要用于自然科学及经济的研究方面,另外spss也采用图形
界面,友好性方面要强于 全部由编程语言进行操作的sas,但spss的主要缺点是数据输出,
不能用word等文字处理工具 直接打开。 以下是我找到的一些资料,比较详细,楼主可以
参考。**************** **********************MATLAB 的名称源自 Matrix Laboratory ,
它是一种科学计算软件,专门以矩阵的形式处理数据。 MATLAB 将高 性能的数值计算和可
视化集成在一起,并提供了大量的内置函数,从而被广泛地应用于科学计算、控制系 统、信
息处理等领域的分析、仿真和设计工作,而且利用 MATLAB 产品的开放式结构,可以非常
容易地对 MATLAB 的功能进行扩充,从而在不断深化对问题认识的同时,不断完善 MATLAB
产品以提高产品自身的竞争能力。 目前 MATLAB 产品族可以用来进行: 数值分析 数
值和符号计算 工程与科学绘图 控制系统的设计与方针 数字图像处理 数字信号处理
通讯系统设计与仿真 财务与金融工程 MATLAB 是 MATLAB 产品家族的基础,它提供了基
本的数学算法,例如矩阵运算、数值分析算法, MATLAB 集成了 2D 和 3D 图形功能,以
完成相应数值可视化的工作,并且提供了一种交互式的高级编程语言—— M 语言,利用 M
语言可以通过编写脚本或者函数文件实现用户自己的算法。 MATLAB Compiler 是一种编译
工具,它能够将那些利用 MATLAB 提供的编程语言—— M 语言编写的函数文件编译生成
为函数库、可执行文件 COM 组件等等。这样就可以扩展 MATLAB 功能,使 MATLAB 能够
同其他高级编程语言例如 CC++ 语言进行混合应用,取长补短,以提高程序的运行效率,
丰富程序开发的手段。 利用 M 语言还开发了相应的 MATLAB 专业工具箱函数供用户直接
使用。这些工具箱应用的算法是开放的 可扩展的,用户不仅可以查看其中的算法,还可以针
对一些算法进行修改,甚至允许开发自己的算法扩充 工具箱的功能。目前 MATLAB 产品的
工具箱有四十多个,分别涵盖了数据获取、科学计算、控制 系统设计与分析、数字信号处理、
数字图像处理、金融财务分析以及生物遗传工程等专业领域。 Simulink 是基于 MATLAB 的
框图设计环境,可以用来对各种动态系统进行建模、分析 和仿真,它的建模范围广泛,可以
针对任何能够用数学来描述的系统进行建模,例如航空航天动力学系统 、卫星控制制导系统、
通讯系统、船舶及汽车等等,其中了包括连续、离散,条件执行,事件驱动,单速 率、多速
率和混杂系统等等。 Simulink 提供了利用鼠标拖放的方法建立系统框图模型的图形界面,
而且 Simulink 还提供了丰富的功能块以及不同的专业模块集合,利用 Simulink 几乎可以做
到不书写一行代码完成整个动态系统的建模工作。 Stateflow 是一个交互式的设计工具,它
基于有限状态机的理论,可以用来对复杂的事件驱动系统进行建模和仿真。 Stateflow 与
Simulink 和 MATLAB 紧密集成,可以将 Stateflow 创建的复杂控制逻辑有效地结合到
Simulink 的模型中。 在 MATLAB 产品族中,自动化的代码生成工具主要有 Real-Time
Workshop ( RTW )和 Stateflow Coder ,这两种代码生成工具可以直接将 Simulink 的模
型框图和 Stateflow 的状态图转换成高效优化的程序代码。利用 RTW 生成的代码简洁、可
靠、易读。目前 RTW 支持生成标准的 C 语言代码,并且具备了生成其他语 言代码的能力。
整个代码的生成、编译以及相应的目标下载过程都是自动完成的,用户需要做得仅仅使用 鼠
标点击几个按钮即可。 MathWorks 公司针对不同的实时或非实时操作系统平台,开发了相
应的目标选项,配合不同的软硬件系统,可以完成快速控制原型( Rapid Control Prototype )
开发、硬件在回路的实时仿真( Hardware-in-Loop )、产品代码生成等工作。 另外, MATLAB
开放性的可扩充体系允许用户开发自定义的系统目标,利用 Real-Time Workshop Embedded
Coder 能够直接将 Simulink 的模型转变成效率优化的产品级代码。代码不仅可以是浮点的,
还可以是定点的。 MATLAB 开放的产品体系使 MATLAB 成为了诸多领域的开发首选软件,


并且, MATLAB 还具有 300 余家第三方合作伙伴,分布在科学计算、机械动力、化工、计
算机通讯 、汽车、金融等领域。接口方式包括了联合建模、数据共享、开发流程衔接等等。
MATLAB 结合 第三方软硬件产品组成了在不同领域内的完整解决方案,实现了从算法开发到
实时仿真再到代码生成与最 终产品实现的完整过程主要的典型应用包括: 控制系统的应用
与开发——快速控制原型与硬件在回路仿真的统一平台 dSPACE 信号处理系统的设计与
开发——全系统仿真与快速原型验证, TI DSP 、 Lyrtech 等信号处理产品软硬件平台 通
信系统设计与开发——结合 RadioLab 3G 和 Candence 等产品 机电一体化设计与开发—
—全系统的联合仿真,结合 Easy 5 、 Adams 等
************************************** *本人用得比较多的模块式:base, stat,insight, em,
ets模块(针对8 .2,9的liscense不全,没用过),逐一点评:base:功能强大,sas之本。
对于一个 真正的高手而言,base+iml就可以实现绝大多数功能了,他在数据管理和数据前期
处理方面的强 大性能是我非常喜爱的。当初处理+分析100万条通话记录的时候,手头也只
有sas能够胜任,ex cel的六万多条限制和spss奇慢无比的速度实在受不了。宏也是非常得
好用,几千个数据文件的导 入拆分只需点击一下run。还有逻辑库的设定实在是非常的方便。
另外base proc sql比MS SQL Server跑Sql还要快,可见sas底层做的技术之好!stat:统计模
块,够用就好。常用的统计功能在这里都能实现了,基本相当于spss了(速度远过,常用
功能略逊 ,特殊功能较多)。Analyst是它的可视化界面,虽然方便,但是省略了太多的功能,
连因子分析 都不能做,不得不说遗憾。当然了,对于大多数用户来说,恐怕连因子分析和主
成分分析都分不清楚,还 是不要让他们做得好!insight:方便灵活。看名字就知道,互动式
数据分析,最适合用来观察数 据,探索性数据分析,非常得方便,缺点是结果好像无法保存。
em:强大,美观,昂贵!数据挖掘模块 ,一年的租借费用据说是$$1million,乖乖!不过实
在是sas的巅峰之作,目前最优秀的数据 挖掘软件!Insight也被集成为子模块之一。ets:终
于到时间序列了,比Eviews要强大 ,不过可惜绝大多数的功能要编程,菜单可以做一部分,
太少的一部分。iml:好东西,用于矩阵运算 ,可以当个matlab用,正准备学......总而言之:
sas是给懂得人用的,界面不友好,大 多数要编程,这正是sas公司的良苦用心!统计不是
那么容易玩的,很多人模型前提假设都没搞懂,就 在那里瞎做,用excel,spss还容易,sas
就难了。****************** *************************SPSS是软件英文名称的首字母缩
写,原意为 Statistical Package for the Social Sciences,即“社会科学 统计软件包”。但是随着
SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加,SPSS公司已于2000年 正式将英文全称更改为
Statistical Product and Service Solu tions,意为“统计产品与服务解决方案”,标志着SPSS的
战略方向正在做出重大调整。 S PSS是世界上最早的统计分析软件,由美国斯坦福大学的
三位研究生于20世纪60年代末研制,同时 成立了SPSS公司,并于1975年在芝加哥组建了
SPSS总部。1984年SPSS总部首先推出 了世界上第一个统计分析软件微机版本SPSSPC+,开
创了SPSS微机系列产品的开发方向,极大 地扩充了它的应用范围,并使其能很快地应用于
自然科学、技术科学、社会科学的各个领域,世界上许多 有影响的报刊杂志纷纷就SPSS的
自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了 高度的评价与称赞。迄
今SPSS软件已有30余年的成长历史。全球约有25万家产品用户,它们分布 于通讯、医疗、
银行、证券、保险、制造、商业、市场研究、科研教育等多个领域和行业,是世界上应用 最
广泛的专业统计软件。SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件,它最突出的
特点就是操作界面极为友好,输出结果美观漂亮。它将几乎所有的功能都以统一、规范的界
面展现出来, 使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能,对话框展示
出各种功能选择项。用 户只要掌握一定的Windows操作技能,粗通统计分析原理,就可以
使用该软件为特定的科研工作服 务。是非专业统计人员的首选统计软件。在众多用户对国际
常用统计软件SAS、BMDP、GLIM、 GENSTAT、EPILOG、MiniTab的总体印象分的统计中,其


诸项功能均 获得最高分。 SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据,数据接口较为
通用,能方便的 从其他数据库中读入数据。其统计过程包括了常用的、较为成熟的统计过程,
完全可以满足非统计专业人 士的工作需要。输出结果十分美观,存储时则是专用的SPO格
式,可以转存为HTML格式和文本格式 。对于熟悉老版本编程运行方式的用户,SPSS还特别
设计了语法生成窗口,用户只需在菜单中选好各 个选项,然后按“粘贴”按钮就可以自动生
成标准的SPSS程序。极大的方便了中、高级用户。 SP SS输出结果虽然漂亮,但不能为WORD
等常用文字处理软件直接打开,只能采用拷贝、粘贴的方式加 以交互。这可以说是SPSS软
件的缺陷。

Why SAS
在数学软件 领域可说Mathematica、Matlab、Maple三者成为主流,作为科学计算软件,它
们 在学术上的名气远大于在商业上的名气。而在统计软件领域,SAS的名气可说一雄称大,
虽然现在R语 句日渐强盛,SPSS被IBM收购,这些都仍不足以动摇它的地位。在BI上的总
收入,SAS并不是 最高的,但BI的分析应用功能上,SAS则占据了主导地位。何为分析应用,
为什么IBM、SAP、 Oracle等在BI的收入如此的高,却在分析应用上不足SAS公司的一半。
从专业上来讲,它们都 不如SAS懂统计分析,如果仅仅做个report就叫分析的话,那么SAS
也不会是那么令人景仰了 。SAS公司在统计分析、数据挖掘上的领导地位是公认的,她能处
理企业级的数据,并把数据处理和数 据分析做到完美结合。相比其它统计分析软件,SAS更
适合处理大数据,SAS9.3也提供了与分布 式系统Hadoops的访问接口,进一步巩固其在分
析大数据上的优势。

作为分 析工具,剔除价格因素和软件的学习曲线,SAS是首选,无论是在哪个行业。在金融
领域,SAS应用 十分广泛,从信用卡数据分析,金融实证研究、交易数据尤其是高频交易数
据分析等等,SAS成为金融 定量分析的最好应用软件之一。当然,现在的数学、统计软件都
已经向大而全发展,Mathemati ca和Matlab同样能做很多统计分析,统计分析也能处理大
部分的数值计算与最优化等,以至于非 复杂的分析,只会有使用偏好上的区别,不会有效率
和功能上的。SAS系统有数不过来的产品线,在通 常的数据库、数据仓库方面也面临IBM、
Oracle、Sybase的竞争。

有关各种数学统计软件的比较,可以见wiki上的比较:统计软件比较,数学软件比较。

虽然SAS名气在国外很大,国内大部分的软件开发者甚至一些常年与数据处理打交道的可能
都 没听过SAS。我有点觉得可惜,可能因为我们国的教育现状就是有那么多的鸡肋:大部分
搞软件开发很 少懂科学计算与统计分析,懂科学技术和统计分析不太懂软件开发。然而想想,
数学、统计和计算机基本 是不能分开算的。学计算机的有些人觉得高等数学或线性代数能难
搞,而这两门基础的课都没掌握好的话 ,想入门这些数学统计软件就会非常困难。造成这种
局面的原因,也有人说有一部分是微软的错,微软让 国内太多人觉得搞软件开发就是写写
Windows控件,尤其是.net体系,这东西根本不需要懂什 么狗屁微积分、代数方程和懂些晦
涩的算法与数据结构。快速开发及门槛的降低,带来程序员工作的可替 代性越来越高,我想
这是每个程序员都必须警醒的,如果你的工作市场上随便拉一个人也能做的话,你就 危险了。
我看到有人说国外高中就开始让学生学Linux,因为Windows只是操作系统的其中一 种而已。
反观我们国内,差距实在太大了。在国内,很多程序员觉得过了三十岁,已经不能编程了,要向管理型职位靠近或者转行。想想也正常,如果大部分程序员的编码工作就是写些
Windows 控件,工作的可替代性如此的高,而国内公司IT的研究性工作又相对很少,养不


了那么 多稍上年纪的人,进而有些程序员就会遭遇职业瓶颈。对比一下会计师、精算师等,
这些职业越老越值钱 ,但是严格意义上讲,它们的知识强度要求并不比对程序员的要求来得
高,倒有可能是更低的。说这一些 ,主要是我觉得搞计算机的,一个人的数学基础决定了这
个人计算机水平的高度,而没有数学基础的话很 难从事研究性工作,继而变得IT民工像是
吃青春饭,变成了真正意义上的民工。有时也感慨,中国很难 出一个像样的数学统计分析软
件,只能出一个所谓民族软件骄傲的WPS。已离题。就此打住。

Why C++
在金融工程开发上,由于速度和性能的要求,尤其是分析实时数据 ,很多时候使用C++作为
开发语言。不用说,quant的工作就是要把金融模型及投资分析的策略、 算法用C++写出并
集成现有系统上去,通常可以在上述的数学统计软件上先快速建模及分析,之后等待 模型验
证有效进而用C++进行开发。所以,对quant的要求非常高,翻翻华尔街或伦敦金融城的招
聘要求,我泱泱大国离金融强国,上海成为国际金融中心估计得等20年以上。

对于C++,没啥好说的,学就是了。

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本文更新与2020-10-26 04:40,由作者提供,不代表本网站立场,转载请注明出处:https://www.bjmy2z.cn/gaokao/426980.html

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