用于教授计量经济学的最佳编程语言？

Question

我将在秋季教授计量经济学课程以掌握学生。我认为对他们来说，学习数据编程作为一项重要的应用研究技巧非常重要。您对编程语言有什么建议。我主要倾向于R.我应该考虑其他什么？

Answer 1

R是一个非常好的选择。去吧。

网络上的资源数量不断增加。 UCLA Stat Consulting Center提供了一组很好的幻灯片。

当你进入计量经济学时，请确保你看看格兰德法恩沃斯在CRAN上的Econometrics with R; Zeileis和Kleiber的Applied Econometrics with R书也非常好。

Answer 2

Python - 特别是使用ipython笔记本的 numpy ， pandas 和 matplotlib 模块作为IDE。

我会对所有其他意见表示赞同 R 。不可否认的是，R有一个更大的包可供选择的库。但我认为将R语法教为第一种编程语言是无稽之谈。初学者不会得到它，他们将被关闭。 R语法明显违反直觉。

根据我自己的经验，只需要一个Python的微笑我就可以得到什么功能，类和对象，只有在那之后R才对我有意义。此外，我发现ipython笔记本在编码和评估结果方面是无与伦比的。它取消了将眼睛从源编辑器窗口移动到shell窗口并返回的需要，就像在任何其他IDE中一样。

Answer 3

我更喜欢R，但其他免费选项需要考虑：
octave与gnuplot的组合（Octave是一个免费的Matlab实现）
python与numpy，scipy和matplotlib

Answer 4

我很惊讶没有人提到过Excel。正如Brian Ripley once said（见幻灯片7）：

  

让我们不要自欺欺人：最多   广泛使用的软件   统计数据是Excel。

确实，Excel是添加数字列的绝佳工具。话虽如此，如果您正在进行的分析比这更复杂，那么您一定要使用正确的编程语言。

在三种明显的数据处理语言（R，MATLAB和Python）中，R拥有最好的数据处理工具。有关更详细的比较，请参阅this other SO question。

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编辑： 重读这篇文章后，我听起来很亲Excel。我想扩大我的答案以保存我的声誉。

Excel给我带来了许多问题而不是好处。它在我的组织中的广泛使用大多是有害的。这使得很难跟踪数据的来源以及计算的工作方式。调试Excel模型几乎是不可能的。它鼓励本地数据存储而不是中央数据库。它不适用于diff工具，它使您的科学难以重现。从语义的角度来看，它不会将数据与数据完成分开。所有变量都需要一个位置的想法会分散理解。绘图能力是可笑的。

所有这一切，Excel对于一些特定的事情是有用的：

1. 作为CSV查看器。当然，R具有View功能，但它并不漂亮。

2. 非常简单的数据探索。对其进行排序，过滤，添加列。我发现使用点击界面而不是代码可以稍微快一些。当然，您必须稍后编写代码以获得可重复性，但在初始阶段，Excel非常适合这一点。

3. 图表独特且易于发现。如果您看到某人使用Excel绘制的图表进行演示，您就不会相信结果。

就是这样。对于其他任何事情，这都是一团糟。

Answer 5

由于您对R感兴趣，您还可以查看Incanter。由于它是用Clojure（JVM的Lisp方言）构建的，因此您可以利用大量现有的Java库。

Answer 6

R语言是学习和教学计量经济学课程的最佳选择。 Gretl也是另一个有用的GUI软件。