1樓：周瑤
回歸只是R的一小部分功能，即便以這個來看，R可以做的模型也比stata多得多。你看的書上肯定講的是基本模型，那麼兩個肯定都差不多。此外R也可以用來做機器學習。
當然從程式語言的完備性看，任何一門完備的語言都可以做其它程式語言能做的所有事。
2樓：陳小雨
什麼都不用說，關是STATA乙個matsize最高只能11000，它在稍微大一點點的資料上就沒法用了。這是硬傷。資料小可以考慮用一下
3樓：慧航
有了mata語言，理論上R能做的Stata也能做
stata call R，google之，R能做的stata都能做
當然，說句良心話，第一條，stata裡面自己寫估計方法什麼的比R要麻煩多了～第二條就是作弊
4樓：
謝 @機智孫 邀。
Stata 用的沒 R 熟，所以下面列出的一些功能可能並不是Stata相比於R的劣勢，一家之言，求輕拍。
R比Stata更適合矩陣運算
這裡不是說Stata矩陣計算能力不行，而是R中的資料管理方式更適合。印象裡Stata的矩陣和資料集是不同的，矩陣不能直接像資料集那樣編輯，這就使得矩陣計算的時候比R和Matlab這樣直接資料即矩陣的來的麻煩。
R是更好的指令碼語言
在使用Stata的時候，我大多的使用情境是：讀入資料，開始reg，看結果是否滿意。滿意了匯出結果，不滿意接著增減變數或者換方法直到鼓搗出乙個滿意的結果。
而用R的時候，統計分析常常只是整個指令碼裡的一部分，比如一次統計分析得到的某個引數再帶入下一環節使用。因為Stata一次只能面對乙個資料集進行操作，這使得呼叫多個資料集的分析要麻煩不少。比如R中，我需要對乙個子資料集進行分析的話，我可以先把分析流程寫成乙個function，然後再用dplyr或者類似的包subset乙個子資料集扔給前述的function，最後得到需要的引數結果，而在Stata中，subset之後面對的只有子資料集了，回到母資料集還要再讀入資料(或許Stata有更方便的實現辦法，但我當時學的時候只會這樣做…)。
R有更多令人excited的包
比如Shiny包，html小白也可以做互動式應用了；
比如Slidify包，帶統計分析的pre抬手就有；
比如謝益輝的knitr包，可重複的分析報告，不必因為某個小小的資料變化就把一切推倒重來了；
比如quantmod包，可以直接借用各種技術分析指標…
先想到這麼多，後面想到了再補
5樓：
R，統計學只要有新的方法，各種可使用的包就開發出來了，更新更快，無所不有，關鍵是免費
state就更新沒這麼快了——————而且，收錢！
一般國外使用R居多，國內SAS和SPSS居多。
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