1樓：隨口說說的人
一開始因為喜歡程式設計的感覺，後來因為統計學需要。
學習R本身就很有意思，現在功利了，做統計或者畫圖需要用到，才學習相應的R的部分。
對工具本身的迷戀，會失去重心。
還是，結合需求來學和用。會形成正反饋。
2樓：章丁睿
最主要的原因是R裡的幾個package, 讓我遲遲放不下。
資料處理：
首推data.table
data.table
功能強大，語法簡潔。
library(data.table)
dt <- as.data.table(iris)
# 選擇column
dt[, .(Sepal.Length, Sepal.Width)]
# 對行進行篩選並選擇特定列
dt[Sepal.Length > 5 & Sepal.Width < 5, .(Sepal.Length)]
# 對行進行篩選後，進行分組統計
dt[Sepal.Length > 5, .("mean_Sepal_Length_Above_5" = mean(Sepal.Length))]
# 新建分組進行分組統計
dt[, .("mean_Sepal_Length" = mean(Sepal.Length)), by = .(Sepal.Length > 5)]
# 對所有列進行分組計算
# 對所有數字列篩選 (4列均》1)
dt[rowMeans(dt[, ..cols] > 1) == 1]
待續。。
3樓：Ethan
用R語言做什麼事：7年統計學學習。R語言毫無疑問是統計學專業學生的首選。用R語言主要做計量經濟學、機器學習、統計學、視覺化的事情。
滿足什麼需求：滿足你任何統計方面的需求。無數個優秀package等你去挖掘。
未來的它：R語言有其獨特的魅力。雖然目前R語言能做的，python大部分也都能做。但是R語言的魅力，只有玩透他的人才懂。
是不是不得不使用它：emmm......並不是。計量經濟方面，spss、stata可代替它。機器學習方面，python可代替它，統計學方面，甚至excel都可以代替他。
什麼極端情況下放棄它：上班後，身邊的人都在使用python等工具。沒辦法，只能偶爾在寂寞孤單的夜晚開啟Rstdio。放棄它？是不可能的！！！！
4樓：包子
ggplot2系列的圖太好看了，而且語法很有邏輯性，用的比較舒服。處理各種資料清理也很爽，幾個比較強大的package+管道操作用起來真的可以。
缺點就是感覺有種很隨意的風格，尤其在學了python後感覺好像很多東西都沒有清晰的定義，為了更平滑的學習曲線把一些東西給捨棄了，尤其是沒有pytorch。。。看回答好像有tensorflow了但是感覺python還是必要的。
總而言之在很長一段時間裡應該不會捨棄R，而且還會繼續用很多，但是可以預見的是Python應該會佔更大比例了。
5樓：JOJO我不做人了
因為我是生物狗啊……Bioconductor那麼好用的包當然得用起來了。不過隨著資料量增大，我只能又開始用Python了
6樓：BB.r
一次統計，因為樣本量的關係，OR值出現了無窮，所以為了出乙個看得過去的有理數，需要糾正一些邏輯回歸的偏差，翻了國內外論壇，可以嘗試幾種方法，最後決定用firth logistic regression。
spss無法用，就嘗試stata，無果，被絆住了。
然後嘗試sas，數不清的嘗試後，可以用了，然後被畫圖絆住了。。。圖可以畫出來，然而我想改動一寫圖里的引數比如label之類，嘗試ods和gtl，因為mac我習慣用jubterbook來寫，絆住。。。自由自定義可能還是得R
就R吧，最後終於出了圖，然後自定義成自己喜歡的樣子所以我的學習曲線是stata－sas－R，中間轉R的時候一度覺得R比SAS還要難一些。。感覺SAS寫jubter notebook易懂，熟悉了R之後。真香
現在沉迷於各種R包的探索，與雜誌文章的figure復刻。
7樓：Hlblade
選擇R是因為上學之前學的C和JS跟R語言風格很類似。Python的縮排怎麼也看不習慣。不過現在越來越有學Python的衝動了。
R語言建模 auto arima 函式的使用
Muchen Zhou 我最近也在做這相關的模型 如果在ts 的選項裡沒有選擇freq,這組資料應該被預設為是沒有seasonality的 但如果加了freq,就相當於賦予了這組資料seasonality,所以auto.arima返回的模型實際是SARIMA的模型而不是單純的ARIMA 可以看到你截...
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為什麼漢語日語等語言在日常對話中很少使用「你」這個字？且使用你這個字總感覺增加了人與人之間的距離？
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