R en departamentos econ?

Según mi observación personal, la mayoría de los economistas (prominentes) prefieren usar Stata para su análisis estadístico y Matlab para otro trabajo matemático. SAS y Excel también se utilizan (especialmente en finanzas).

En mi opinión, R es un software mucho mejor para la limpieza, manipulación y análisis de datos que Stata (sin mencionar que Stata cuesta) también parece estar a la par con Matlab en lo que hace mejor. Pero supongo que (como estudiante graduado) no facilitará la cooperación utilizando un programa estadístico diferente al resto. ¿Usa Stata como todos los demás o sufre?

Por lo tanto, un estudiante que es un 'experto en R' debería, si tiene que elegir entre dos departamentos iguales, elegir el que usa R. Pero, ¿existe tal departamento? ¿Un departamento donde al menos pocos investigadores usan R?

En mi universidad, la elección del programa se considera generalmente irrelevante. Nos centramos en los resultados, y depende de cada estudiante determinar qué programa es el más adecuado para la tarea y las preferencias del usuario.

Encontrará que usar un idioma se traduce muy bien a otro. Con recursos como stackoverflow, no me preocuparía demasiado cuál.

Consideraría muy cuidadosamente la declaración "dos universidades iguales". Mi experiencia me ha sugerido que tal cosa no existe, otorgando ambiciones personales, metas profesionales y preferencia de tema. Creo que las opciones de programación son quizás solo una representación del rigor técnico y el presupuesto, poco más. Dado que solo es aceptado en un número finito de escuelas, tómese el tiempo para evaluar este criterio de cerca.

¡Básicamente es mejor usar el software que usa su PI! Primero (s) podrá corregir su código. En segundo lugar, si eres un TA para una clase que usa un software, es mejor manejarlo ... Para encontrar la facultad que usa R, echa un vistazo a los documentos / libros publicados por un departamento. O mira los paquetes R publicados en tu campo y encuentra a los autores.

No miraría el costo de un software, porque la universidad a menudo lo proporcionó de forma gratuita o puede reembolsarle. (Por supuesto, puede preferir software gratuito para otros aspectos, pero no es una restricción presupuestaria).

Si solo está buscando "¿Un departamento donde al menos pocos investigadores usan R?", Creo que debería poder encontrar muchos. En mi departamento (Universidad de Vanderbilt), puedo contar al menos 3 estudiantes de posgrado con R en lugar de Stata (ah, y supongo que son 4;)).

Si está buscando un departamento económico más orientado a R, es posible que tenga más dificultades. No necesariamente porque no existen, sino porque no es tan fácil de entender (sospecho que no desea preguntar personalmente a todos los estudiantes / profesores graduados de los departamentos que le interesan).

Sin embargo, algunas señales informativas pueden estar disponibles públicamente, tales como:

• ¿Las personas del departamento usan R en sus publicaciones?

  • según lo sugerido por Jan Hoffler, es posible que desee utilizar el Wiki de replicación para resolver esto.
  • También puede consultar el sitio web de las personas en caso de que proporcionen datos y archivos de replicación para trabajos publicados.

• ¿Se fomenta el uso de R en las clases impartidas por los profesores del departamento?

• ¿El departamento ofrece tutoriales de R?

• ¿Son algunos de los profesores / estudiantes de posgrado abiertamente entusiastas de R (mira nuevamente los sitios web personales)?

  Por ejemplo :

• Esto parece una mala señal: http://www.bbk.ac.uk/ems/for_students/it/free

• Esto parece una buena señal: http://www.clemson.edu/economics/faculty/wilson/Software/FEAR/fear.html

Como investigador de economía o profesional orientado a las finanzas, nunca es suficiente saber un solo idioma. Aquí es por qué:

1) Los investigadores o expertos de diferentes generaciones (piense en su colega o el profesor o las personas que trabajan en el alto nivel de posición en una institución financiera) tienen un hábito diferente de usar el idioma. Si desea asociarse con ellos o aprender de ellos, aprender su lenguaje de comunicación es la única manera. Por ejemplo, Attilio Meucci, un experto en asignación de activos, solo publicó su trabajo en el foro de Matlab. Y la mayoría de los profesores solo usarán Stata.

2) R no es perfecto, incluso es un éxito entre el científico de datos o el estadístico por la razón de que es gratis. Sí, el código abierto y ser libre es su lado bueno y malo, lo malo es que debe verificar con mucho cuidado el código fuente con respecto a un algoritmo complejo, por ejemplo, Panel GMM en econometría. Sin embargo, el Stata es más fácil de usar, ya que lo mantiene una empresa y puede solucionar el problema de manera eficiente a partir de los comentarios de los usuarios, la mayoría de los cuales son profesores. Hasta donde yo sé, economistas como Barro y Wooldrige usan Stata. No veo la razón por la que no puedes aprender ambos.

3) El experto en R podría tener una curva de inclinación más eficiente que otros que no lo son. Aprendí R primero y aprendí Stata fácilmente en el curso de econometría cuando era un estudiante universitario. La esencia de la programación es similar. Algunos podrían decir que Stata es más fácil de aprender que R.

Así que mi consejo es que busque los idiomas que necesita. Últimamente veo al profesor Sargent comenzando a aprender Python como un anciano de unos 70 años. Creo que tú también puedes ser mucho más joven como estudiante graduado. Buena suerte.