У Брэда ДеЛонга
интересное
наблюдение из комментариев о том, как много людей в статистике
перешли на R. По ссылке оттуда
любопытная
дискуссия о том, почему R оказалась такой успешной, вместе с
лекцией Джона Кука (см. видео ниже). Замечательная цитата Бо
Каугилла: "Основное достоинство R - она написана статистиками.
Основной недостаток R - она написана статистиками".
Про себя могу сказать, что я в последнее время тоже перешел на R.
Если пару лет назад я на работе чаще всего писал файлы с расширением
.tex, то теперь это, безусловно, .rnw (для непосвященных: это не
значит, что я меньше времени провожу в TeXе: .rnw - это TeXовский файл
со вставками на R; его пропускают вначале через R, которая проводит
вычисления и рисует картинки, а потом через TeX, который верстает
отчет).
Одно из последствий успеха R - широкое распространение относительно
экзотических методов статистики. Раньше для того, чтобы напустить на
данные нейронную сеть, нужно было потратить кучу времени. Теперь
написал две строчки на R - и готово. Это, конечно, очень удобно. С
другой стороны, это снижение порога входа неизбежно приводит к
параллельному снижению уровня. Аналогичный процесс произошел с
дискуссиями в Интернете. Когда-то, чтобы что-то поместить в сети,
нужно было более или менее разбираться в том, как работает компьютер,
модем, коммуникационные программы и т.д. Сейчас все это от
пользователя уже не требуется: сравните интерфейс rn и фейсбука. Что
привело к демократизации системы - но и к известному изменению среды.
Утрачен элитный статус - со всеми его плюсами и минусами.
Впрочем, когда-то и читать умели далеко не все...
Click to view