08/06/22 15:31:37 .net
>>632
うん、SAS使いで本当に"統計"やってるのは少ないよ。
99.9%は集計屋かな？だから、「データの加工がすべて」という発言になる。まあ、データ加工も大変だが、予備解析、論理構築や検証などやってれば30-80%は統計処理や考察に時間を使うんじゃないか。
SASは、言語仕様がむちゃくちゃな上に（設計が古すぎて構造化プログラムという発想が全くない）、さらにむりやりパッチを当てたようなマクロ言語を使わなければ、生産性が低すぎる。ごりごり、マクロを書いてなんとか使っていたが、オレはRに逃げ出したよ。
言語仕様は標準的だし、十分すぎるほど関数公開されている(あまりに多すぎるから、適切なlibrary探しているより自分で書いた方が早いこともあるというのが難点か）。おまけにBugsなどとも連携できる。
え、保証がないって？
統計解析は、データの分布判断、どのモデルで処理するかなど、すべて解析者が保証するしかないだろ。どれを使っても一緒。むしろ「SASで処理したから大丈夫」などといってるやつの分析ほど(ry