scholar_vit

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...