Sosyal bilimlerde lisans giriş istatistiklerini öğretmek için hangi istatistiksel yazılımlar uygundur?

Sosyal bilimler çalışma programı için bir giriş istatistik dersinde kullanabileceğim bir istatistiksel yazılım paketi arıyorum. Öğrencilerin önceden istatistik bilgisi ve programlama dilleri konusunda deneyimi yoktur. Amaç, onları temel istatistiksel kavramlara (ortalamalar, varyans, kareler toplamı, p-değerleri, ... ve son olarak doğrusal regresyon) tanıtmak ve örnek veri kümelerini kullanarak kendi başlarına temel analizler yapmalarını sağlamaktır. Ders, formülleri ezberlemekten ziyade istatistik yaparak kavramları öğrenmekle ilgili olmalıdır (her ne kadar formüllerin önemli olduğunu düşünüyorum).

Bu nedenle, olağan sözdizimine (normal R gibi) veya bas-tıkla (SPSS veya Rcmdr olarak) sürülen yazılıma bir alternatif arıyorum. Yazılım kolayca öğrenilebilir olmalı ve veri kümelerini görselleştiren ve standart grafikler ve tablolar sunan net bir grafik kullanıcı arayüzüne sahip olmalıdır. En iyisi, bir analizin tüm farklı adımlarını görselleştirmesiydi (örneğin, verileri okumak ve değiştirmek, açıklayıcı ölçümlerin hesaplanması, açıklayıcı tablolar ve grafikler yapmak, çıkarımsal hesaplamaların hesaplanması, çıkarımsal grafiklerin çizilmesi, bir rapora aktarma).

Öğrenme ve ilk istatistik uygulama için uygun (açık kaynaklı veya ücretsiz) istatistiksel yazılım önerileriniz var mı?

EDIT
Önerileriniz için teşekkürler. İçine baktım gretl'ın ve diğer iki programlarınız için ben kendi çevrimiçi soruşturma sırasında bulduk: RapidMiner ve İstatistiksel Lab . [1]
Ben bulduk gretl'ın arayüzü ve çıkış daha açıktır ve örneğin Rcmdr, SPSS veya Stata daha duruldu. Bu nedenle, istatistikleri öğretmeye benim açımdan başlamak için iyi bir araçtır.
Ancak, akış şeması GUI'leri RapidMinerveStatistical Lab(analizin yüklenmesi ile başlayarak) istatistiksel analizin tek adımlarını görselleştirdiklerinde beni etkiledi. Bunun, matematik açıklamalarına her zaman odaklanarak mücadele eden birçok öğrenci için yararlı olabileceğini düşünüyorum. Tabii ki, RapidMiner bana yeni başlayanlar için fonksiyonlar, menüler ve düğmelerle aşırı yüklenmiş gibi gözüküyor, ancak İstatistik Laboratuvarı çok daha odaklı. İstatistik Laboratuvarı'nın büyük artısı, İstatistik Laboratuvarı hesaplamalarına bağlı olduğu için gerçek R sözdiziminin üretilmesine yardımcı olan "R-Kod Sihirbazı" olan konsol benzeri "R-Hesaplayıcı" dır R.
Son olarak, birlikte başlama kararı İstatistiksel Lab temel kavram ve anahtar tanıtan ederken ilk dönemde RStudio ikinci dönem içinde (ve Rcmdr).

_{[1]: Gnumeric, SciPy, Scilab, GNU Octave ve benzerleri bana sosyal bilimlere daha az yönelmiş gibi geliyor.}

Belki Gretl? http://gretl.sourceforge.net/

Ücretsizdir ve lisans istatistiklerinde Üniversitemizde kullanılmaktadır.

MatLab , Maple , Mathematica , JMP , SAS veya Minitab gibi "ünlü" şeylerin çoğundan kaçınırım , çünkü öğrencileriniz mezun olduğunda profesyonel olarak kullanmak için yılda binlerce dolar ödemek zorunda kalırlar. Her şirket kendi favori aracına sahip olma eğilimindedir ve onlara şirketlerinin ödeyemeyeceği bir araç öğretirseniz, beceri seti boşa gider. Ayrıca tescilli kütüphaneleri de sevmiyorum - kullanıcıları düğmelere basmaları için eğitiyorlar ve kullanıcı başka bir yere gitmek istiyorsa (JMP veya herhangi bir şey) öğrenmenin taşınması yoktur.

SciPy / NumPy'yi içeren Python oldukça iyi. Açık kaynaklıdır ve iyi desteklenir. Öğrenilebilir / kolay bir dilbilgisi vardır. Hala hızlı çığlık atmamak için yorumlanmaktadır, ancak herhangi bir komut dosyası veya elektronik tablo bilmiyorlarsa, ihtiyaç duyduklarından çok daha hızlıdır. PythonXY iyi bir sürümdür, iyi libs ve destek vardır. Ayrıca GUI programlamanın mümkün olduğunu da seviyorum. Pencerelerde bağımsız uygulamalar oluşturmak biraz zorlayıcıdır, ancak muhtemelen öğrencilerinizin seviyesinin üzerinde olabilir. (düzenle) Adaçayı ve CythonPython'un değer önerisini önemli ölçüde iyileştirir. Arayüz ve kullanılabilirlik önemli ölçüde geliştirildi. İyi yorumlanmış bir koddan 1000 kat daha hızlı derlenmiş bir kod bana harika (veya şaşırtıcı) geliyor. EDIT: Anaconda (aka conda) dağıtımları kullanarak biraz eğlendim ve onlar da kullanımı çok basit.

Ben büyük bir Perl hayranı değilim . Biraz modası geçmiş. Metni matematik / fen bilimlerinden daha fazla ayrıştırmak ve işlemekle ilgilidir. Beni yanlış anlamayın, matematik / bilim yapabilir, ancak VBA'yı biliyorsanız MSWord matematik / bilim yapabilir. Yapabilmek, birincil odak noktanızla belirli bir işe sahip olmak değildir.

Olmasa da R'yi seviyorum , çünkü matematik / istatistikte nitelikli doktoralar tarafından agresif bir şekilde geliştiriliyor. Bu, dilbilgisi ağır olsa da, güncel ve kanıtlanmış hatasız kütüphanelere sahip olacağı anlamına gelir. (Genel olarak)

Excel kötü bir başlangıç ​​değil. Bir e-tabloyu öğrendikten sonra başka bir e-tabloyu kullanmayı kolaylaştırır. Bir iş ortamında neredeyse her şirketin MicroSloth ofisi var, bu yüzden Excel kötü bir fikir değil. Onların senaryolarını sevmiyorum, ama bu sadece tercih, yine de kullanabilirim. Diğer yazılımların bazıları için 5000 dolar ABD'ye kıyasla yaklaşık 150 dolar ABD'ye mal oluyor, bu yüzden normal insanlar için giriş maliyeti daha makul.

JMP komut dosyası yabancıdır. Diğer (SAS olmayan) yazılımlara tercüme edilmez. Ondan uzak dur. Kullanılabilecek tek özellik, "sınırlı" bir şekilde "R" kodunu çalıştırabilmesidir. Eğer "R" kodluyorsanız "R" ve "RStudio" kullanın.

Ben kullanmadıysanız Mathcad ben ilgisine konuşamıyor böylece. Bence bu daha sembolik, harici verileri içe aktarma konusunda daha az. Şimdiye kadar daha ucuz. Ücretsiz ve açık değil. Tesis, başka bir dilde tesis anlamına gelmez. ( EDIT ) Ayrıca bu kategoride çok dar bir kullanım penceresinin dışından da etkilemediğim EES var .

EDIT : LabVIEW beni biraz etkiledi . Birkaç saatin birini yetenekli hale getirebileceği kadar basittir. Tam olarak aynı ( MathScript ) kodu için MatLab'dan tam anlamıyla 1000 kat daha hızlı gibi gerçekten hızlı çalışır . Bazı ağır kaldırma varsa, biraz dikkate değer. Paraya mal olur, ancak geleneksel büyük demirin 1 / 5'inde bir şey.

İyi şanslar

EDIT: İstatistiksel LAboratory kullanmıyorum çünkü dil için "İngilizce" seçtiğinizde bile Almanca çıkıyor ve Windows 7'de kaldırmaz. Çalıştıramıyorum ve kaldırmaya çalıştığımda başarısız oldu.

Deneme yanılma yoluyla menü ayarını İngilizce göstermesi için keşfettim. Veri işleme ve görüntüleme için bazı R kütüphanelerine nispeten basit (ve dolayısıyla kullanışlı ve tutarlı) bir arayüz gibi görünmektedir. Daha fazla bakmak zorunda kalacağım, bu noktada 'jüri hala dışarıda'.

Daha fazla DÜZENLE:

-> İşte <- araçlar ve tezgahlarla ilgili diğer tüm tartışmalara eğlenceli bir bağlantı.

Son derece düşünülmüş bir elektronik tablo olan Gnumeric'i kullanmayı deneyebilirsiniz, ayrıca bir Open Office elektronik tablosu da vardır. Daha sonraki pratik yaşamlarında üniversitelerden sonra özellikle Excel'in elektronik tabloları kullanmanın güçlüklerini açıklamanız şartıyla, SPSS gibi bir şeyin lüksüne sahip olmayabilirler, ancak matematik ve programlama becerilerinden çok fazla talep etmeyen bu ücretsiz ürünlerden hala yararlı hizmet alabilirler. . Birçok ofis ortamı varsayılan olarak Excel içerir.

Bir bak bakalım:

http://groups.google.com/group/sci.stat.math/browse_thread/thread/26fe9a9a0d91139d# - İstatistikler ve Excel 2007

ve benzer referansları

http://groups.google.com/group/comp.soft-sys.stat.spss/browse_frm/thread/3940bcd6c6266f1b/d85edd4978e53568?hl=tr#d85edd4978e53568 Keeling, Kellie B. ve Pavur, Robert J. (2007). Dokuz istatistiksel yazılım paketinin güvenilirliği üzerine karşılaştırmalı bir çalışma. Hesaplamalı İstatistik ve Veri Analizi, 51, 3811-3831.

Ben CalEst oldum . Lisans, 10 dolar gibi ucuzdur ve hem hesaplamalar / grafikler hem de öğrencilerin pratik yapması için harika simülasyon / etkinlikler sağlar. Ayrıca, web sitelerinde, esas olarak yararlı bulabileceğiniz dağıtımlarda bazı araçlara sahiptirler.

Rguroo kullanmaya başladık. Bu yazılım yeni çıktı. R tabanlıdır, ancak R kodlaması bilgisi gerekmez. Aynı zamanda bir web uygulamasıdır, böylece bir tarayıcıda oturum açmanız yeterlidir. Öğrencilerim çalışmalarını herhangi bir aşamada kaydedebilir ve çalışmalarını tamamlamak için geri dönebilirler. Grafik kullanıcı arayüzü çok sezgisel ve çıktılar harika görünüyor.

Rguroo'nun beta sürümünü son üç yıldır California State University, Fullerton'daki tanıtım istatistikleri kurslarımızda kullanıyoruz. Şimdi (Ağustos 2019) resmi bir versiyon yayınladılar, bkz. Https://Rguroo.com. Bu, herhangi bir tarayıcıda çalışan bir web uygulaması İstatistik yazılımıdır. Bu yazılım öğretim için tasarlanmıştır ve fakülte için bire bir demo ve eğitim sunar; bir demo ayarlamak için e-posta veya onları arayın. Yazılım R'yi arka planda çalıştırıyor, ancak R'yi bilmenize gerek yok, hepsi nokta ve tık. Ayrıntılı çıktılar, harika grafik araçları, olasılık hesap makinesi ve simülasyon araçları gibi birçok harika özelliğe sahiptir. İşinizi her aşamada kaydedebileceğiniz ve geri dönüp kaldığınız yerden devam edebileceğiniz tekrarlanabilirlik özelliklerini seviyorum. Ayrıca çalışmalarınızı RGR dosyaları olarak adlandırdıkları şeylerle öğrencilerle paylaşabilirsiniz. Sonuç olarak ... harika bir şey ve kullanmaya devam ediyoruz.

Ben şahsen DataMelt yazılımını istatistik öğretimi için kullanıyorum . Çok iyi belgelenmiş, öğreticiler, kitaplar ve bakmak için birçok örnek var. Ayrıca önemli olan, herhangi bir örnek arayabilir ve makul bir yanıt alabilirsiniz (Javadoc ve kod snippet'lerinde). Öğrenciler sadece Python'u (varsayılan programlama dili) değil, aynı zamanda Java'da istatistiksel yöntemlerin nasıl kodlanacağını da öğrenebilirler. Bana göre, bu önemli bir güçtür: öğrencilerin R-stat gibi çok özel "istatistiksel" bir dil öğrenmeleri gerekmez. Java'yı aynı anda da öğrenebilirler, bu da sektöre gitmeye karar vereceklerse çok fazla fırsat açabilir.

Bir web uygulaması olan Rguroo adlı yeni bir yazılım var. İndirme veya kurulum gerektirmediği için kullanımı çok uygundur. Rguroo'nun bir R motoru vardır, ancak kullanımı R ve işaretli grafik arabirimini kullanarak R'nin gücünü kullanmanıza izin verdiği için R kodlaması gerektirmez. Her analiz kurtarılabilir ve tekrarlanabilir. Bu yazılımı son üç yıldır tanıtım ve orta düzey istatistik kurslarımız için kullanıyoruz. Bu noktada ücretsizdir ve www.Rguroo.com adresinde bir hesap oluşturabilirsiniz. Sahip olduğum bilgilere dayanarak, tüm fakülteler için ücretsiz kalacak ve öğrenciler için 10 ila 20 dolar arasında makul bir yıllık abonelik ücreti olacak.