商业软件

开源软件的苦与乐

  • Posted on: 5 November 2009
  • By: kzeng

开源软件的一点感想,不过不是说 Drupal (当然 Drupal 作为开源软件的一种也有同样的问题),而是 R。原本只做数学分析模型,不做统计计量模型,但是无数的 reviewer 都说: 证据呢?好吧,作计量,但是简单的计量回归已经无法满足“人民群众日益增长的复杂要求”,所以做数值模拟,做蒙特卡洛,用到 R,虽然以前没怎么用过,但是编程语言都有相通之处,譬如和 Excel 里的 VBA 相比, loop 或者 flow control 的结构基本相同(除了不用写 end if 或者 next i,略省些力气),再就是把 Cells (i, j) 换成 Mat[i, j] (总之只要把一个 spread sheet 看成一个 matrix,基本的思路都是一样,当然 R 可以直接进行 vector 运算,譬如 elseif,这个要方便很多),做模拟和矩阵运算,R 的效率都很不错,code 也简单,譬如重复 probit 估测一千次,R 里面不过几行代码,不到一分钟的运算,这点比以前常用的 Stata 要好很多 —— 这是开源软件灵活性的好处。

但是作一些简单的操作,却又凸现了开源软件的协调问题 (coordination problem)。举个最简单的例子,在 panel data 里生成 lagged variable。这样的操作在 Stata 里只有一行指令:

gen lag_var=l.var

(当然你要先用 xt 设置好 panel data)。但是在 R 里面,尽管 time-series data 相关 package 里有定义好的 lagged variable 函数,但是在 panel data 相关的 package 里面却没有,因此如果想完成这样一个简单的操作,必须写一个复杂的函数,把需要 lag 的 variable 从panel data 的 data.frame  里按照unit抽出来,设置为 time-series data,然后生成 lagged variable, 再用 cbind 合并回去,然后用 by 按照不同的 unit,再用 rbind 把各个 unit 的生成的 row 合并回去,然后 do.call 。

如果作 dynlm 和作 plm package的人能合作一下,统一做一个根据数据类型生成 lagged variable 的函数岂不是很方便( Stata 里的 laggged variable 指令是同时适用于 time-series data 和 panel-data 的)——也许这就是商业软件的好处吧,至少相互协调的很好。

当然这还不是最麻烦的地方。最麻烦的问题在于开源软件给了你灵活性的同时,也要求你很多东西要 DIY,虽然有很多现成的 package ,但是这些 package 都是大家自愿贡献的,所以不可能要求他非常的全面,当你需要一些 package 里没有的东西的时候,就不得不自己动手了,譬如想对 panel data 作一下 fixed effects poisson/negative binomial regression, plm package 里没有,其他任何的 package 中也没有找到,自己写? 虽然这在 Stata 里只是 xtpoisson / xtnbreg 这么简单,虽然这在技术上也不算太高深(Wooldridge 那本关于 panel data的教科书里有算法),但是从头开始写起恐怕没有一个星期是弄不完,并且问题在于我只是一个打酱油的 –,- … …

结论:开源软件固然好,商业软件离不了:)

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