Glavna prednost softverskih paketa otvorenog koda je njihova cijena. Besplatni su za komercijalnu i nekomercijalnu upotrebu. Međutim, ta pogodnost nosi i određene nedostatke. Svaki paket otvorenog koda i besplatni paket ima svoje mane.

Općenito, veliki korisnici obično zahtijevaju podršku proizvođača kada se pojavi problem u instalaciji ili radu softvera, kao i jamstvo ispravnog rada. S obzirom na prirodu softvera otvorenog koda, nije realno očekivati ​​da će se velika organizacija dovesti u poziciju da rješava probleme slanjem zahtjeva za ispravljanje pogrešaka u softveru na platformi GitHub.

Važno pitanje je postojanje dokumentacije i mogućnost obuke. Iako je situacija ovdje nešto bolja nego u prethodnom pitanju, za mnoge statističke pakete otvorenog koda nema dovoljno dobre dokumentacije, odnosno nema mogućnosti obuke. Međutim, za one najpopularnije mogu se pronaći opsežni i napredni online ili offline tečajevi, koji su vrlo često besplatni ili po vrlo niskim cijenama.

Mnogi besplatni statistički paketi također pokazuju slabosti u pogledu sveobuhvatnosti statističkih tehnika iz domene za koju su stvoreni, kao i razne tehničke nedostatke. Razlozi se opet nalaze u prirodi otvorenog koda ili besplatnih licenci: s obzirom na izostanak značajne komercijalne vrijednosti za autore, oni vrlo često ne mogu posvetiti dovoljno vremena potpunoj implementaciji svih potrebnih softverskih rješenja. Tehnički problemi također su uvelike povezani s popularnim rješenjima otvorenog koda.

Ova skupina statističkih paketa može se podijeliti prema sveobuhvatnosti statističkih tehnika na one koji tvrde da pokrivaju sve ili većinu značajnih statističkih tehnika za određenu domenu i djelomična rješenja koja se mogu pronaći na internetu, a koja se uglavnom odnose na jedan, dva ili manji skup statističkih tehnika koje rješavaju specifičan problem u određenom znanstvenom području.

R

R je programski jezik i okruženje za statističko računanje i grafičko prikazivanje. To je GNU projekt vrlo sličan S jeziku i okruženju razvijenom u Bell Labsu. R se može smatrati drugačijom implementacijom S jezika. Iako postoji značajna razlika, većina S koda radit će u R-u nepromijenjena. Radi na širokom rasponu UNIX platformi, Windows i macOS operativnih sustava.

Prvi put se pojavio 1990-ih i služio je kao implementacija statističkog programskog jezika S. Osnovni tim sastoji se od 20 ljudi, a dodatnih 50 radi kao ispravljači grešaka. Najveće snage su ekosustav paketa (ako postoji statistička tehnika, vjerojatno već postoji R paket za nju) i grafičke mogućnosti. Najšire se koristi u područjima financija i statistike.

R je integrirani skup softverskih rutina za manipulaciju podacima, izračune i grafički prikaz koji uključuje:

  • rutine za rukovanje i pohranu podataka,
  • skup operatora za izračune na nizovima, posebno matricama,
  • veliku, koherentnu i integriranu zbirku alata za analizu podataka,
  • grafičke rutine za analizu i prikaz podataka na zaslonu ili papiru i
  • dobro razvijen, jednostavan i učinkovit programski jezik koji ima grananje, iteraciju, korisnički definirane funkcije i I/O rutine.

Pojam "okruženje" trebao bi karakterizirati R kao namjerno razvijen koherentan sustav, a ne kao postupno povećanje broja vrlo specifičnih i nefleksibilnih alata, kao što je slučaj s većinom drugih statističkih paketa. Standardno razvojno okruženje uključeno je u instalaciju R-a, a uz njega, trenutno popularno RStudio okruženje, koje proizvodi istoimena tvrtka, nudi nešto naprednije opcije. RStudio je vrlo sličan integriranim razvojnim okruženjima u drugim programskim jezicima i ima sve alate potrebne za rad s R-om:

  • uređivač,
  • pomoć,
  • prozor za izlaz,
  • program za ispravljanje pogrešaka,
  • različiti dijagnostički alati,
  • inspektor varijabli itd.

R je dizajniran kao pravi programski jezik koji korisnicima omogućuje dodavanje novih funkcionalnosti definiranjem novih funkcija. Većina sustava napisana je u R-u. Za zadatke koji zahtijevaju intenzivno računanje, a time i veliku brzinu, omogućeno je povezivanje i pozivanje C, C++ i Fortran koda u stvarnom vremenu. Napredni korisnici mogu izravno pisati C kod i manipulirati R objektima.

R se može proširiti putem paketa. Postoji osam paketa koji dolaze s R instalacijom, a mnogi drugi dostupni su na CRAN stranicama, pokrivajući širok raspon moderne statistike. Dodatni paketi se instaliraju jednostavno iz naredbenog retka, nakon čega R okruženje pronalazi lokaciju paketa na internetu, sprema ga na lokalni disk, raspakirava ga i priprema za upotrebu. Budući da proširenje R-a ne zahtijeva ničije dopuštenje, R zajednica je vrlo aktivna u doprinosu novim paketima, tako da danas postoji nekoliko tisuća paketa dostupnih putem CRAN-a. Budući da je snažno vezan za akademsku zajednicu, svako novo područje istraživanja vjerojatno će imati R paket, pa R prati najnovije istraživačke trendove.

R je vrlo objektno orijentiran i više je od statističkog programskog jezika. R je postao alat za rudarenje podataka. Velika snaga R-a leži u generiranju statičke grafike koja može proizvesti visokokvalitetne grafove, uključujući matematičke simbole. Pomoću dodatnih paketa moguće je stvoriti dinamičke i interaktivne grafove.

Najveći problem s R-om povijesno je bila organizacija memorije, zbog čega je imao problem s veličinom podataka (u osnovnoj verziji svi se podaci učitavaju u RAM). Iako je R povijesno bio ograničen radnom memorijom (RAM-om), moderni ekosustav otvorenog koda kroz pakete poput Apache Arrow i data.table omogućuje besplatnu obradu golemih skupova podataka (Big Data) izravno s diska.

Također, programeri koji dolaze iz drugih programskih jezika smatraju R čudnim. R se temelji na jeziku S koji je razvijen krajem 1970-ih, no njegova moderna arhitektura koristi napredne principe funkcionalnog programiranja.

Postoji i problem interaktivnosti koji se prevladava kombiniranjem R-a s JavaScriptom. Na toj osnovi, trenutno je najpopularnija biblioteka Shiny, koja olakšava izradu interaktivnih R skripti koje se pokreću putem web preglednika.

Upotrebu R-a podržava njegova široka upotreba u industriji i akademskoj zajednici, njegova snaga i fleksibilnost, vrlo velika korisnička baza, bogatstvo knjiga i dokumentacije te dostupnost nekoliko kvalitetnih radnih okruženja. Međutim, R nije jednostavan za korištenje i vrlo ga je teško naučiti u usporedbi s drugim statističkim paketima.

Gretl

(Gnu Regression, Econometrics and Time-series Library)

Gretl je dizajniran za rješavanje ekonometrijskih problema te analizu i modeliranje vremenskih serija, te je u nekim aspektima besplatni pandan programu EViews.

Ima problema s radom s velikim skupovima podataka.

Gretl dolazi s opcijama za testove stacionarnosti, omogućujući korisniku da odabere vrstu testa. Predviđanja se izrađuju automatski i uključuju stvarne vrijednosti, točkaste procjene, intervalna predviđanja i grafove. Posebno je prikladan za diferencijaciju ili serije koje uključuju autokorelaciju.

Gephi

Gephi je besplatni statistički alat otvorenog koda za analizu grafova (mreža). Postoje verzije za sve glavne operativne sustave: Windows, Mac OS i Linux.

Gephi omogućuje vizualizaciju i analizu različitih vrsta mreža, otkrivanje strukture veza između objekata (analiza veza), analizu i stvaranje bioloških i društvenih mreža. Kao rezultat toga, dobivaju se sve važne metrike mreže: stupanj mreže, povezanost, bliskost, gustoća, duljina puta, promjer mreže, modularnost, koeficijent klasteriranja itd.

Gephi ne zahtijeva programerske vještine i ima mogućnost proširenja instaliranjem dodataka. Postoji online zajednica koja radi na razvoju dodataka, tako da je moguće pronaći gotova rješenja za mnoge standardne probleme.

PSPP

PSPP ima za cilj biti besplatni ekvivalent SPSS-a. Krajnji plan je potpuno kopirati funkcionalnost SPSS-a, te je od svog početka 1998. godine s vremenom izrastao u vrlo stabilnu i funkcionalnu besplatnu zamjenu za osnovne i srednje napredne statističke analize iz SPSS-a, iako ga i dalje razvija razmjerno mali tim.

Iako po korisničkom sučelju i organizaciji programa vrlo nalikuje SPSS-u te nema problema s veličinom podataka, njegov najveći problem je vrlo mali skup implementiranih statističkih postupaka.