一、 SPSS统计软件
SPSS(Statistical Product and Service Solutions)，"统计产品与服务解决方案"软件。最初软件全称为"社会科学统计软件包"(SolutionsStatistical Package for the Social Sciences)，但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为"统计产品与服务解决方案"，标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称SPSS，有Windows和Mac OS X等版本。
1984年SPSS总部首先推出了世界上第一个统计分析软件微机版本SPSS/PC+，开创了SPSS微机系列产品的开发方向，极大地扩充了它的应用范围，并使其能很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域。世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价。
软件功能
SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件，它最突出的特点就是操作界面极为友好，输出结果美观漂亮。它将几乎所有的功能都以统一、规范的界面展现出来，使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能，对话框展示出各种功能选择项。用户只要掌握一定的Windows操作技能，精通统计分析原理，就可以使用该软件为特定的科研工作服务。SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据，数据接口较为通用，能方便的从其他数据库中读入数据。其统计过程包括了常用的、较为成熟的统计过程，完全可以满足非统计专业人士的工作需要。输出结果十分美观，存储时则是专用的SPO格式，可以转存为HTML格式和文本格式。对于熟悉老版本编程运行方式的用户，SPSS还特别设计了语法生成窗口，用户只需在菜单中选好各个选项，然后按"粘贴"按钮就可以自动生成标准的SPSS程序。极大的方便了中、高级用户。
SPSS for Windows是一个组合式软件包，它集数据录入、整理、分析功能于一身。用户可以根据实际需要和计算机的功能选择模块，以降低对系统硬盘容量的要求，有利于该软件的推广应用。SPSS的基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等等。SPSS统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类，每类中又分好几个统计过程，比如回归分析中又分线性回归分析、曲线估计、Logistic回归、Probit回归、加权估计、两阶段最小二乘法、非线性回归等多个统计过程，而且每个过程中又允许用户选择不同的方法及参数。SPSS也有专门的绘图系统，可以根据数据绘制各种图形。
虽然如此，SPSS for Windows由于其操作简单，已经在我国的社会科学、自然科学的各个领域发挥了巨大作用。该软件还可以应用于经济学、数学、统计学、物流管理、生物学、心理学、地理学、医疗卫生、体育、农业、林业、商业等各个领域。
功能特点
1)数据自动处理； 2)强大的统计功能； 3)完全的Windows风格，操作界面友好，易于操作； 4)良好的帮助系统和自学功能； 5)简单的编程； 6)完美的图形处理能力； 7)采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据，强大的数据对接功能，能方便的从其他数据库读入数据； 8)支持DLE和Active技术； 9)内置VBA客户语言； 10)强大的函数功能和internet功能。
二、 Stata统计软件
Stata 是一套提供其使用者数据分析、数据管理以及绘制专业图表的完整及整合性统计软件。它提供许许多多功能，包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式。用Stata绘制的统计图形相当精美。
版本的STATA采用最具亲和力的窗口接口，使用者自行建立程序时，软件能提供具有直接命令式的语法。Stata提供完整的使用手册，包含统计样本建立、解释、模型与语法、文献等超过一万余页的出版品。
除此之外，Stata软件可以透过网络实时更新每天的最新功能，更可以得知世界各地的使用者对于STATA公司提出的问题与解决之道。使用者也可以透过Stat软件logoa Journal获得许许多多的相关讯息以及书籍介绍等。另外一个获取庞大资源的管道就是Statalist，它是一个独立的listserver，每月交替提供使用者超过1000个讯息以及50个程序。
统计功能
Stata的统计功能很强，除了传统的统计分析方法外，还收集了近20年发展起来的新方法，如Cox比例风险回归，指数与Weibull回归，多类结果与有序结果的logistic回归，Poisson回归，负二项回归及广义负二项回归，随机效应模型等。具体说， Stata具有如下统计分析能力:。
数值变量资料的一般分析:参数估计，t检验，单因素和多因素的方差分析，协方差分析，交互效应模型，平衡和非平衡设计，嵌套设计，随机效应，多个均数的两两比较，缺项数据的处理，方差齐性检验，正态性检验，变量变换等。
分类资料的一般分析:参数估计，列联表分析 ( 列联系数，确切概率 ) ，流行病学表格分析等。
等级资料的一般分析:秩变换，秩和检验，秩相关等
相关与回归分析:简单相关，偏相关，典型相关，以及多达数十种的回归分析方法，如多元线性回归，逐步回归，加权回归，稳键回归，二阶段回归，百分位数 ( 中位数 ) 回归，残差分析、强影响点分析，曲线拟合，随机效应的线性回归模型等。
其他方法:质量控制，整群抽样的设计效率，诊断试验评价， kappa等。
三、Python程序设计语言
Python(英语发音:/?pa?θ?n/), 是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言，由Guido van Rossum于1989年底发明，第一个公开发行版发行于1991年，Python 源代码同样遵循 GPL(GNU General Public License)协议。Python语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型(有时甚至是程序的最终界面)，然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。
if语句，当条件成立时运行语句块。经常与else, elif(相当于else if) 配合使用。
for语句，遍历列表、字符串、字典、集合等，依次处理迭代器中的每个元素。
while语句，当条件为真时，循环运行语句块。
try语句。与except,finally配合使用处理在程序运行中出现的异常情况。
class语句。用于定义。
def语句。用于定义函数和类型的方法。
pass语句。表示此行为空，不运行任何操作。
assert语句。用于程序调试阶段时测试运行条件是否满足。
with语句。Python2.6以后定义的语法，在一个场景中运行语句块。比如，运行语句块前加密，然后在语句块运行退出后解密。
yield语句。在迭代器函数内使用，用于返回一个元素。自从Python 2.5版本以后。这个语句变成一个运算符。
raise语句。制造一个错误。
import语句。导入一个模块或包。
from import语句。从包导入模块或从模块导入某个对象。
import as语句。将导入的对象赋值给一个变量。
in语句。判断一个对象是否在一个字符串/列表/元组里。
对象的方法是指绑定到对象的函数。调用对象方法的语法是instance.method(arguments)。它等价于调用Class.method(instance, arguments)。当定义对象方法时，必须显式地定义第一个参数，一般该参数名都使用self，用于访问对象的内部数据。
四、R语言
R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。
R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。其功能包括:数据存储和处理系统;数组运算工具(其向量、矩阵运算方面功能尤其强大);完整连贯的统计分析工具;优秀的统计制图功能;简便而强大的编程语言:可操纵数据的输入和输出，可实现分支、循环，用户可自定义功能。
与其说R是一种统计软件，还不如说R是一种数学计算的环境，因为R并不是仅仅提供若干统计程序、使用者只需指定数据库和若干参数便可进行一个统计分析。R的思想是:它可以提供一些集成的统计工具，但更大量的是它提供各种数学计算、统计计算的函数，从而使使用者能灵活机动的进行数据分析，甚至创造出符合需要的新的统计计算方法。
该语言的语法表面上类似 C，但在语义上是函数设计语言(functional programming language)的变种并且和Lisp以及APL有很强的兼容性。特别的是，它允许在"语言上计算"(computing on the language)。这使得它可以把白表达式作为函数的输入参数，而这种做法对统计模拟和绘图非常有用。
R是一个免费的自由软件，它有UNIX、LINUX、MacOS和WINDOWS版本，都是可以免费下载和使用的。在那儿可以下载到R的安装程序、各种外挂程序和文档。在R的安装程序中只包含了8个基础模块，其他外在模块可以通过CRAN获得。
R的原代码可自由下载使用，亦有已编译的执行档版本可以下载，可在多种平台下运行，包括UNIX(也包括FreeBSD和Linux)、Windows和MacOS。 R主要是以命令行操作，同时有人开发了几种图形用户界面。
R内含多种统计学及数字分析功能。因为S的血缘，R比其他统计学或数学专用的编程语言有更强的物件导向(面向对象程序设计)功能。
R的另一强项是绘图功能，制图具有印刷的素质，也可加入数学符号。
虽然R主要用于统计分析或者开发统计相关的软体，但也有人用作矩阵计算。其分析速度可媲美GNU Octave甚至商业软件MATLAB。
R的功能能够通过由用户撰写的套件增强。增加的功能有特殊的统计技术、绘图功能，以及编程界面和数据输出/输入功能。这些软件包是由R语言、LaTeX、Java及最常用C语言和Fortran撰写。下载的执行档版本会连同一批核心功能的软件包，而根据CRAN纪录有过千种不同的软件包。其中有几款较为常用，例如用于经济计量、财经分析、人文科学研究以及人工智能。
1、通过选择菜单:
程序包->安装程序包->在弹出的对话框中，选择你要安装的包，然后确定。
2、使用命令
install.packages("package_name","dir")
package_name:是指定要安装的包名，请注意大小写。
dir:包安装的路径。默认情况下是安装在..\library 文件夹中的。可以通过本参数来进行修改，来选择安装的文件夹。
3、本地来安装
如果你已经下载的相应的包的压缩文件，则可以在本地来进行安装。请注意在windows、unix、macOS操作系统下安装文件的后缀名是不一样的:
1)linux环境编译运行:tar.gz文件
2)windows 环境编译运行 :.zip文件
3)MacOSg环境编译运行:.tgz文件
注:包安装好后，并不可以直接使用，如果在使用包中相关的函数，必须每次使用前包加载到内存中。通过library(package_name)来完成。
折叠加载包
包安装后，如果要使用包的功能。必须先把包加载到内存中(默认情况下，R启动后默认加载基本包)，加载包命令。