MATLAB收费，不过国内盗版也无所谓啦。有图形界面，相关的教材也多，不过MATLAB是一种数学工具，除了统计学之外还有很多用处。
1.matlab的语法更适合于矩阵操作。R的矩阵操作就要稍弱一点了。
2.R有大量的新的且高质量的包可用。如果一个研究者提出了一个新算法，实现这个算法的R包很快就出来了。但是，matlab几乎无这种可能。不过，matlab提供了很多工具箱，是成熟的、组织良好的一些算法的实现。包和工具箱，就好比是零售和批发的关系。哪个更好，依人而论。
3.R是免费的，轻量级的。matlab的很贵的，并且也是很笨重的。
4.在统计学方面，特别是在内置函数数量和质量以及处理大数据集的能力上，R要优于matlab。
5.R有CRAN，在这里几乎可以找到所有需要的东西，包括最新的算法的实现和常用统计技术。matlab的论坛东西相对较少。
6.matlab的文档写的更好。
7.matlab的UI比R更漂亮，不过Rstudio差不多弥补了R的这个不足。
SAS和R是统计软件，更偏向于统计分析，MATLAB是数学软件，应用区域更广，但在统计方面没有那么专业。R语言和SAS语言在统计方面的比较：
1. R语言上手比较容易，SAS语言较为晦涩
2.R针对行与行之间的运算比SAS容易
3.SAS比R要成熟，很多分析都可以直接用，而不用自己写函数
4.SAS处理大数据更有优势
你可以根据自己的情况选择
您好！R语言和Matlab是比较常用的软件，二者各有千秋。Matlab有数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能，而R语言的统计计算和Package包让程序实现非常便捷。有时两者同时使用会大大提高代码效率，所以今天就总结下如何配合使用Matlab和R。
