Введение

gretl — это статистический пакет с открытым исходным кодом, предназначенный главным образом для эконометрики. Название является акронимом от Gnu Regression, Econometrics and Time series Library. Он имеет как графический пользовательский интерфейс (GUI), так и интерфейс командной строки. Программа написана на языке C, использует GTK+ в качестве инструментария для создания графического интерфейса и вызывает gnuplot для генерации графиков. Собственный язык скриптов gretl известен как hansl (см. ниже); он также может использоваться совместно с TRAMO/SEATS, R, Stata, Python, Octave, Ox и Julia. В состав пакета входят все основные статистические методы, применяемые в современной эконометрике и анализе временных рядов. Дополнительные оценки и тесты доступны через пользовательские пакеты функций, написанные на hansl. gretl может экспортировать модели в файлы LaTeX. Помимо английского языка, gretl также доступен на албанском, баскском, болгарском, каталонском, китайском, чешском, французском, галисийском, немецком, греческом, итальянском, польском, португальском (в обоих вариантах), румынском, русском, испанском, турецком и украинском языках. Gretl неоднократно рассматривался в журнале Journal of Applied Econometrics, а в последнее время — в Australian Economic Review. Обзор также был опубликован в Journal of Statistical Software в 2008 году. С тех пор в этом журнале было опубликовано несколько статей, в которых gretl используется для реализации различных статистических методов.

Поддерживаемые форматы данных

gretl предлагает собственный полностью документированный формат данных на основе XML. Он также может импортировать файлы форматов ASCII, CSV, databank, EViews, Excel, Gnumeric, GNU Octave, JMulTi, электронные таблицы OpenDocument, PcGive, RATS 4, SAS xport, SPSS и Stata. Начиная с версии 2020c, поддерживаются форматы GeoJSON и Shapefile для создания тематических карт. Экспорт данных возможен в форматы Stata, GNU Octave, R, CSV, JMulTi и PcGive.

Генерация случайных чисел

Производство случайных чисел (RNG) в gretl было изучено и протестировано в Ялте и Шрайбер (2012). Авторы заключают: "Наши результаты показывают, что процедуры, связанные с RNG в gretl, реализованы корректно и демонстрируют хорошие результаты в трех наборах стресс-тестов TestU01".