对于MATLAB这一统计软件，在什么情况下更适合使用呢？使用MATLAB可以得到数据的哪些特征？
相比较R等数学语言相比，Matlab偏重工程，和Erlang、Scheme、Pyrhon等通用编程语言相比，Matlab需要的编程背景更少。
Matlab在国内大学中比较普及，中文文献比较多。因为编程简单，拥有很多工具箱，而你实现功能其实就是调用下就可以了，因此非常适合业余开发者。
Matlab本身是图灵等价的编程语言，换言之，任何图灵等价的别的语言（比如C语言，汇编和Basic语言）能做的事情，在不考虑性能的情况下，Matlab肯定也能做。
Matlab的缺点是效率低。
就拿现在的大数据分析来说，医药上有关血液的数据是很大量的，但我一直有一个盲点：一大堆数据摆在你眼前，你从这些数据中能得到哪些东西？
这不是编程工具能直接给你的。你首先要有领域的知识，关于医药，这个我不懂，我只能打个比方。
比如说你要研究某种药物的代谢和某个生理指标的关系，那么你首先要一些猜想，也就是你得猜测分析哪些东西也许是有用的。然后数学建模，找出相关指标。
用某种算法，比如正交分析或者线性回归，然后编程计算，然后验证你的数据，这是需要你的领域知识的。你什么都不知道的情况下，指望程序能自动分析数据的规律，那是不可能的。
在数据建模上，在计算统计中。
MATLAB是一个强大的软件，个人觉得在做仿真时用处很大
光学中研究散斑的统计特征就需要使用matlab进行仿真。