统计计算程序可以使用以下编程语言编写：
R语言
R语言是统计学家和数据科学家最常用的编程语言之一，具有强大的统计分析和数据可视化功能。它拥有大量的统计包和库，语法简洁易懂，适合数据分析和统计建模。R语言还有庞大的社区支持，用户可以方便地获取各种开源的统计分析工具和包。
Python
Python是一种通用编程语言，也广泛用于统计学和数据分析。它拥有丰富的科学计算库，如NumPy、Pandas和SciPy等，可以进行数据处理、统计分析和机器学习等工作。Python语言的易读性和简洁性也使其成为广大统计学家和数据科学家的首选。
SAS
SAS是一种商业化的统计分析软件，同时也是一种编程语言。SAS具有强大的数据处理和统计分析能力，广泛应用于商业和学术领域。SAS语言相对于R和Python来说更加复杂，但在企业级数据分析和大规模数据处理方面有着独特的优势。
MATLAB
MATLAB是一种专为科学计算和数据可视化而设计的编程语言。它拥有丰富的数学和统计函数库，适用于各种统计分析和建模任务。MATLAB语言的强大之处在于其矩阵操作和数据处理的能力，可以高效地处理大规模数据。
SQL
SQL（Structured Query Language）是用于管理和操作关系型数据库的语言。虽然它主要用于数据管理，但在统计计算中，SQL也常用于数据查询和预处理。
Stata
Stata是一种专门用于数据分析和统计建模的软件，也具有自己的编程语言。Stata语言简洁易学，可以进行各种统计模型的建立和分析。Stata还拥有丰富的数据处理和统计分析命令，适用于各种统计学研究。
建议
初学者：可以从Python开始，因为它的语法简洁易懂，且有丰富的库支持数据分析和可视化。
专业人士：可以根据具体需求选择R语言或SAS，它们在统计分析和数据建模方面非常强大，且有庞大的社区支持。
大规模数据处理：MATLAB和SAS在处理大规模数据方面表现优秀，适合进行复杂的数据分析和建模。
根据你的具体需求和背景，选择最适合你的编程语言可以大大提高统计计算工作的效率和准确性。