编写统计软件可以使用多种编程语言，以下是几种常用的编程语言及其特点：
R语言
特点：R语言是专门用于统计分析和数据可视化的开源编程语言。它提供了丰富的统计函数和库，能够进行各种统计模型的建立和分析。R语言还有大量的扩展包可供使用，可以实现各种统计图表的绘制和数据处理。R语言的语法简洁易懂，非常适用于统计学专业人员。
Python
特点：Python是一种通用编程语言，也可以用于开发统计软件。它有很多统计分析库，如NumPy、Pandas和SciPy等，可以进行数据分析和统计建模。此外，Python还有机器学习库Scikit-learn和深度学习库TensorFlow等，可以进行更高级的统计分析和预测建模。
SAS
特点：SAS是一种商业统计软件，也是一种编程语言。它具有强大的数据处理和统计分析功能，并且有大量的统计过程和过程库可供使用。SAS还有良好的数据管理功能，可以进行数据清洗和数据变换。
SPSS
特点：SPSS是一种商业统计软件，它提供了可视化界面和编程语言两种方式来进行统计分析。SPSS的编程语言可以用于批处理数据分析和自动化任务。它有丰富的统计过程和过程库，方便用户进行各种统计分析和建模操作。
Java
特点：Java有许多自带的方法（函数）库，一些界面代码可以不用自己编写而是拿来就可以用，省精力省时间。对于小数据量的统计软件，Java的长处可以施展，但可能不如其他专门用于统计的编程语言高效。
C语言
特点：C语言较多地运用于操作系统和硬件编程，比如Linux操作系统的内核就是C语言编写的。对于需要高效处理大量数据的情况，C语言是一个选择，但对于统计软件来说，可能不如其他高级编程语言方便和高效。
建议
选择编程语言：根据具体需求和项目规模选择合适的编程语言。对于统计学专业人员，R语言是一个很好的选择；对于需要广泛数据处理和建模的项目，Python可能更为合适；对于需要大规模数据集处理和分析的企业级应用，SAS和SPSS可能更适合。
利用现有库：利用现有的统计分析库可以大大提高开发效率。例如，在Python中可以使用NumPy、Pandas和Scikit-learn等库进行数据处理和建模；在R语言中可以使用ggplot2、dplyr等包进行数据可视化。
注重用户体验：在设计统计软件时，注重用户界面的友好性和易用性，提供直观的操作步骤和良好的用户反馈机制，可以提高用户的使用体验和满意度。
考虑扩展性和可维护性：在设计统计软件时，考虑软件的扩展性和可维护性，以便将来能够轻松地添加新功能或修复已经发现的错误。
通过以上步骤和建议，可以有效地编写出功能强大且用户友好的统计软件。