摘要：统计学通常需要用到计算机编程，原因如下：1. 数据处理：随着数据量的增加，传统的手工计算已无法满足要求。编程可以帮助快速、准确地进行数据清洗、转换和处理。2. 复杂分析：许多统计分析方法，特别是涉及大规模数据...

统计学通常需要用到计算机编程，原因如下：

1. 数据处理：随着数据量的增加，传统的手工计算已无法满足要求。编程可以帮助快速、准确地进行数据清洗、转换和处理。

2. 复杂分析：许多统计分析方法，特别是涉及大规模数据集或复杂模型的分析（如机器学习、贝叶斯分析等），都需要通过编程来实现。

3. 重复性和自动化：通过编写程序，可以自动化重复性任务，提高效率和一致性。

4. 模型构建与验证：构建统计模型（如回归分析、时间序列预测等）需要大量计算，编程工具可以帮助快速实现和验证模型。

5. 可视化：编程语言和软件（如Python的Matplotlib、R的ggplot2等）可以生成高质量的图表和报告，帮助更好地理解数据和传达结果。

6. 大数据集：处理大数据集时，编程能力显得尤为重要，因为许多分析所需的计算无法在传统的软件中以手工方式完成。

因此，掌握编程技能对于现代统计学工作者来说是非常重要的，常用的编程语言包括R、Python、SAS、MATLAB等。