数理统计是一门研究如何从数据中提取信息、进行推断和预测的学科。它主要包括描述性统计、推断性统计和概率论三个方面。以下是一些常用的数理统计思路和方法：
1.描述性统计：通过对数据的整理、分类、汇总等手段，对数据进行概括性的分析，以揭示数据的内在规律和特征。常用的描述性统计量有均值、方差、标准差、偏度、峰度等。
2.推断性统计：通过对样本数据的分析，推断总体的特征和参数。常用的推断性统计方法有假设检验、置信区间估计、回归分析等。
3.概率论：研究随机现象的规律性，为数理统计提供理论基础。常用的概率论方法有条件概率、独立性检验、贝叶斯定理等。
4.假设检验：通过对比观察到的数据与理论预期值之间的差异，来判断原假设是否成立。常用的假设检验方法有t检验、卡方检验、F检验等。
5.置信区间估计：根据样本数据，给出总体参数的一个可能范围。常用的置信区间估计方法有置信上限和置信下限。
6.回归分析：研究两个或多个变量之间的关系，建立数学模型，并用该模型对未知数据进行预测。常用的回归分析方法有线性回归、多项式回归、逻辑回归等。
7.方差分析：比较两个或多个样本均值是否存在显著差异。常用的方差分析方法有单因素方差分析、多因素方差分析等。
8.时间序列分析：研究随时间变化的数据序列，寻找其内在的规律和趋势。常用的时间序列分析方法有自相关分析、移动平均法、指数平滑法等。