數理統計是壹門研究如何從數據中提取信息、進行推斷和預測的學科。它主要包括描述性統計、推斷性統計和概率論三個方面。以下是壹些常用的數理統計思路和方法：
1.描述性統計：通過對數據的整理、分類、匯總等手段，對數據進行概括性的分析，以揭示數據的內在規律和特征。常用的描述性統計量有均值、方差、標準差、偏度、峰度等。
2.推斷性統計：通過對樣本數據的分析，推斷總體的特征和參數。常用的推斷性統計方法有假設檢驗、置信區間估計、回歸分析等。
3.概率論：研究隨機現象的規律性，為數理統計提供理論基礎。常用的概率論方法有條件概率、獨立性檢驗、貝葉斯定理等。
4.假設檢驗：通過對比觀察到的數據與理論預期值之間的差異，來判斷原假設是否成立。常用的假設檢驗方法有t檢驗、卡方檢驗、F檢驗等。
5.置信區間估計：根據樣本數據，給出總體參數的壹個可能範圍。常用的置信區間估計方法有置信上限和置信下限。
6.回歸分析：研究兩個或多個變量之間的關系，建立數學模型，並用該模型對未知數據進行預測。常用的回歸分析方法有線性回歸、多項式回歸、邏輯回歸等。
7.方差分析：比較兩個或多個樣本均值是否存在顯著差異。常用的方差分析方法有單因素方差分析、多因素方差分析等。
8.時間序列分析：研究隨時間變化的數據序列，尋找其內在的規律和趨勢。常用的時間序列分析方法有自相關分析、移動平均法、指數平滑法等。