考研概率论与数理统计的大题通常考查以下几个方面：
随机变量及其分布
包括离散型随机变量和连续型随机变量。
概率分布如二项分布、泊松分布、均匀分布、正态分布等。
计算随机变量的期望值、方差、协方差等统计量。
多维随机变量
处理二维或更高维度的随机变量问题。
包括计算条件概率、边缘分布、独立性检验、协方差矩阵等。
随机变量的函数的分布，如两个随机变量的和、乘积等的分布问题。
极限定理
包括大数定律和中心极限定理。
证明或应用这些定理，例如通过中心极限定理来估计样本均值的分布。
参数估计
包括最大似然估计、矩估计等方法。
根据给定的数据集，计算参数的估计值，并讨论其性质。
假设检验
包括单样本t检验、卡方检验、F检验等。
根据数据和假设，选择合适的检验方法，计算p值，并得出结论。
回归分析
建立回归模型，进行参数估计和假设检验，以及对模型进行诊断和改进。
贝叶斯统计
使用贝叶斯方法进行参数估计或假设检验。
随机过程
理解和模拟随机过程，例如马尔科夫链或者泊松过程。
运用随机模拟方法来求解问题。
概率密度函数和分布函数的计算和性质
求某个随机变量的概率密度函数或分布函数。
概率密度函数和分布函数的性质和计算。
随机变量的数字特征
求随机变量的期望、方差、协方差等数字特征。
数字特征的性质和计算。
大数定律和中心极限定理
证明或解释大数定律和中心极限定理。
运用这些定理来计算概率或推导结论。
随机过程和随机模拟
理解和模拟随机过程。
运用随机模拟方法来求解问题。
贝叶斯分析和决策理论
理解和应用贝叶斯分析方法。
运用决策理论来分析问题。
这些知识点通常会在考研的概率论与数理统计部分中出现，考生需要全面理解和掌握这些概念和计算方法，才能在考试中取得好成绩。
