统计学考研数学主要考察的内容包括：
概率论与数理统计：
涉及随机事件及其运算、概率的定义与性质、条件概率、贝叶斯定理、随机变量及其分布（离散型和连续型）、多维随机变量及其联合分布、边缘分布和条件分布、随机变量的独立性、随机变量函数的分布、大数定律和中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计（矩估计、极大似然估计）、假设检验、方差分析、回归分析等。
线性代数：
包括矩阵的概念、行列式、矩阵的运算、逆矩阵、分块矩阵、线性方程组、向量空间、基与坐标、子空间、线性相关性、线性无关组、维数、矩阵的秩、欧几里得空间、内积和范数、正交矩阵、特征值与特征向量、相似矩阵、二次型等。
微积分：
涵盖函数的极限、连续性、导数、微分、中值定理、不定积分、定积分、反常积分、多元函数微积分学（偏导数、全微分、极值问题、多重积分、曲线积分和曲面积分）等内容。
其他可能涉及的科目：
数值分析、运筹学、优化理论等，这些内容在统计学研究和应用中也非常重要。
具体的考试科目可能因招生单位和专业而异，需要参考相关招生单位发布的招生简章和考试大纲。例如，有的院校可能要求考数学一，包括高等代数、高等数学、概率论与数理统计、常微分方程，而有的院校可能要求考数学三。
还需要注意，统计学专业的核心课程通常包括数学分析、几何代数、数学实验、常微分方程、复变函数、实变与泛函、概率论、数理统计、多元统计分析等。
