概率论考研的主要内容包括以下几个方面：
随机事件与概率
随机实验的基本知识
事件的运算（如并、交、差运算）
条件概率的计算
全概率公式和贝叶斯公式
随机变量及其分布
离散型随机变量与连续型随机变量的定义
常见的分布函数（如二项分布、正态分布、指数分布等）
数学期望、方差的计算
概率密度函数、分布函数、常见分布的性质和参数估计
大数法则与中心极限定理
大数法则：样本平均数逐渐接近理论期望值的现象
中心极限定理：大样本下的样本均值近似服从正态分布
统计量及其概率分布
统计量的定义和性质
统计量的概率分布
参数估计
充分完备统计量
矩估计、极大似然估计、区间估计
估计无偏性、最小方差无偏估计
假设检验
两类错误与概率
功效函数、检验水平
常见总体的参数检验
回归分析
线性回归模型的参数估计、假设检验
方差分析
方差分析的基本原理和应用
马尔科夫链
马尔科夫链的基本性质和应用
此外，考研概率论与数理统计的考试还可能涉及数学分析中的级数、线性代数中的二次型、实变函数中的测度论等内容。
建议同学们在复习时，从基础概念入手，逐步建立牢固的知识框架，重点掌握随机变量及其分布、大数法则与中心极限定理、参数估计和假设检验等核心内容，同时多做习题以加深理解和应用能力。
