考研概率分析方法主要包括以下几个方面：
事件与概率
了解事件、随机事件、必然事件、不可能事件等基本概念。
能够计算事件发生的概率。
条件概率与独立性
学习条件概率和乘法定理。
理解事件的相互独立性概念。
随机变量及其分布
掌握随机变量的定义、分布函数和概率密度函数。
能够计算随机变量的相关指标，如均值、方差等。
二项分布和泊松分布
了解二项分布和泊松分布的定义、特点和计算方法。
能够运用于实际问题。
正态分布
熟悉正态分布的基本性质、标准化处理。
能够求解与正态分布相关的问题。
参数估计和假设检验
掌握参数估计的方法，如极大似然估计。
学习假设检验的基本思路。
数据分析方法
分类资料的统计分析：
单样本资料与总体比较（二分类资料：小样本用二项分布进行确切概率法检验，大样本用U检验；多分类资料用Pearsonχ²检验）。
四格表资料的统计分析（n>40且理论数大于5用Pearsonχ²检验，n>40且理论数大于1且至少存在一个理论数小于5的格子数行列表中格子总数的25%用Fisher’s确切概率法检验）。
R×C表资料的统计分析（列变量为效应指标且为有序多分类变量，行变量为分组变量，用CMHc²或Kruskal-Wallis的秩和检验；列变量为效应指标且为无序多分类变量，行变量为有序多分类变量，作nonezerocorrelationanalysis的CMHc²；列变量和行变量均为有序多分类变量，可以作Spearman相关分析；列变量和行变量均为无序多分类变量，可以作χ²检验）。
解题方法
理解题目：仔细阅读题意，明确所给条件和要求。
建立模型：根据题目内容，将问题转化为概率论的语言，建立相应的数学模型。
运用概率知识：运用所学的概率知识和公式，进行计算和推导，注意将概率问题转化为数学运算问题。
理解结果：对计算结果进行合理解释，将其转化为实际问题的解释。
这些方法可以帮助考研学生在概率论与数理统计部分取得更好的成绩。建议学生在备考过程中多做习题，加深对各个知识点的理解和应用能力。