针对考研概率论部分，以下是一些可能会出的题型和考查重点：
概率密度函数和分布函数的计算和性质
求解某个随机变量的概率密度函数（PDF）或分布函数（CDF）。
考察PDF和CDF的性质和计算，例如期望、方差、协方差等。
随机变量的数字特征
计算随机变量的期望、方差、协方差等数字特征。
考察数字特征的性质和计算方法。
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，例如马尔科夫链或泊松过程。
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，例如条件概率、全概率公式等。
运用决策理论来分析问题。
经典概率模型
利用古典概型、几何概型、伯努利概型进行概率计算。
利用常用公式（加法公式、条件概率公式、全概率公式、贝叶斯公式）计算概率。
二维随机变量
确定二维随机变量的分布。
利用二维均匀分布和正态分布计算概率。
求二维随机变量的边缘分布和条件分布。
概率不等式和切比雪夫不等式
利用切比雪夫不等式估计事件的概率。
推导概率不等式。
统计量和抽样分布
利用三大抽样分布（正态分布、t分布、F分布）的定义和性质进行判断。
计算统计量的概率及数字特征。
参数估计和假设检验
求总体分布中未知参数的矩估计和最大似然估计。
判断估计量的无偏性、有效性和一致性。
求单个或两个正态总体参数的置信区间。
对单个或两个正态总体参数进行假设检验。
应用题
通过实际应用背景，考察考生运用概率论知识解决实际问题的能力。
建议同学们在复习过程中，多做练习题和模拟题，特别是那些涉及多种知识点和复杂计算的应用题，以提高解题能力和应试水平。同时，要特别注意基本概念、公式和定理的掌握，避免在考试中因为概念不清或计算错误而失分。