考研概率论的学习需要关注以下几个关键领域：
概率论基础
随机事件与概率
样本空间与随机事件
概率的定义与性质
条件概率与概率的乘法公式
贝叶斯公式
随机变量及其分布
随机变量的概念及分类
离散型随机变量概率分布及其性质
连续型随机变量概率密度及其性质
分布函数及其性质
常见分布（如二项分布、泊松分布、均匀分布、正态分布等）
多维随机变量及其分布
联合分布、边缘分布、条件分布
随机变量的独立性
随机变量的简单函数的分布
随机变量的数字特征
数学期望、方差的定义、性质和计算
协方差、相关系数和矩的定义、性质和计算
大数定律和中心极限定理
切比雪夫不等式
中心极限定理
数理统计基础
参数估计（如矩估计、极大似然估计）
假设检验的基本原理和步骤
回归分析（线性回归模型的建立、参数估计和假设检验）
时间序列分析（平稳性、自相关性和谱分析）
实际应用
能够将概率论知识应用于实际问题中
理解概率论与高等数学、线性代数的联系
能够运用高等数学知识解决概率统计问题（如定积分、二重积分）
为了有效学习，建议制定合理的学习计划，构建知识框架，并通过强化练习来巩固所学内容。理解基本概念和原理比单纯记忆公式更为重要，同时，结合实际例子来加深理解，并能够灵活运用所学知识解决实际问题。