考研统计学主要考察的内容包括：
1. 概率论基础：随机事件、概率的定义与性质、条件概率、贝叶斯定理等。
2. 随机变量及其分布：离散型随机变量（如二项分布、泊松分布）和连续型随机变量（如正态分布、指数分布）的性质与应用。
3. 多维随机变量及其分布：联合分布、边缘分布、条件分布以及随机变量的独立性。
4. 随机变量的数字特征：期望值、方差、协方差、相关系数等概念及其计算方法。
5. 大数定律与中心极限定理：理解这些定理的基本内容及其在统计推断中的应用。
6. 参数估计：点估计、区间估计、估计量的评价标准（如无偏性、有效性、一致性）。
7. 假设检验：单样本t检验、配对样本t检验、独立样本t检验、卡方检验、F检验等。
8. 方差分析（ANOVA）：单因素方差分析、双因素方差分析及其应用。
9. 回归分析：线性回归、多元回归分析、回归模型的诊断与修正。
10. 时间序列分析：了解时间序列的基本概念、ARIMA模型、季节性分解等。
11. 非参数统计方法：了解非参数统计的基本思想和常用方法，如符号检验、曼-惠特尼U检验等。
12. 贝叶斯统计：了解贝叶斯统计的基本原理和方法，如贝叶斯参数估计、贝叶斯假设检验等。
此外，考研统计学通常还会涉及以下科目：
政治理论
英语
数学（如高等代数、解析几何等）
经济学或管理学原理（部分高校）
统计学综合或专业课（如多元统计分析、宏观经济统计等）
具体的参考书目和考试科目可能因高校和年份而异，建议参考目标院校的招生简章或咨询相关教师获取最新信息