概率论考研的内容主要包括以下几个方面：
随机事件与概率：
包括随机事件与样本空间、事件的关系与运算、完备事件组概率、概率的基本性质、古典型概率、几何型概率、条件概率、概率的基本公式、事件的独立性、独立重复试验等。
随机变量及其分布：
涉及随机变量的概念、分布函数的概念及其性质、离散型随机变量的概率分布、连续型随机变量的概率密度、常见随机变量的分布、随机变量函数的分布等。
多维随机向量及其分布：
包括多维随机变量的概念、分布的概念和性质、二维离散型随机变量的概率分布、边缘分布和条件分布、二维连续型随机变量的概率密度、边缘密度和条件密度、随机变量的独立性和不相关性、常用二维随机变量的分布、两个及两个以上随机变量简单函数的分布等。
数字特征：
包括期望、方差、协方差、相关系数等。
大数定律与中心极限定理：
涉及随机变量序列的极限行为及其在概率论与数理统计中的应用。
统计量及其概率分布：
包括统计量的定义、性质及其分布，特别是样本均值、样本方差等。
参数估计和假设检验：
涉及点估计、区间估计、假设检验的基本原理和方法。
回归分析：
包括线性回归、多元回归等统计方法。
方差分析：
用于比较不同总体均值差异的方法。
马尔科夫链：
一种随机过程，用于描述系统在不同状态之间的转移概率。
建议考研学生在复习时，要全面掌握上述内容，特别是随机事件与概率、随机变量及其分布、多维随机向量及其分布等基础概念和定理，同时加强应用能力的培养，能够灵活运用所学知识解决实际问题。