考研概率论与数理统计的学习主要涉及以下几个方面的内容：
概率论基础
随机事件和样本空间
概率的定义和性质（古典概型、几何概型、加法公式）
条件概率与概率的乘法公式
事件之间的关系与运算（独立性）
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
随机变量分布函数及其性质
常见分布（二项分布、泊松分布、均匀分布、正态分布等）
随机变量的数字特征（期望值、方差、协方差等）
多维随机变量
多维随机变量及其联合分布、边缘分布和条件分布
随机变量的独立性及其在实际问题中的应用
大数定律和中心极限定理
理解这两个定理的内容，并能运用它们解决实际问题
数理统计基础
参数估计的基本思想和方法（矩估计、极大似然估计等）
假设检验的基本原理和步骤
区间估计
回归分析
线性回归模型的建立、参数估计和假设检验
多元回归分析的基本思想和方法
时间序列分析
时间序列的平稳性、自相关性和谱分析等基本概念
时间序列的预测和控制
为了准备考研，考生应重点复习这些知识点，并注意查漏补缺，强化弱项。同时，考生应能够灵活地应用高等数学知识解决概率统计问题，如定积分和二重积分。