考研概率统计主要考察以下内容：
事件与概率：
包括事件的关系、事件的运算、概率的基本性质及五大公式（加法公式、减法公式、乘法公式、全概率公式、贝叶斯公式）。
随机变量及其分布：
涉及随机变量（向量）及其分布、条件分布、独立性、随机向量的函数（含次序统计量）。
数字特征：
包括期望、方差、相关系数、协方差等。
极限定理：
常见的随机变量序列收敛性、大数律、中心极限定理。
三大分布：
基本构造及基本性质，包括正态分布、二项分布、泊松分布等。
参数估计：
包括充分完备统计量、矩估计、极大似然估计、区间估计、估计无偏性、最小方差无偏估计。
假设检验：
包括两类错误与概率、功效函数、检验水平、常见总体的参数检验等。
线性回归模型：
参数估计、假设检验等。
此外，考试还可能涉及数学分析中的级数、线性代数中的二次型、实变函数中的测度论以及数理统计中的充分完备统计量等内容。
建议同学们在复习时，要系统掌握这些知识点，并且多做习题，特别是结合近十年的考研真题进行练习，以提高解题能力和理解能力。