考研概率论的大题通常涉及以下几类：
概率密度函数和分布函数的计算和性质
要求学生求某个随机变量的概率密度函数（PDF）或分布函数（CDF），或者考察这些函数的性质和计算。
随机变量的数字特征
包括求随机变量的期望、方差、协方差等，以及这些数字特征的性质和计算。
大数定律和中心极限定理
要求学生证明或解释这些定理，或者运用它们来计算概率或推导结论。
随机过程和随机模拟
要求学生理解和模拟随机过程（如马尔科夫链、泊松过程），或者运用随机模拟方法来求解问题。
贝叶斯分析和决策理论
要求学生理解和应用贝叶斯分析方法（如条件概率、全概率公式），或者运用决策理论来分析问题。
二维随机变量及其分布
包括二维混合型随机变量函数分布、二维均匀分布和正态分布的计算，以及二维随机变量的边缘分布、条件分布和独立性判断。
参数估计
包括矩估计和似然估计的计算，通常与数字特征的计算一起出现。
概率不等式和中心极限定理的应用
利用切比雪夫不等式推证概率不等式，以及利用中心极限定理进行概率的近似计算。
根据以上内容，建议学生在备考时重点复习这些题型，熟练掌握相关的公式和定理，并加强解题练习，以提高解题能力和应试水平。