数理统计考研主要考察以下方面的内容：
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。
随机变量及其分布
离散型随机变量、连续型随机变量、常见分布（如二项分布、泊松分布、正态分布等）。
多维随机变量及其分布
联合分布、边缘分布、条件分布、随机变量的独立性。
随机变量的数字特征
期望值、方差、协方差、相关系数、矩、分位数等。
大数定律与中心极限定理
弱大数定律、强大数定律、中心极限定理及其应用。
数理统计的基本概念
总体与样本、参数与统计量、抽样分布、估计与假设检验。
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）。
假设检验
两类错误、检验统计量的选择、P值的计算、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。
方差分析（ANOVA）
单因素方差分析、双因素方差分析、协方差分析。
回归分析
线性回归、多元回归、岭回归、LASSO回归、逻辑回归等。
时间序列分析
自回归模型、移动平均模型、ARMA模型、ARIMA模型、季节性分解等。
笔试部分可能包含选择题、填空题、计算题和证明题等不同类型的题目，旨在全面考察考生的理论知识和实际应用能力。
考研科目通常包括政治、英语、数学（数学一或数学三）以及专业课（如概率论与数理统计）。具体的考试科目和分值分配，考生应以当年学校公布的招生专业目录为准。
希望这些信息对你准备数理统计考研有所帮助，