针对考研概率论的复习，以下是一些建议的题目类型和题目示例：
选择题 ：选择题主要考察对概率概念、公式和定理的掌握情况。例如，可能涉及古典概型、几何概型、条件概率、贝叶斯公式等基础知识点。计算题：
计算题主要考察对概率计算方法和步骤的掌握。例如，求解均匀分布的圆盘上随机选择一个点，该点到圆心的距离小于半径一半的概率，或者求解随机变量函数的分布。
概率密度函数和分布函数：
这类题目可能会要求求某个随机变量的概率密度函数或分布函数，或者考察其性质和计算。例如，求解一个服从区间[0, 1]上的均匀分布的随机变量大于0.5的概率。
随机变量的数字特征：
这类题目可能会要求求随机变量的期望、方差、协方差等数字特征，或者考察其性质和计算。例如，求解两个独立随机变量和的分布，或者求随机变量函数的数学期望。
大数定律和中心极限定理：
这类题目可能会要求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。例如，利用中心极限定理进行概率的近似计算。
随机过程和随机模拟：
这类题目可能会要求理解和模拟随机过程，例如马尔科夫链或泊松过程，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：
这类题目可能会要求理解和应用贝叶斯分析方法，例如条件概率、全概率公式等，或者运用决策理论来分析问题。
具体题目示例
古典概型与几何概型
计算一个均匀分布的圆盘上随机选择一个点，该点到圆心的距离小于半径的一半的概率。
解题思路：利用几何概型，将问题转化为面积比的计算。
条件概率
已知事件A和B的概率，求在事件B发生的条件下事件A发生的概率。
解题思路：应用条件概率公式。
离散型随机变量的分布列
一个袋子里有5个红球和3个蓝球，随机抽取2个球，求至少抽到一个红球的概率。
解题思路：列出所有可能的抽球组合，计算至少一个红球的组合数。
连续型随机变量的概率密度函数
一个随机变量 （ X ） 服从区间 [0, 1] 上的均匀分布，求 （ X ） 大于0.5的概率。
解题思路：利用均匀分布的概率密度函数 （ f（x） = 1 ） 计算。
多维随机变量的联合分布
两个独立的随机变量 （ X ） 和 （ Y ） 都服从标准正态分布，求 （ X+Y ） 的分布。
解题思路：利用独立随机变量和的分布性质。
建议
多做练习题和模拟题：
通过大量的练习，加深对概率论概念和计算方法的理解。
掌握核心题型：重点掌握上述提到的核心题型，这些题型在考研中出现的频率较高。
理解解题思路：不仅要做对题目，还要理解题目背后的解题思路和方法，这样才能举一反三，触类旁通。
希望这些建议能对考研概率论的复习有所帮助。