考研中的概率论与数理统计部分主要考察以下内容：
事件与概率：
包括样本空间、事件、概率、概率的性质等基本概念，以及事件的独立性、全概率公式、Bayes公式等。
随机变量及其分布：
涉及随机变量的定义、分布函数、密度函数、分布律，以及离散型随机变量和连续型随机变量的概率分布和概率密度函数。
数字特征：
包括期望、方差、标准差及其性质，以及随机变量函数的数学期望和矩、协方差、相关系数等。
极限定理：
主要涉及常见的随机变量序列的收敛性，如大数定律（伯努利大数定律、切比雪夫大数定律等）和中心极限定理。
三大分布：
包括正态分布、二项分布和泊松分布的基本构造及基本性质。
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、最小方差无偏估计等。
假设检验：
涉及两类错误与概率、功效函数、检验水平、常见总体的参数检验等。
线性回归模型：
包括参数估计和假设检验等内容。
此外，考研初试通常还包括政治和英语两门统考科目，以及专业课一和专业课二。专业课的具体科目和内容可能因学校而异，建议参考具体报考学校的招生专业目录。
建议
系统复习：建议从基础概念开始，逐步深入到高级主题，确保对每个知识点都有深入的理解。
多做练习：通过大量的习题和模拟考试来提高解题能力和应试技巧。
参考教材：选择权威的教材和参考书，如缪柏其《概率论与数理统计教程》、韦来生《数理统计》、苏淳《概率论》等，进行系统学习。
关注真题：通过分析历年真题，了解考试趋势和重点，有针对性地准备考试。