考研数学概率部分主要考察以下内容：

概率基本概念 ：包括样本空间、事件、概率、概率的性质等基本概念。

随机变量及其分布

随机变量的定义、分布函数、密度函数、分布律等内容。

离散型随机变量的概率分布、连续型随机变量的概率密度、常见随机变量的分布、随机变量函数的分布。

多维随机变量及其分布

二维离散型随机变量的概率分布、边缘分布和条件分布。

二维连续型随机变量的概率密度、边缘概率密度和条件密度。

随机变量的独立性和不相关性。

随机变量的数字特征

随机变量的数学期望（均值）、方差、标准差及其性质。

随机变量函数的数学期望。

矩、协方差、相关系数及其性质。

大数定律和中心极限定理

切比雪夫不等式、切比雪夫大数定律、伯努利大数定律、辛钦大数定律。

棣莫弗-拉普拉斯定理、列维-林德伯格定理。

数理统计的基本概念

总体、个体、简单随机样本、统计量、样本均值、样本方差和样本矩。

分布、分布函数、分位数、正态总体的常用抽样分布。

参数估计

点估计的概念、估计量与估计值。

矩估计法、最大似然估计法、估计量的评选标准。

区间估计的概念、单个正态总体的均值和方差的区间估计、两个正态总体的均值差和方差比的区间估计。

假设检验

显著性检验、假设检验的两类错误。

单个及两个正态总体的均值和方差的假设检验。

方差分析

单因素方差分析和多因素方差分析。

随机过程

马尔可夫过程、泊松过程等内容。

建议考生在复习时，重点掌握上述各部分的基本概念、公式和定理，并通过大量的习题练习，提高解题能力和应试技巧。