概率论与数理统计涵盖了多个方面，其中随机事件和概率的考试内容包括了解样本空间（基本事件空间）的概念，理解随机事件的关系及运算，掌握概率的基本性质，计算古典型概率和几何型概率，以及应用概率的基本公式和事件的独立性。对于随机变量及其分布，考试内容要求理解随机变量的概念及其分布函数，掌握离散型随机变量的概率分布和连续型随机变量的概率密度，以及常见随机变量的分布。此外，还涉及随机变量函数的分布，要求会计算随机变量函数的分布。

在多维随机变量及其分布部分，考试内容包括理解多维随机变量的分布函数，掌握二维离散型随机变量的概率分布和二维连续型随机变量的概率密度，以及常用二维随机变量的分布。此外，要求会求随机变量函数的分布，理解随机变量的独立性和不相关性。

随机变量的数字特征涉及数学期望、方差、标准差及其性质，以及切比雪夫不等式和矩、协方差、相关系数的性质。要求掌握数字特征的基本性质，并能运用常用分布的数字特征。

大数定律和中心极限定理的内容包括切比雪夫大数定律、伯努利大数定律和辛钦大数定律，以及棣莫弗-拉普拉斯定理和列维-林德伯格定理。要求了解这些定理，并能用相关定理近似计算有关随机事件的概率。

数理统计的基本概念涉及总体、简单随机样本、统计量、样本均值、样本方差及样本矩，以及分布、分布和分布的概念。要求掌握正态总体的样本均值、样本方差、样本矩的抽样分布，和了解经验分布函数的概念和性质。

参数估计包括点估计的概念、估计量与估计值，以及矩估计法和最大似然估计法。要求了解参数的点估计和估计量与估计值的概念，掌握矩估计法和最大似然估计法。

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