考研概率论的难点主要集中在以下几个核心部分，结合搜索结果分析如下：
一、随机事件与概率基础
样本空间与事件的关系 样本空间需理解为所有可能结果的集合，事件则是样本空间的子集。例如掷骰子时，样本空间为{1,2,3,4,5,6}，事件“掷出偶数”即为{2,4,6}。但需注意概率的定义和性质，如概率的规范性（0≤P（A）≤1）和加法公式等。
条件概率与乘法公式
条件概率公式$P（B|A）=\frac{P（AB）}{P（A）}$和乘法公式$P（AB）=P（A）P（B|A）=P（B）P（A|B）$是解题关键，但需结合具体问题灵活运用，尤其是全概率公式和贝叶斯公式。
二、随机变量及其分布
离散型随机变量
需掌握分布律、分布函数及常见分布（如二项分布、泊松分布），并能计算期望、方差等数字特征。例如二项分布$B（n,p）$的期望为$np$，方差为$np（1-p）$。
连续型随机变量
概率密度函数$f（x）$与分布函数$F（x）$的关系、积分计算是重点。需理解随机变量函数的分布（如线性变换）及多维随机变量的联合分布。
三、多维随机变量与数字特征
二维随机变量
联合分布表、边缘分布和条件分布的计算较为复杂，需通过图表和公式结合分析。
数字特征与极限定理
期望、方差的性质及大数定律、中心极限定理的应用是高频考点，需理解定理的证明过程及实际意义。
四、抽样与参数估计
抽样方法
简单随机抽样、分层抽样的原理及应用需结合实际问题分析。
参数估计与假设检验
包括矩估计、极大似然估计及t检验、卡方检验等，需掌握公式推导及临界值的查找。
五、学习建议
强化基础： 概率的定义、性质是解题根基，需反复推导和记忆。 多做真题
结合教材与辅导：参考张宇等老师的教材，结合视频讲解加深理解。
综上，概率论的难点在于抽象概念的转化与实际应用，建议从基础到应用逐步攻克，避免仅依赖公式记忆。
