重点掌握最大似然估计和矩估计等统计参数估计方法，以及参数估计的性质，如有效性、一致性和渐进正态性等。重点学习多元正态分布的假设检验、多元线性回归分析和主成分分析等多元统计分析方法。
考研数学概率论与数理统计备考的重点和思路可以总结为以下几个方面：
1. 理解概率论基本概念和性质：掌握概率的基本定义、条件概率与独立性、随机变量的概念与性质等基础理论知识，包括概率的加法与乘法规则、古典概型、几何概型、条件概率与贝叶斯定理、随机事件的独立性、二维随机变量的分布等。
2. 掌握概率分布和统计参数估计：熟悉常见的离散型和连续型随机变量的概率分布，包括二项分布、泊松分布、几何分布、均匀分布、正态分布等，了解其性质和应用场景。重点掌握最大似然估计和矩估计等统计参数估计方法，以及参数估计的性质，如有效性、一致性和渐进正态性等。
3. 理解假设检验和统计推断：了解假设检验的基本思想和步骤，包括原假设和备择假设的设定、检验统计量的构造、临界值的确定和拒绝域的划分等。重点学习常见的假设检验方法，如正态总体均值的单样本和两样本检验、方差的检验、相关系数的检验等，以及统计推断的基本原理，如区间估计和假设检验的关系等。
4. 熟悉多元统计分析方法：了解多元随机变量的概念和性质，掌握多元正态分布的性质和参数估计方法。重点学习多元正态分布的假设检验、多元线性回归分析和主成分分析等多元统计分析方法。
在备考过程中，要注意以下几点思路：
1. 系统学习：从教材出发，按照教材的章节顺序，有条理地学习每个知识点。注意理解概念的定义和性质，掌握概率论和数理统计的基本思想和方法。
2. 知识点梳理：对每个知识点进行梳理和总结，形成自己的笔记和思维导图。重点理解和记忆定义、公式和性质，将其运用到实际问题中。
3. 理论联系实际：将所学的概念和方法应用到实际问题中，通过练习题和例题加深对知识点的理解和掌握。可以选择一些经典的习题集或真题集进行练习，增加解题的经验和速度。
4. 查漏补缺：复习过程中及时发现自己的薄弱点和不足之处，适时进行补充和强化。可以通过参考其他教材、查阅相关的专业书籍和学术论文，或是向同学、老师请教来获得更深入的理解。
5. 训练应试技巧：在备考的过程中，要适当关注考研数学概率论与数理统计的考试形式和出题规律，掌握解题的技巧和方法。可以参加模拟考试，对考点和考法进行总结和归纳，提高解题的准确性和效率。
总之，备考考研数学概率论与数理统计重点在于系统学习和深入理解基本概念、掌握概率分布和统计参数估计方法、熟悉假设检验和统计推断的基本思想以及多元统计分析方法。在备考过程中，需要注重理论联系实际，查漏补缺，适当训练应试技巧。
