考研数学中概率论与数理统计的随机题型主要包括以下几类：
事件关系与概率的性质：
这包括概率的定义与性质、条件概率与概率的乘法公式、事件之间的关系与运算、全概率公式与贝叶斯公式等。
古典概型与几何概型：
这是概率论中的基础内容，涉及古典概率模型和几何概率模型的计算与理解。
乘法公式和条件概率公式：
包括独立事件的概率乘法公式、条件概率的计算公式等。
全概率公式和Bayes公式：
用于综合概率的计算，通过全概率公式可以将复杂事件的概率分解为若干简单事件的概率之和，而Bayes公式则用于根据已有信息更新事件的概率。
随机事件的独立性：
判断两个或多个事件是否独立，并计算独立事件的联合概率。
贝努利概型：
涉及伯努利试验及其概率计算，如二项分布、泊松分布等。
随机变量的分布律、分布密度或分布函数：
求一维随机变量的分布律、分布密度或分布函数，以及判定一个函数是否为某一随机变量的分布函数、分布律或分布密度。
分布函数的概念及其性质：
理解分布函数的定义、性质及其计算方法。
利用常见分布计算概率：
如正态分布、二项分布、泊松分布等常见概率分布的应用和计算。
常见分布的逆问题：
根据分布函数或密度函数反求随机变量的参数。
随机变量函数的分布：
求一个随机变量的函数（如随机变量的线性变换、非线性变换）的分布。
概率分布或随机变量的分布密度及一些数字特征：
包括求概率分布、随机变量的期望、方差等数字特征。
参数的点估计和区间估计：
利用样本数据对总体参数进行估计，包括点估计和区间估计的方法。
这些题型在考研数学的概率论与数理统计部分中经常出现，掌握这些题型有助于考生在考试中取得好成绩。建议考生针对这些题型进行系统的复习和练习。