因為μ=E(X？)=θ=100,σ?=D(X？)=θ?=10000
所以隨機變量Z=(∑i=1~16X？-n×μ)/√σ？*√n=(X-1600)/400近似服從N(0，1)。
P { X > 1920 } = P {(X-1600)/400 >(1920-1600)/400 } = P {(X-1600)/400 > 0.8 }
= 1-P {(X-1600)/400 < 0.8 } = 1-φ(0.8)= 1-0.7881 = 0.2119
擴展數據:
許多電子產品的壽命分布壹般服從指數分布。某些系統的壽命分布也可以用指數分布來近似。它是可靠性研究中最常用的分布形式。指數分布是伽瑪分布和威布爾分布的特例。當產品的失效是偶然的，其壽命服從指數分布。
當威布爾分布中的形狀系數等於1時，指數分布可視為壹種特殊分布，指數分布的失效率是壹個與時間t無關的常數，因此分布函數簡單。
百度百科-指數分布