Citat:
Ursprungligen postat av
-Firben-
Är det N(np,np(1-p)) som är normalapproximationen ? Dom tog upp det på en föreläsning som jag tyvärr missade

Det är inte riktigt normalapproximationen. ξ har ju som sagt en gammafördelning, denna fördelning vill du approximera med en normalfördelning. En sådan approximation kallas för en normalapproximation.
Låt θ ~ N(μ, σ²) vara den slumpvariabel vi approximerar ξ med. Detta gör vi så att μ = E(ξ) och σ² = Var(ξ).
Så man beräknar E(ξ) och Var(ξ) (i det här fallet är faktiskt Var(ξ) inte speciellt relevant, men hursomhelst).
E(ξ) = E(ξ_1 + ... + ξ_100) = E(ξ_1) + ... + E(ξ_100) = 1 + 1 + ... + 1 = 100
Var(ξ) = Var(ξ_1 + ... + ξ_100) = {Nu använder man att s.v är oberoende} = Var(ξ_1) + ... + Var(ξ_100) = 1 + 1 + ... + 1 = 100.
Alltså θ ~ N(100, σ² = 100) är approximationen man använder sig av och alltså är
P(ξ > 100) ≈ P(θ > 100)
Den senare kan du förhoppningsvis beräkna.