高等数学概率论问题
辛钦大数定律对此序列不适用。原因是随机变量序列中每一个随机变量的数学期望都不存在。具体为什么，看下面的说明.
若取上面的a=0,不难发现xf(x)在0到正无穷上的积分是发散的， xf(x)在负无穷到0上的积分也是发散的，所以数学期望不存在.
分析题意知若准备k个元件备用，若机器正常工作的概率为0.96则所求k值就是备件准备数。
于是设有k个元件需要替换
引入随机变量X表示需要替换的元件数
题意要求P(X≤k)=0.96 反解k值即可
以下有两种思路，一种如楼上所述采用泊松分布近似计算，我不多说了。
另一种是采用近似正态分布计算，我做一下。
题意所述 分布是一个二项分布 其参数如下
机器装有600个元件 所做贝努利试验次数 n=600
每个元件报废率为0.04 每次贝努利试验成功概率p=0.04
于是依照二项分布的数字特征
EX=np=600×0.04=24
DX=npq=600×0.04×0.96=23.04
近似采用正态分布代替原二项分布
μ=EX=24
σ²=DX=23.04=4.8²
X~N(24,4.8²)
又P(X≤k)=0.96
而P(X≤k)
=Φ((k-24)/4.8)
=0.96
查表知Φ(1.75)=0.9599
于是(k-24)/4.8=1.75
(k-24)=4.8×1.75=8.4
k=24+8.4=32.4
取整k值为33个
所以，备用零件应准备33个，这种思路与泊松分布近似计算结果完全一样，不过应用得更多一些，毕竟标准正态表0.96这个值是要求背诵下来的。
求在给定的一页上至少有2个错字的概率，意思是：我给定了一页，出现大于等于2个以上错别字的概率，即这一页有可能出现2—100个错别字，不能出现0个错别字以及1个错别字的情况，所以用1来减去这两种情况就可以得到答案：
出现0个错别字的概率：P1=(1-p)的一百次方
出现1个错别字的概率：P2=（1-p）的99次方 X p
在给定的一页上至少有2个错字的概率：P=1-P1-P2
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