我们将服从二项分布的随机变量称为二项随机变量，服从正态分布的随机变量称为正态随机变量.概率论中有一个重要的结论：若随机变量，当充分大时，二项随机变量可以由正态随机变量来近似地替代，且正态随机变量的期望和方差与二项随机变量的期望和方差

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1. (2024高二下·官渡期中) 我们将服从二项分布的随机变量称为二项随机变量，服从正态分布的随机变量称为正态随机变量.概率论中有一个重要的结论：若随机变量 $\text{[math]}$ ，当 $\text{[math]}$ 充分大时，二项随机变量 $\text{[math]}$ 可以由正态随机变量 $\text{[math]}$ 来近似地替代，且正态随机变量 $\text{[math]}$ 的期望和方差与二项随机变量 $\text{[math]}$ 的期望和方差相同.法国数学家棣莫弗（ $\text{[math]}$ - $\text{[math]}$ ）在 $\text{[math]}$ 年证明了 $\text{[math]}$ 时这个结论是成立的，法国数学家､物理学家拉普拉斯（ $\text{[math]}$ - $\text{[math]}$ ）在 $\text{[math]}$ 年证明了这个结论对任意的实数 $\text{[math]}$ 都成立，因此人们把这个结论称为棣莫弗—拉普拉斯极限定理.现抛掷一枚质地均匀的硬币 $\text{[math]}$ 次，利用正态分布估算硬币正面向上次数不少于 $\text{[math]}$ 次的概率为（）
（附：若 $\text{[math]}$ ，则 $\text{[math]}$ ， $\text{[math]}$

A . $\text{[math]}$ B . $\text{[math]}$ C . $\text{[math]}$ D . $\text{[math]}$

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