Hola Laura_mt. Yo el problema que propones lo entiendo de un modo distinto a lo planteado por numbsoul.
Antes de nada, comentar que si tenemos \( n \) variables aleatorias independientes \( X_1,X_2,\ldots,X_n \) tales que \( X_i\rightarrow N(\mu_i,\sigma_i) \), entonces la variable suma \( X=\displaystyle\sum_{i=1}^{n}X_i \) sigue una distribución normal \( N(\mu,\sigma) \) donde:
\( \mu=\displaystyle\sum_{i=1}^{n}\mu_i \ \ \textrm{y} \ \ \sigma=\sqrt{\sigma_1^2+\sigma_2^2+\ldots+\sigma_n^2} \)
En el caso en que todas las \( X_i \) estén igualmente distribuídas, por ejemplo, \( X_i\rightarrow N(\mu,\sigma), \ \forall i=1,2,\ldots,n \), entonces \( X=\displaystyle\sum_{i=1}^{n}X_i\rightarrow N(n\mu,\sigma\sqrt{n}) \)
Llamemos \( X_i^A \) al saldo de la cuenta del cliente \( i \) de la sucursal \( A \) para cada \( 1\le i\le10000 \). Análogamente definimos \( X_j^B \) y \( X_k^C \) para cada \( 1\le j\le20000 \) y \( 1\le k\le5000 \). Además, por los datos que nos dan en el problema, sabemos que \( X_i^A\rightarrow N(6,4), \ X_j^B\rightarrow N(5,4) \) y \( X_k^C\rightarrow N(3,1) \) para todos los valores de \( i,j,k \).
A partir de las variables anteriores, el saldo acumulado de los clientes de las sucursales \( A,B \) y \( C \) son, respectivamente, \( X^A,X^B \) y \( X^C \), donde:
\( X^A=\displaystyle\sum_{i=1}^{10000}X_i^A\rightarrow N(60000,400), \ \ X^B=\displaystyle\sum_{j=1}^{20000}X_j^B\rightarrow N(100000,565'685), \ \ X^C=\displaystyle\sum_{k=1}^{5000}X_k^C\rightarrow N(15000,70'71) \)
Después de todo esto, llega el modo en que planteo la probabilidad pedida en el apartado e) y que difiere, como dije al principio, de lo planteado por numbsoul. Según entiendo yo la pregunta, hay que calcular:
\( p\{X^B>X^A+X^C\}=p\{X^B-X^A-X^C>0\}=p\{X>0\} \)
donde \( X=X^B-X^A-X^C \). La distribución de \( X \) es:
\( X\rightarrow N(25000,772'163) \)
Tipificando la variable (y llamando \( Z \) a la tipificada) y utilizando las tablas de la distribución normal estándar, llegamos a que:
\( p\{X^B>X^A+X^C\}=p\{X>0\}=p\{Z>-32.377\}\approx 1 \)