给定随机变量X_i服从二项分布B(i，0．2)，其中i=1，2，…，10，且这些随机变量相互独立。通过切比雪夫不等式，请问下列哪个选项关于随机变量之和的概率分布是正确的？

随机变量$X_{i}$服从二项分布$B(i, 0.2)$，且相互独立，因此，对于随机变量之和$\sum_{i = 1}^{10}X_{i}$，可以利用切比雪夫不等式来估计其概率分布。根据切比雪夫不等式，有：对于任意的k>0，有$P(|X-\mu| \geq k\sigma) \leq \frac{1}{k^2}$。这里，$\mu$是期望值，$\sigma$是标准差。由于每个$X_{i}$的期望值为$i \times 0.2$，标准差为$\sqrt{i \times 0.2 \times (1-0.2)}$。对于整个随机变量之和$\sum_{i = 1}^{10}X_{i}$的期望值等于所有单个期望值的和，标准差也是单个标准差的累加。我们可以使用这些信息来找到适当的k值并应用切比雪夫不等式来找到答案。具体来说，我们知道至少有半数以上的随机变量期望值的和超过了平均数（因为一半数的随机变量大于期望值的平均偏差），即$\sum_{i = 1}^{5}E(X_{i}) > \frac{1}{2}\sum_{i = 1}^{10}E(X_{i})$。因此，我们可以估计$\sum_{i = 1}^{10}X_{i}$至少有一半的概率超过了这个期望值的总和，即$P(\sum_{i = 1}^{10}X_{i} \geqslant \sum_{i = 1}^{5}E(X_{i})) > 0.5$。由于切比雪夫不等式的性质，我们可以进一步估算出概率的下限为$P(\sum_{i = 1}^{10}X_{i} \geqslant 6) > \frac{\left(\frac{3}{5}\right)^2}{k^2}$。根据这个不等式和我们的估算，我们可以确定这个概率大于一个特定的值（在这里是大于0.648）。因此，答案是$P(\sum_{i = 1}^{10}X_{i} \geqslant 6) > 0.648$。