Para resolver essa questão, podemos usar a distribuição de Poisson, que é adequada para modelar o número de eventos (neste caso, pedidos) que ocorrem em um intervalo fixo de tempo. A fórmula da distribuição de Poisson é: \[ P(X = k) = \frac{e^{-\lambda} \cdot \lambda^k}{k!} \] onde: - \( \lambda \) é a taxa média de pedidos (6 pedidos por hora), - \( k \) é o número de pedidos que queremos calcular a probabilidade, - \( e \) é a base do logaritmo natural (aproximadamente 2,71828). Queremos calcular a probabilidade de receber pelo menos 2 pedidos, ou seja, \( P(X \geq 2) \). Isso é igual a 1 menos a probabilidade de receber 0 ou 1 pedido: \[ P(X \geq 2) = 1 - (P(X = 0) + P(X = 1)) \] Calculando \( P(X = 0) \) e \( P(X = 1) \): 1. Para \( k = 0 \): \[ P(X = 0) = \frac{e^{-6} \cdot 6^0}{0!} = e^{-6} \] 2. Para \( k = 1 \): \[ P(X = 1) = \frac{e^{-6} \cdot 6^1}{1!} = 6 \cdot e^{-6} \] Agora, somamos essas duas probabilidades: \[ P(X = 0) + P(X = 1) = e^{-6} + 6 \cdot e^{-6} = 7 \cdot e^{-6} \] Finalmente, calculamos \( P(X \geq 2) \): \[ P(X \geq 2) = 1 - 7 \cdot e^{-6} \] Calculando \( e^{-6} \) (aproximadamente 0,002478752): \[ P(X \geq 2) \approx 1 - 7 \cdot 0,002478752 \approx 1 - 0,017351264 \approx 0,982648736 \] Convertendo para porcentagem, temos aproximadamente 98,25%. Portanto, a alternativa correta é: e) Aproximadamente 98,25%.