Para resolver essa questão, podemos usar a distribuição de Poisson, que é adequada para modelar o número de eventos que ocorrem em um intervalo fixo de tempo. 1. Taxa média de chegada: 15 carros por hora. 2. Tempo considerado: 1,5 horas. 3. Número esperado de carros em 1,5 horas: \[ \lambda = 15 \text{ carros/hora} \times 1,5 \text{ horas} = 22,5 \text{ carros} \] 4. Queremos calcular a probabilidade de chegarem 20 carros: A fórmula da distribuição de Poisson é: \[ P(X = k) = \frac{e^{-\lambda} \cdot \lambda^k}{k!} \] onde \( k \) é o número de eventos (neste caso, 20 carros) e \( \lambda \) é a média esperada (22,5). 5. Substituindo os valores: \[ P(X = 20) = \frac{e^{-22,5} \cdot 22,5^{20}}{20!} \] 6. Calculando: - \( e^{-22,5} \) é uma constante que pode ser calculada. - \( 22,5^{20} \) e \( 20! \) também precisam ser calculados. Após realizar os cálculos, você encontrará que a probabilidade de chegarem 20 carros em uma hora e meia é aproximadamente 0,0888. Portanto, a alternativa correta é 0,0888.