```{r, echo=FALSE}
include_supplement("bestimmtheitsmass.num", recursive=TRUE)
library("exams.forge")
instruction <- NULL
data(sos100, package = "exams.forge.data")
n     <- 6 # sample(4:8, 1)
rseq  <- seq(-0.95, 0.95, by=0.05)
r     <- sample(rseq, size=1, prob=rseq^2)
repeat{
  lm1   <- lm1_data(r=r, nmax=n, xsos=sos100, center=10)
  if (all(lm1$xy>=0)) break
}
#
hsol  <- html_matrix_sk(lm1$inter, fmt=rep("%.0f", ncol(lm1$inter)), title="")
m     <- lm1$xy
rownames(m) <- 1:n
colnames(m) <-  c("Medikament", "Wirkstoffmenge")
coeff <- 1+(runif(1)>0.5)
hxy   <- html_matrix_sk(m, title="Proband", fmt=rep("%.0f", ncol(m)))
sc    <- num_result(cor(lm1$xy[,1], lm1$xy[,2])^2, digits=3, tolmult=2)
```

Question
========

```{r, error=TRUE, child=instruction}
```

 `r n` männliche Probanden tranken eine abgemessene Menge (in ml) eines Medikamentes und die Wirkstoffkonzentration im Blut (in ppm) wurde nach 30 Minuten gemessen. Berechnen Sie das Bestimmtheitsmaß für eine lineare Regression, wenn die Wirkstoffkonzentration die abhängige Variable ist.

```{r, echo=FALSE, results='asis'}
cat(toHTMLorLatex(hxy))
```


```{r, child="bestimmtheitsmass.num"}
```

Meta-information
================
extype: num
exsolution: `r sc$fx[1]`
extol: `r sc$tolerance`
exname: `r if(exists("story")) story else knitr::current_input()`
