```{r,  echo = FALSE, results = "hide"}
include_supplement('exponential.num', recursive=TRUE)
library("exams")
library("exams.forge")
instruction <- NULL
library("extraDistr")
repeat{
  rate    <- sample(c(1.0, 1.2, 1.5, 1.6, 2.0, 2.5, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0), 1)
  sec     <- 60/rate
  border  <- c(sample(2:5, 1), sample(2:10, 1))
  if (exp(-border[1]*60/sec)>1e-3) break
}
d       <- distribution("exp", rate=rate)
ptype   <- "conditional"
lsg     <- exp(-border[1]*60/sec)
rvt     <- rv("X", "Mittlere Wartezeit in Minuten auf die nächste Anfrage über die aktuellen Wertpapierkurse")
number  <- rate
length  <- 1
lambda  <- rate
sc      <- num_result(lsg, 3)
```

Question
=======

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

<!--- Exercise text is in story file --->

An dem Computer einer Bank kommt im Mittel alle `r sec` Sekunden eine Anfrage über die aktuellen Wertpapierkurse
von einem der angeschlossenen, unabhängig arbeitenden Terminals an. Betrachten Sie die exponentialverteilte Zufallsvariable `r rvt`.  Sie sind in der `r border[2]`.ten Minute ihrer Arbeitszeit. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit dafür, dass die nächste Anfrage in mehr als `r border[1]` Minuten kommt?

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

Meta-information
================
extype: num
exsolution: `r round2(lsg,4)`
extol: 0.001
exname: `r if(exists("story")) story else knitr::current_input()`
