```{r, echo=FALSE}
library('exams')
include_supplement('mittelwert_grenze.num', recursive=TRUE)
library("exams.forge")
instruction <- NULL
mean   <- sample(seq(10,100, by=5), 1)
alpha  <- sample(c(0.01, 0.05, 0.1), 1)
n      <- sample((3:7)^2, 1)
sd     <- sample(3:10, 1)
sigma  <- NA
if (n>30) {
  ssd <- sigma <- sample((sd-2):(sd+2), 1)
  c   <- round(qnorm(1-alpha/2), 2)
  txt <- sprintf(" mit $\\sigma=%s$", fcvt(sigma))
} else {
  ssd <- sd
  c <- round(qt(1-alpha/2, df=n-1),3)
  txt <- ""
}
vu  <- mean - c*ssd/sqrt(n)
vo  <- mean + c*ssd/sqrt(n)
vl  <- vo-vu
ptype <- "v_o"
sc    <- num_result(vo, 3)
lsg   <- vo
```

Question
========

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

Ein Marktforschungsinstitut will in einer Großstadt den Preis eines bestimmten Markenartikels feststellen. `r n` zufällig ausgewählte Einzelhändler werden befragt und es ergibt sich  ein durchschnittlicher Preis  von $\bar{x} = `r mean`$ Euro sowie eine Standardabweichung von $s=`r sd`$ Euro. Bekannt ist, das der Preis normalverteilt ist `r txt`.

Geben Sie die obere Grenze des `r 100*(1-alpha)`% Schätzintervalles an.

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

Meta-information
================
extype: num
exsolution: `r round2(lsg,3)`
extol: 0.01
exname: `r if(exists("story")) story else knitr::current_input()`
