<!--- Filename should be: topic_story_anwserformat.Rmd --->

```{r,  echo = FALSE, results = "hide"}
include_supplement('approx.num', recursive=TRUE)
library("exams")
library("exams.forge")
instruction <- NULL
library("extraDistr")
border  <- c(NA, NA)
lambdas <- seq(0.1, 5, by=0.1)
repeat{
  repeat {
    prob   <- round(10^(runif(1, -3, -2)), 3)
    lambda <- sample(lambdas, 1)
    size   <- lambda/prob
    if (has_digits(size, 0) && (size>9)) break
  }
  border <- sample(10:min(size, 25), 1)
  da     <- distribution("pois", lambda=size*prob)
  lsg    <- pmdf(da, border)
  if ((!binom2norm(size, prob)) && (lsg>1e-3)) break
}
d       <- distribution("binom", size=size, prob=prob)
ptype   <- "point"
sc      <- num_result(lsg, 4)
```

Question
=======

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

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

Ein Pharmakonzern entwickelt ein neues Kopfschmerzmittel, das bei `r 100*prob`% der Patienten Nebenwirkungen zeigen soll. Es sei $X$: "Die Anzahl der Patienten mit Nebenwirkungen einer Studie".  Wenn in einer Studie `r size` Patienten das neue Kopfschmerzmittel eingenommen haben, wie groß ist die approximative Wahrscheinlichkeit, dass **genau** `r border` Patienten Nebenwirkungen zeigen?

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

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