```{r, echo=FALSE}
library("exams")
include_supplement('ttest_entscheidung.schoice', recursive=TRUE)
library("exams.forge")
instruction <- NULL
mu0seq  <- seq(900, 2000, by=10)
n       <- sample((6:12)^2, size=1)
mu0     <- sample(mu0seq, size=1)
meanseq <- mu0 + seq(-100, 100, by=5) 
mean    <- sample(setdiff(meanseq, mu0), size=1)
# q2norm(c(900, 2000))$sd
vseq    <- setdiff(seq(-4, 4, by=0.1), 0)
sd      <- abs((mean-mu0)/vseq*sqrt(n))
sdterm  <- which(is_terminal(sd))
if (length(sdterm)>1) sdterm <- sample(sdterm, 1)
sd      <- sd[sdterm]
ttest   <- ttest_num(n           = n,
                     mu0         = mu0,
                     mean        = mean,
                     alternative = 'less',
                     sd          = sd,
                     norm        = TRUE)
```

Question
========

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

Die Geschäftsleitung einer Drogeriemarktkette prüft, ob sie in einem Stadtteil (10.000 potentielle Kunden) eine Filiale eröffnen sollte. Die Neugründung soll durchgeführt werden, wenn das für Konsumausgaben verfügbare Durchschnittseinkommen im Stadtteil mindestens `r ttest$mu0` EUR beträgt.

Der neue Betriebswirt der zuständigen Abteilung führt eine ad-hoc- Umfrage unter `r ttest$n` Personen durch. Es ergibt sich ein Durchschnittseinkommen von `r ttest$mean` EUR und eine Standardabweichung von `r ttest$sd` EUR. Getestet wird daraufhin mit einem Signifikanzniveau von $\alpha=`r ttest$alpha`$ die Hypothese, dass das Durchschnittseinkommen mindestens `r ttest$mu0` EUR beträgt. 

```{r, child='ttest_entscheidung.schoice'}
```

Meta-information
================
extype: schoice
exsolution: `r mchoice2string(sc_solutions, single = TRUE)`
exname: `r knitr::current_input()`

