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

```{r,  echo = FALSE, results = "hide"}
library("exams")
include_supplement('regen.num', recursive=TRUE)
library("exams.forge")
instruction <- NULL
library("extraDistr")
alpha <- sample(c(0.01, 0.02, 0.05, 0.1, 0.2), 1)
mu    <- sample(10:50, 1)
sigma <- 5:25
n     <- (4:16)^2
ssnit <- matrix(is_terminal(outer(sigma, n, "/")), nrow=length(sigma))
ssnid <- which(ssnit, arr.ind=TRUE)
i     <- sample(nrow(ssnid), 1)
sigma <- sigma[ssnid[i,1]]
n     <- n[ssnid[i,2]]
dxi   <- distribution("norm", mean=mu, sd=sigma)
dxbar <- distribution("norm", mean=mu, sd=sigma/sqrt(n))
N     <- n*sample(5:20, 1)
xbar  <- round(rnorm(1, mean=mu, sd=sigma/sqrt(n)), 2)
if (runif(1)<0.5) {
  ptype <- "lower" 
  z     <- round(qnorm(alpha/2),2)
} else {
  ptype <- "upper" 
  z     <- round(qnorm(1-alpha/2),2)
}
lsg <- mu+z*sigma/sqrt(n)
sc <- num_result(lsg, 4)
```

Question
========

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

Betrachten Sie eine Grundgesamtheit von $N=`r N`$ regnerischen Tagen. Sie wissen, dass die Niederschlagshöhen normalverteilt sind mit dem Erwartungswert $\mu=`r mu`$ mm und einer Standardabweichung von $\sigma=`r sigma`$ mm. In einer Stichprobe mit  $n=`r n`$ regnerischen Tagen ergab sich für die Niederschlagshöhe ein Mittelwert von $\bar{x}=`r xbar`$ mm. Berechnen Sie die `r if (ptype=="lower") "untere" else "obere"` Grenze des zentralen $`r (1-alpha)*100`$% Schwankungsintervalls.

```{r, child='regen.num'}
```

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