```{r data generation, echo = FALSE, results = "hide"}
library("exams")
library("exams.forge")
instruction <- NULL
call <- exams2call()
### DATA GENERATION
library("magrittr")
n  <- sample(4:7, 1)
repeat {
  # create data set(s)  and additional information
  # break only if all conditions are fulfilled
  if (TRUE) break
}
## DATA PRESENTATION
# create here all text representation for the exercises
#points
points2 <- 1
#Variables
size <- sample(seq(147,201,3),6)
#part a
sumSize <- sum(size)
mu <- 1/6*sumSize
```

Question
========

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

Für eine Umfrage über den Gesundheitszustand von Studenten wird eine einfache Zufallsstichprobe mit dem Umfang $n=6$ gezogen. Für die Größe der Studenten ergeben sich folgende Werte: `r as_string(size, last=" und")` cm. Wir wissen aus Erfahrung, dass die Körpergröße normal verteilt ist.

Berechnen Sie den  Schätzwert für den unbekannten Mittelwert $\mu$. Runden Sie Ihr Ergebnis auf eine ganze Zahl. 

Solution
=========

$$\hat{\mu}=\overline{X}=\frac{1}{n} \cdot \sum {X_i} = \frac{1}{6} \cdot `r sumSize` = `r mu`$$

Meta-information
================
extype: num
exsolution: `r round2(mu)`
extol: 0.5
exname: `r if(exists("story")) story else knitr::current_input()`
