```{r, echo=FALSE}
library("exams")
include_supplement('gmittel.num', recursive=TRUE)
library("exams.forge")
instruction <- NULL

data("USGasB", package="AER")
USGasB[,1:2] <- USGasB[,1:2]/1e6
USGasB[,4:5] <- USGasB[,4:5]/1000
USGasB <- round(USGasB, 2)
vars   <- c("cars"="Autobestand (in Mio.)", "gas"="Benzinverbrauch (in Mrd. Gallonen)", "price"="Benzinpreis (US\\$/Gallone)", "population"="Bevölkerung (in Mio.)", "gnp"="Reales Bruttosozialprodukt (in Mrd. US\\$)")
digits <- c("%")
repeat {
  p <- range(sample(1:nrow(USGasB), 2))
  if ((diff(p)>3) && (diff(p)<10)) break             
}
var  <- sample(names(vars), 1)
t     <- 1949+(p[1]:p[2])
#
m            <- matrix(USGasB[p[1]:p[2], var], ncol=1)
colnames(m)  <- vars[var]
rownames(m) <- t
hxy      <- html_matrix_sk(m, fmt="%.2f", title="Jahr")
sc       <- num_result((m[length(m)]/m[1])^(1/(length(m)-1)), digits=3, tolmult = 2)
```

Question
========

Für den Zeitraum `r t[1]` bis `r t[length(t)]` wurde die Variable "`r vars[var]`" in den USA erhoben. Berechnen Sie das mittlere Wachstum $i_G$.

```{r, echo=FALSE, results='asis'}
cat(toHTMLorLatex(hxy))
```

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

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