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```{r, echo=FALSE}
library("exams")
include_supplement('ttest_hypothesen.schoice', recursive=TRUE)
library("exams.forge")
instruction <- NULL
mu0    <- sample(950:1050, size=1)
sigma  <- 25
ttest  <- ttest_num(n           = sample((4:8)^2, size=1), 
                    mu0         = mu0,
                    mean        = sample(setdiff(950:1050, mu0), size=1),
                    alpha       = 0.01,
                    alternative = sample(c('greater', 'less', 'two.sided'), 1),
                    sd          = sample((sigma-10:sigma+10), size=1),
                    sigma       = sigma,   
                    norm        = TRUE)
alttxt <- switch(ttest$alternative,
                 greater="ein zu hohes mittleres Kopfgewicht hat",
                 less="ein zu geringes mittleres Kopfgewicht hat",
                 two.sided="nicht das geforderte mittlere Kopfgewicht hat")
why    <- switch(ttest$alternative,
                 greater="Der Einkäufer möchte zeigen, dass das mittlere Kopfgewicht größer ist als vorgeschrieben, also $H_1: \\mu>\\mu_0$.",
                 less="Der Einkäufer möchte zeigen, dass das das mittlere Kopfgewicht kleiner ist als vorgeschrieben, also $H_1: \\mu<\\mu_0$.",
                 two.sided="Der Einkäufer möchte zeigen, dass das mittlere Kopfgewicht nicht stimmt, also $H_1: \\mu\\neq\\mu_0$.")

ssigma <- paste0("Die Standardabweichung in der Grundgesamtheit beträgt $\\sigma=", ttest$sigma, "$ g.")
ss     <- paste0("Die Standardabweichung in der Stichprobe beträgt $s=", ttest$sd, "$ g.")
```

Question
========

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



Eine Ladenkette fordert von den Erzeugern für Chinakohl ein mittleres Kopfgewicht von `r ttest$mu0`g. Der Einkäufer vermutet, dass
der von den Erzeugern gelieferte Chinakohl `r alttxt`. Ein Statistiker schlägt vor, dies mit Hilfe eines statistischen Tests mit einem Signifikanzniveau von `r 100*ttest$alpha`\% prüfen. Er zieht eine Stichprobe vom Umfang `r ttest$n` mit $\bar{x}=`r ttest$mean`$ und $s=`r ttest$sd`$g. Dabei sei ferner vorausgesetzt, dass die Grundgesamtheit normalverteilt ist mit einer Standardabweichung von `r ttest$sigma`g.

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

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