```{r, echo=FALSE}
include_supplement("bestimmtheitsmass.num", recursive=TRUE)
library("exams.forge")
instruction <- NULL
data(sos100, package = "exams.forge.data")
n     <- 6 # sample(4:8, 1)
rseq  <- seq(-0.95, 0.95, by=0.05)
r     <- sample(rseq, size=1, prob=rseq^2)
repeat{
  lm1   <- lm1_data(r=r, nmax=n, xsos=sos100, center=c(50,10), scale=c(3,1))
  if (all(lm1$xy>=0)) break
}
#
hsol  <- html_matrix_sk(lm1$inter, fmt=rep("%.0f", ncol(lm1$inter)), title="")
m     <- lm1$xy
rownames(m) <- 1:n
colnames(m) <- c("Windgeschwindigkeit", "Wellenhöhe")
coeff <- 1+(runif(1)>0.5)
hxy   <- html_matrix_sk(m, title="Messung", fmt=rep("%.0f", ncol(m)))
sc    <- num_result(cor(lm1$xy[,1], lm1$xy[,2])^2, digits=3, tolmult=2)
```

Question
========

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

An einer Wetterstation im Atlantik wurde `r n` mal die Windgeschwindigkeit (in km/h) und die Wellenhöhe (in m)  erhoben. Berechnen Sie das Bestimmtheitsmaß
für eine lineare Regression, wenn die Wellenhöhe die unabhängige Variable ist.

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


```{r, child="bestimmtheitsmass.num"}
```

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