```{r, echo=FALSE}
library("exams")
library("knitr")
include_supplement("pearson.num", recursive=TRUE)
library("exams.forge")
instruction <- NULL
data(sos100, package = "exams.forge.data")
n     <- sample(4:8, 1)
rseq  <- seq(0, 0.95, by=0.05)
r     <- sample(rseq, size=1, prob=rseq^2)
xy0   <- pearson_data(r=r, nmax=n, n=100, xsos=sos100)
xy    <- cbind(200+10*xy0[,1], 25+xy0[,2])
sc    <- num_result (cor(xy[,1], xy[,2]), digits = 3, tolmult = 2)
xy1   <- scale(xy, scale=FALSE) 
sol   <- rbind(t(xy), t(xy1), t(xy1^2), xy1[,1]*xy1[,2])
sol   <- cbind(sol, rowSums(sol))
colnames(sol) <- c(sprintf("%0.f", 1:n), "Summe")
row.names(sol) <- c("$x_i$", "$y_i$", "$x_i-\\bar{x}$", "$y_i-\\bar{y}$",  "$(x_i-\\bar{x})^2$", "$(y_i-\\bar{y})^2$",  "$(x_i-\\bar{x})(y_i-\\bar{y})$")
hsol  <- html_matrix_sk(sol, title='', fmt=rep("%.0f", n+1))
m   <- cbind(xy[,1], xy[,2])
rownames(m) <- 1:n
colnames(m) <- c("Besucherzahl", "Höchsttemperatur")
hxy <- html_matrix_sk(m, title="Tag", fmt=c("%.0f", "%.0f"))
```

Question
========

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

Zwischen der Anzahl der Besucher eines Freibades und der Tageshöchsttemperatur (in Grad Celsius) wird ein
Zusammenhang vermutet. Es wurde die Besucherzahl und die Höchsttemperatur an `r n` Tagen erhoben. Berechnen Sie den Bravais-Pearson-Korrelationskoeffizient.

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


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


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

