```{r data generation, echo = FALSE, results = "hide"}
library("exams")
library("exams.forge")
instruction <- NULL
klassen_X <- c("0-100", "100-200", "200-400")
klassen_Y <- c("GmbH", "KG", "AG")
repeat{
  target <- sample(seq(-0.75, 0.75, by=0.05), 1)
  tab    <- ddiscrete2(ddiscrete(runif(length(klassen_Y))), ddiscrete(runif(length(klassen_X))), unit=100, target=target)
  n      <- sample_size_freq(seq(10, 200, 10), tab)
  tab    <- n*tab
  margin <- marginSums(tab, 1)
  if (unique_max(margin)) break
}
colnames(tab) <- klassen_X
rownames(tab) <- klassen_Y
htab <- html_matrix_sk(tab, "Rechtsform / Wertschöpfung", fmt=rep("%.0f", length(klassen_X)))
maxIdx <- klassen_Y[which.max(margin)]
tmargin <- matrix(margin, ncol=1)
colnames(tmargin) <- "Hfk"
rownames(tmargin) <- klassen_Y
hmargin <- html_matrix_sk(tmargin, "Rechtsform ", fmt="%.0f")
```

Question
========

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

Aus einer Studie zur Erhebung der Rechtsform von `r n` Unternehmen und der durchschnittlichen Wertschöpfung ihrer Niederlassungen (in Tsd. EUR) gingen die folgende Ergebnisse hervor: 

```{r xtable1, echo = FALSE, results = "asis"}
cat(toHTMLorLatex(htab))
```

Berechnen Sie einen geeigneten Lageparameter für die Variable $Y$ "Rechtsform". 

Solution
========

Geeigneter Lageparameter für nominalskalierte Variablen ist der Modus "`r maxIdx`".

```{r xtable2, echo = FALSE, results = "asis"}
cat(toHTMLorLatex(hmargin))
```

Meta-information
================
extype: string
exsolution: `r maxIdx`
exname: US-Modus-4.Rmd
