<!--- Filename should be: topic_story_anwserformat.Rmd --->
<!--- vm_poExp_8_1a.Rnw --->
  
```{r,  echo = FALSE, results = "hide"}
library("exams")
include_supplement('flut.num', recursive=TRUE)
library("exams.forge")
instruction <- NULL
library("extraDistr")
border  <- c(NA, NA)
last    <- as.numeric(format(Sys.Date(), "%Y"))
repeat {
  border  <- sample(1:10, 1)
  lambda  <- sample(seq(0.5, 5, by=0.1), 1)
  years   <- c(last+1-sample(5:30, 1), last)
  storm   <- (diff(years)+1)*lambda
  flood   <- ceiling(storm/10)
  if (has_digits(storm, 0) && abs(flood>1) && (1-ppois(border-1, lambda = lambda)>1e-3)) break
}

number  <- storm
length  <- (diff(years)+1)
d       <- distribution("pois", lambda=lambda)
ptype   <- "greater"
sc      <- num_result(1-cdf(d, border-1), 4)
txt     <- nsprintf(border, "genau %i Stürme",
                    '0'="gar keine Stürme",
                    '1'="genau einen Sturm")
```

Question
========

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

Leider wirkt sich der Klimawandel auch auf die Ozeane aus. Die automatische Messstation auf Inyeug, einer kleinen Insel im Südpazifik, hat im Zeitraum 
von 1. Januar `r years[1]` bis 31. Dezember `r years[2]` insgesamt `r flood` Überflutungen und `r storm` Stürme gemessen; deutlich mehr als früher. Benutzen Sie ein geeignetes Verteilungsmodell für die Zufallsvariable $X$: "Anzahl der Stürme pro Jahr". Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass es in einem Jahr `r txt` oder mehr gibt?

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

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