```{r, echo=FALSE}
library("exams")
include_supplement('ttest_kritwert.num', recursive=TRUE)
library("exams.forge")
instruction <- NULL
mu0    <- 20
ttest  <- ttest_num(n           = sample((3:7)^2, size=1), 
                    mu0         = mu0,
                    mean        = sample(setdiff(15:25, mu0), size=1),
                    alternative = 'greater',
                    sd          = sample(2:10, size=1),
                    alpha       = sample(c(0.1, 0.05, 0.01), size=1),
                    norm        = TRUE)
sc <- num_result(ttest$critical[1], 3)
```

Question
========

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



Ein Kugelstoßer bereitet sich auf die nächste Olympiade vor. Damit er eine Chance auf eine Goldmedaille hat,
sollte er im Durchschnitt mindestens `r ttest$mu0` Meter stoßen. Daher zieht er zufällig aus seinen letzten
Trainingseinheiten `r ttest$n` Weiten und es ergibt sich ein Mittelwert von `r ttest$mu0` Meter mit einer 
Standardabweichung von `r ttest$sd` 
Metern. Mit einem statistischen Test möchte er überprüfen, ob er eine Chance hat (Signifikanzniveau $\alpha=`r ttest$alpha`$). Er geht davon aus, dass seine Weiten normalverteilt sind. 

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

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