```{r, echo=FALSE}
include_supplement("koeffizient.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(15,10))
  if (all(lm1$xy>=0)) break
}
#
hsol  <- html_matrix_sk(lm1$inter, '', fmt=rep("%.0f", ncol(lm1$inter)))
m     <- t(lm1$xy)
colnames(m) <- 1:n
row.names(m) <- c("Alter in Monaten", "Anzahl Worte")
coeff <- 1+(runif(1)>0.5)
hxy   <- html_matrix_sk(m, title="Kind", fmt=rep("%.0f", ncol(m)))
sc    <- num_result(lm1$coefficients[coeff], digits=2, tolmult=2)
```

Question
========

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

Für `r n` Kleinkinder wurden das Alter in Monaten und die Anzahl der Worte in ihrem Vokabular erfasst. Führen Sie eine lineare Regression (abhängige Variable: Anzahl der Worte) durch und berechnen Sie den Regressionskoeffizienten $b_{`r coeff-1`}$.

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


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

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