diff --git a/examples/goblin.ipynb b/examples/goblin.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..b1a9bf257
--- /dev/null
+++ b/examples/goblin.ipynb
@@ -0,0 +1,204 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "# The goblin problem\n",
+    "\n",
+    "Allen Downey\n",
+    "\n",
+    "[MIT License](https://en.wikipedia.org/wiki/MIT_License)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "%matplotlib inline\n",
+    "\n",
+    "import pandas as pd\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import seaborn as sns\n",
+    "sns.set(style='white')\n",
+    "\n",
+    "from thinkstats2 import Pmf, Cdf\n",
+    "\n",
+    "import thinkstats2\n",
+    "import thinkplot\n",
+    "\n",
+    "decorate = thinkplot.config"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### The goblin problem\n",
+    "\n",
+    "In Dungeons and Dragons, the amount of damage a goblin can withstand is the sum of two six-sided dice. The amount of damage you inflict with a short sword is determined by rolling one six-sided die.\n",
+    "\n",
+    "Suppose you are fighting a goblin and you have already inflicted 4 points of damage. What is your probability of defeating the goblin with your next successful attack?\n",
+    "\n",
+    "(Where \"defeat\" means that the goblin can withstand no more damage.)\n",
+    "\n",
+    "Note: You can solve this problem with paper and pencil or computationally; you can solve it using Bayes's Theorem, combinatorics, or using the Pmf class."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "1 0.16666666666666666\n",
+      "2 0.16666666666666666\n",
+      "3 0.16666666666666666\n",
+      "4 0.16666666666666666\n",
+      "5 0.16666666666666666\n",
+      "6 0.16666666666666666\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "d6 = Pmf(range(1,7))\n",
+    "d6.Print()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "2 0.027777777777777776\n",
+      "3 0.05555555555555555\n",
+      "4 0.08333333333333333\n",
+      "5 0.1111111111111111\n",
+      "6 0.1388888888888889\n",
+      "7 0.16666666666666669\n",
+      "8 0.1388888888888889\n",
+      "9 0.1111111111111111\n",
+      "10 0.08333333333333333\n",
+      "11 0.05555555555555555\n",
+      "12 0.027777777777777776\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "twice = d6 + d6\n",
+    "twice.Print()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 10,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "2 0.0\n",
+      "3 0.0\n",
+      "4 0.0\n",
+      "5 0.1333333333333333\n",
+      "6 0.16666666666666663\n",
+      "7 0.19999999999999998\n",
+      "8 0.16666666666666663\n",
+      "9 0.1333333333333333\n",
+      "10 0.09999999999999998\n",
+      "11 0.06666666666666665\n",
+      "12 0.033333333333333326\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "twice[2] = 0\n",
+    "twice[3] = 0\n",
+    "twice[4] = 0\n",
+    "twice.Normalize()\n",
+    "twice.Print()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 13,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "-2 0.0\n",
+      "-1 0.0\n",
+      "0 0.0\n",
+      "1 0.1333333333333333\n",
+      "2 0.16666666666666663\n",
+      "3 0.19999999999999998\n",
+      "4 0.16666666666666663\n",
+      "5 0.1333333333333333\n",
+      "6 0.09999999999999998\n",
+      "7 0.06666666666666665\n",
+      "8 0.033333333333333326\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "remaining = twice - 4\n",
+    "remaining.Print()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 16,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "0.5499999999999998"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 16,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "d6.ProbGreater(remaining) + d6.ProbEqual(remaining)"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Python 3",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.6.7"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2
+}