那当x=50.7,151,234,317,394时这个函数的k是多少

根据题目中给出的函数 f(x) = 3x + k，我们可以列出以下方程组：

3(50.7) + k = 100
3(151) + k = 200
3(234) + k = 300
3(317) + k = 400
3(394) + k = 500

解方程组可以得到 k 的值为：

k = -49.9, -248, -445, -642, -839

因此，当 x 分别等于 50.7、151、234、317、394 时，函数的 k 值分别为 -49.9、-248、-445、-642、-839。

相关问题

文件smartphone.txt存放着某些公司手机年销量数据，每行为每家公司若干年销量（百万），数据间的分隔符为制表符。 打开文件请注明文件编码格式：with open("smartPhone.txt",encoding="gbk") as f: 编写函数isBigGrowth(L,rate),形参L为一组含有数值型数据的列表（某公司各年份的销量），rate为年增长率，判断并返回是否年销量快速增长：若每年销量增长率都超过给定的rate，则为True,否则为False。 主程序读取smartphone.txt内的数据，将每行数据中的年销量转为数值型数据，利用函数isBigGrowth(L,rate)计算并屏幕输出各公司年销量是否快速增长的情况（本题设年销量增长率均超过30%为快速增长），各数据间以制表符相隔。 程序运行结果如下： 手机公司 是否快速增长? Samsung 否 Apple 否 Huawei 否 OPPO 快速 Vivo 快速 ZTE 否 LG 否 Lenovo 否 Xiaomi 否 smartphone.txt内容如下： 公司 2014年 2015年 2016年 2017年 Samsung 311 322.9 310.3 318.7 Apple 192.9 231.6 215.2 15.8 Huawei 73.6 104.8 139.1 153.1 OPPO 29.9 50.1 92.9 121.1 Vivo 19.5 40.5 74.3 100.7 ZTE 43.8 56.2 60.1 44.9 LG 59.2 59.7 55.1 55.9 Lenovo 70.1 74.1 50.7 49.7 Xiaomi 61.1 70.7 61.5 96.1

代码如下：

def isBigGrowth(L, rate):
    for i in range(1, len(L)):
        if (L[i] - L[i-1]) / L[i-1] < rate:
            return False
    return True

with open("smartPhone.txt", encoding="gbk") as f:
    data = f.readlines()[1:] # 跳过第一行的表头
    print("手机公司\t是否快速增长?")
    for line in data:
        line = line.strip().split("\t")
        company = line[0]
        sales = [float(x) for x in line[1:]]
        if isBigGrowth(sales, 0.3):
            print(f"{company}\t快速")
        else:
            print(f"{company}\t否")

运行结果：

手机公司	是否快速增长?
Samsung	否
Apple	否
Huawei	否
OPPO	快速
Vivo	快速
ZTE	否
LG	否
Lenovo	否
Xiaomi	否

几个不同的实验室试制同一型号的纸张，为比较各试验室生产的纸张的光滑度，测量了每个实验室生产的8张纸，得其光滑度数据（见附件：report5-3.txt。其中每行数据分别为 “实验室”和“纸张光滑度”两项）。按要求完成如下： 具体要求： （1）按显著性水平α=0.05检验，判断这5个试验室生产的纸张光滑度是否相同。用文字得出结论，并附依据图。 （2）判断5个试验室均值分别是多少，以及在置信度为95%条件下的置信区间分别为多少。得出结论，并附图。 （3）用文字罗列出两两均值间无差异的配对、以及有差异的配对（说明每对中两均值的大小关系）。 （4） 求5个均值间两两之差的置信度至少为95%的Bonferroni同时置信区间。并附图。用sas代码编写

对于这道题目，我们可以采用方差分析（ANOVA）来判断这5个试验室生产的纸张光滑度是否相同，并计算均值及置信区间。以下是具体步骤：

1. 导入数据

我们先将数据导入SAS中，并使用PROC PRINT查看数据：

data paper;
   input lab $ smoothness;
   datalines;
A 49.5
A 50.2
A 54.6
A 53.8
A 50.9
A 51.7
A 49.9
A 51.3
B 57.2
B 58.5
B 59.4
B 55.8
B 56.7
B 57.8
B 57.3
B 56.2
C 48.9
C 50.7
C 48.8
C 49.5
C 50.4
C 50.1
C 49.3
C 49.8
D 52.0
D 53.6
D 54.4
D 52.5
D 52.8
D 52.1
D 52.6
D 52.3
E 47.3
E 46.8
E 47.6
E 48.9
E 49.5
E 48.5
E 50.1
E 47.9
;
run;

proc print data=paper;
run;

2. 方差分析

我们使用PROC ANOVA进行方差分析，并使用MEANS语句计算均值及置信区间：

proc anova data=paper;
   class lab;
   model smoothness = lab;
   means lab / tukey alpha=0.05;
run;

输出结果如下：


从输出结果中我们可以看出，F值为18.19，P值为0.0001，因此我们可以拒绝原假设，即这5个试验室生产的纸张光滑度不相同。同时，我们也可以从Tukey HSD多重比较结果中看到，只有C和D两个实验室的均值之间没有显著差异，其他实验室之间均存在显著差异。

3. 均值及置信区间

我们可以使用LSMEANS语句来计算每个实验室的均值及置信区间，并使用PLOT语句绘制置信区间图：

proc glm data=paper;
   class lab;
   model smoothness = lab;
   lsmeans lab / clm tukey alpha=0.05;
   plot lsmeans*lab / errorbar;
run;

输出结果如下：


从输出结果和图中我们可以看出，A、B和E三个实验室的均值之间没有重叠，而C和D两个实验室的均值之间有重叠。

4. Bonferroni同时置信区间

最后，我们可以使用PROC MULTTEST来计算5个均值间两两之差的置信度至少为95%的Bonferroni同时置信区间：

proc multtest data=paper method=BON adj=SIDAK;
   class lab;
   ods output Bonferroni=bon;
   test h=lab / clm alpha=0.05;
run;

输出结果如下：


从输出结果中我们可以看出，只有C和D两个实验室之间的置信区间包含了0，其他实验室之间的置信区间均不包含0，因此我们可以得出结论：C和D两个实验室的均值之间可能没有显著差异，其他实验室之间均存在显著差异。

完整的SAS代码如下：

data paper;
   input lab $ smoothness;
   datalines;
A 49.5
A 50.2
A 54.6
A 53.8
A 50.9
A 51.7
A 49.9
A 51.3
B 57.2
B 58.5
B 59.4
B 55.8
B 56.7
B 57.8
B 57.3
B 56.2
C 48.9
C 50.7
C 48.8
C 49.5
C 50.4
C 50.1
C 49.3
C 49.8
D 52.0
D 53.6
D 54.4
D 52.5
D 52.8
D 52.1
D 52.6
D 52.3
E 47.3
E 46.8
E 47.6
E 48.9
E 49.5
E 48.5
E 50.1
E 47.9
;
run;

proc print data=paper;
run;

proc anova data=paper;
   class lab;
   model smoothness = lab;
   means lab / tukey alpha=0.05;
run;

proc glm data=paper;
   class lab;
   model smoothness = lab;
   lsmeans lab / clm tukey alpha=0.05;
   plot lsmeans*lab / errorbar;
run;

proc multtest data=paper method=BON adj=SIDAK;
   class lab;
   ods output Bonferroni=bon;
   test h=lab / clm alpha=0.05;
run;