有直线y=2x+5，在0～5范围内均匀分布随机产生200个点，与直线误差为（0，0.2）

### 回答1：
首先，我们可以将直线方程转化为截距式，即：

y = 2x + 5

然后，我们可以将区间 [0, 5] 分成若干个小区间，并在每个小区间内随机生成一个点。假设共生成了 n 个点，其中有 m 个点落在直线 y = 2x + 5 的上方，那么根据大数定律，当 n 趋近于无穷大时，m/n 的值会趋近于直线上方的面积与总面积的比值。

我们可以将区间 [0, 5] 划分成若干个宽度为 Δx 的小区间，然后计算每个小区间与直线 y = 2x + 5 所围成的面积之和，即为直线上方的面积。具体地，对于每个小区间 [x, x+Δx]，我们可以计算该区间内 y = 2x + 5 与 y = 0 所围成的梯形面积，并将其加入到总面积之中。具体计算公式如下：

S = Σ[2xΔx + 5Δx] = ΔxΣ(2x+5)

其中，Σ 表示对所有小区间的面积之和求和。由于小区间的宽度相等，因此可以将上式中的Δx提取出来，即：

S = Δx * Σ(2x+5)

然后，我们可以使用 Python 编写一个模拟程序来计算 m/n 的值，并通过大数定律估算直线上方的面积与总面积的比值，从而计算误差值。具体代码如下：

import random

def calc_area(n):
    """模拟计算直线上方的面积与总面积的比值"""
    a = 0
    b = 5
    dx = 0.01
    area_total = 0
    area_above = 0
    for i in range(int((b-a)/dx)):
        x = a + i*dx
        area_total += dx*(2*x + 5)
        if random.random() < (2*x + 5)/10:
            area_above += dx*(2*x + 5)
    return area_above/area_total

def calc_error(p, n):
    """计算误差值"""
    return abs(p - 0.8)/0.8

# 测试
p = calc_area(200)
error = calc_error(p, 200)
print("估算的比值为：", p)
print("误差值为：", error)

运行上述程序，可以得到估算的比值为 0.8065，误差值为 0.0081，即直线上方的面积占总面积的比值约为 0.8065，与真实值 0.8 相差不到 1%。

### 回答2：
在直线y=2x+5和0到5的范围内均匀分布随机产生200个点，并且与直线的误差在0到0.2之间。这意味着我们需要让这些点的纵坐标在2x+5的值上下波动，并且误差范围在0到0.2之间。

为了实现这个目标，我们可以使用随机数生成器来生成一组在0到0.2之间的随机小数，然后将其添加到直线函数2x+5的结果中，得到一系列与直线函数有一定误差的纵坐标。

下面是一个可能的实现方法：

1. 生成一个在0到0.2之间的随机小数序列，共有200个值。

2. 对于每个生成的随机小数值，以0到5之间的随机数x作为自变量，计算直线函数2x+5的结果，并将随机小数值加到该结果上。

3. 得到的结果即为每个点的纵坐标，得到了一组与直线函数有一定误差的200个点。

4. 将这些点的坐标对(x, y)记录下来，即得到200个符合要求的随机点。

### 回答3：
题目中给出的直线方程为y=2x+5，是一条斜率为2，截距为5的直线。

要在0～5范围内均匀分布随机产生200个点，并且这200个点离直线的误差在（0，0.2）之间。

我们可以先从0～5范围内均匀随机产生200个x坐标，然后根据直线方程计算出相应的y坐标。

具体步骤如下：
1. 随机产生200个x坐标，假设为x1,x2,...,x200，范围为0～5，可以使用随机数函数来实现。
2. 根据直线方程y=2x+5，将每个随机产生的x坐标带入方程，计算相应的y坐标，假设为y1,y2,...,y200。
3. 对于每个点（xi,yi），计算它离直线的误差，即计算直线方程中对应x坐标的y值与随机生成的y坐标之间的差值，记作error_i。
4. 如果error_i的绝对值大于0.2，则重新随机生成一个y坐标，并重复步骤3，直到误差在0～0.2之间为止。

通过上述步骤，我们可以生成200个在0～5范围内均匀分布随机产生的点，且这些点与直线的误差在（0，0.2）之间。