四个企业的股票分析做出无关假设并验证，至少应用描述性统计、统计推断、建模

好的，让我为您提供一个简单的例子来验证无关假设。

无关假设：四个企业的股票价格与它们的公司名称长度无关。

首先，我们需要使用pandas库来读取数据，并进行描述性统计：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv("stock_data.csv")

# 描述性统计
print(data.describe())

接下来，我们可以使用Pearson相关系数来验证假设。我们需要计算每个企业的公司名称长度，并将其与股票价格进行相关性分析：

import scipy.stats as stats

# 计算公司名称长度
data['name_length'] = data['company_name'].apply(len)

# 描述性统计
print(data[['name_length', 'stock1', 'stock2', 'stock3', 'stock4']].describe())

# 相关性分析
r, pvalue = stats.pearsonr(data['name_length'], data['stock1'])
print("Stock1和公司名称长度的相关性：")
print("r-value:", r)
print("p-value:", pvalue)

最后，我们可以使用线性回归模型来建模并预测股票价格与公司名称长度之间的关系：

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 线性回归模型
X = data['name_length'].values.reshape(-1, 1)
y = data['stock1'].values.reshape(-1, 1)
model = LinearRegression().fit(X, y)
r_sq = model.score(X, y)
print("线性回归模型结果：")
print("R-squared:", r_sq)

# 绘制图表
plt.scatter(X, y, color='blue')
plt.plot(X, model.predict(X), color='red', linewidth=2)
plt.title("Stock1 vs Company Name Length")
plt.xlabel("Company Name Length")
plt.ylabel("Stock1 Price")
plt.show()

以上是一个简单的例子，可以用于验证无关假设，并应用描述性统计、统计推断和建模。请注意，这只是一个基本示例，具体的分析和建模方法将取决于您的数据和研究问题。