《财富》杂志做了一项研究，发现其订阅者中拥有或租用车辆数量的方差为0.94。假定12名另一份杂志订阅者拥有或租用车辆的数据如下所示:21,2,0,3,2,2.1.2.1.01.对假设 H:σ =0.94 进行检验，以确定两份杂志订阅者拥有或租用车辆数的方差是否相同编写代码

为了检验两份杂志订阅者拥有或租用车辆数的方差是否相同，我们可以使用F检验。F检验用于比较两个正态分布总体的方差。

以下是Python代码示例，展示了如何进行这个检验：

import numpy as np
from scipy import stats

# 第一份杂志订阅者拥有或租用车辆数的方差
variance1 = 0.94

# 第二份杂志订阅者拥有或租用车辆的数据
data2 = np.array([2, 2, 0, 3, 2, 2, 1, 2, 1, 0, 1])

# 计算第二份杂志订阅者拥有或租用车辆数的方差
variance2 = np.var(data2, ddof=1)

# 进行F检验
f_statistic = variance1 / variance2
df1 = len(data2) - 1
df2 = len(data2) - 1

# 计算p值
p_value = 2 * min(stats.f.cdf(f_statistic, df1, df2), 1 - stats.f.cdf(f_statistic, df1, df2))

# 输出结果
print(f"F统计量: {f_statistic}")
print(f"自由度: ({df1}, {df2})")
print(f"p值: {p_value}")

# 判断是否拒绝原假设
alpha = 0.05
if p_value < alpha:
    print("拒绝原假设：两份杂志订阅者拥有或租用车辆数的方差不同")
else:
    print("不拒绝原假设：两份杂志订阅者拥有或租用车辆数的方差相同")

这段代码首先计算了第二份杂志订阅者拥有或租用车辆数的方差，然后使用F检验比较两份杂志订阅者拥有或租用车辆数的方差。最后，代码输出F统计量、自由度和p值，并判断是否拒绝原假设。