四个企业的股票分析做出三个高级的假设并验证，至少应用描述性统计、统计推断、建模。用python代码

好的，让我为您提供一个简单的python代码示例，来验证三个高级假设。

假设1：四个企业的股票价格随着时间的推移呈现出相似的趋势。
假设2：四个企业的股票价格的方差相等，即它们的风险水平相同。
假设3：四个企业的股票价格与市场指数呈正相关关系。

首先，我们需要使用pandas库来读取数据，然后使用describe()函数进行描述性统计：

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，我们使用ANOVA（方差分析）来验证假设2，并使用T检验来验证假设1：

import scipy.stats as stats

# 方差分析
fvalue, pvalue = stats.f_oneway(data['stock1'], data['stock2'], data['stock3'], data['stock4'])
print("方差分析结果：")
print("F-value:", fvalue)
print("P-value:", pvalue)

# T检验
tvalue, pvalue = stats.ttest_ind(data['stock1'], data['stock2'])
print("T检验结果：")
print("T-value:", tvalue)
print("P-value:", pvalue)

最后，我们使用线性回归模型来验证假设3：

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 线性回归模型
X = data['market_index'].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)

以上是一个简单的python代码示例，用于验证三个高级假设。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。