用python在数据文件“Milk-data.dat”中有对牛奶运输公司运输成本的调查研究，每英里的成本包括燃料成本(Y1)、维修成本(Y2)和固定资产投入(Y3)。请检验两种运输卡车的均值向量的差异，设置信度a=0.01

在Python中，你可以使用统计分析库如`pandas`处理CSV文件，并结合`scipy.stats`模块来进行假设检验，比如t检验，来比较两种运输卡车的平均成本差异。首先，你需要读取数据并计算每个变量（Y1, Y2, Y3）的均值，然后选择`t-test`来比较两个群体的均值是否显著不同，设定α水平（显著性水平）为0.01。

以下是一个简化的步骤：

import pandas as pd
from scipy import stats

# 1. 读取数据
data = pd.read_csv('Milk-data.dat', delimiter=' ', header=None)
# 假设第一列是卡车类型，第二列到第四列分别是Y1, Y2, Y3的成本
truck_type_1 = data.iloc[:, 0] == 'Type A'  # 假设'A'代表一种类型
truck_type_2 = ~truck_type_1  # 对立条件表示'B'类型

# 2. 计算均值
y1_mean_A, y1_std_A = data.loc[truck_type_1, 1].mean(), data.loc[truck_type_1, 1].std()
y1_mean_B, y1_std_B = data.loc[truck_type_2, 1].mean(), data.loc[truck_type_2, 1].std()

y2_mean_A, y2_std_A, ...  # 同理计算其他变量的均值和标准差

# 3. 使用t-test
t_statistic, p_value = stats.ttest_ind(data[1][truck_type_1], data[1][truck_type_2])

# 4. 检验差异
alpha = 0.01
if p_value < alpha:
    print(f"在α={alpha}的显著性水平下，两种卡车的Y1成本有显著差异 (t = {t_statistic:.2f}, p = {p_value:.4f}).")
else:
    print("两种卡车的Y1成本无显著差异.")

# 重复步骤3和4分别针对Y2和Y3