帮我写一个python函数，能够对一组数据进行 Grubbs' test极值检验

好的，我可以回答这个问题。以下是一个 Python 函数，可以对一组数据进行 Grubbs' test 极值检验：

import numpy as np
from scipy.stats import t

def grubbs_test(data, alpha=.05):
    n = len(data)
    mean = np.mean(data)
    std = np.std(data, ddof=1)
    t_value = t.ppf(1 - alpha / (2 * n), n - 2)
    threshold = (n - 1) / np.sqrt(n) * np.sqrt(t_value ** 2 / (n - 2 + t_value ** 2))
    max_deviation = np.max(np.abs(data - mean))
    if max_deviation > threshold * std:
        return True  # 存在极值
    else:
        return False  # 不存在极值

这个函数接受一个数据列表 `data` 和一个显著性水平 `alpha`，默认为 .05。如果数据中存在极值，则返回 True，否则返回 False。