R语言解决在对牛奶运输公司运输成本的调查研究中，每英里的成本包括燃料成本(Y_1 )、维修成本(Y_2 )和固定资产投入(Y_3 )，(数据见附件) 请检验两种运输卡车的均值向量的差异，设置信度α=0.01。

在R语言中，你可以通过ANOVA (Analysis of Variance) 或者t-test来检验两种运输卡车的每英里成本的均值是否有显著差异。首先，假设你已经有了包含燃料成本、维修成本和固定资产投入的数据集，其中分别对应两种类型的卡车。

1. **描述性统计**:
使用`summary()`函数查看每种类型的卡车每英里成本的平均值、标准差等基本统计信息。

data <- read.csv("牛奶运输成本数据.csv") # 假设数据文件名
summary(data[, c("Y_1", "Y_2", "Y_3")]) # 分别对应燃料、维修和固定资产成本

2. **单因素方差分析（ANOVA）**:
如果你想比较所有三个成本维度的整体差异，可以使用`aov()`函数。

model <- aov(cbind(Y_1, Y_2, Y_3) ~ Truck_Type, data = data)
anova(model, test="F", alpha = 0.01)

这将返回F统计量和p值，如果p值小于0.01，则拒绝原假设（即两组均值无显著差异），说明至少有一个维度的成本存在显著差异。

3. **独立样本t-test**:
如果只需要比较两个维度的成本，如只对比燃料成本和维修成本，可以用`t.test()`函数。

t.test(data$Y_1 ~ Truck_Type, data = data, var.equal = TRUE, alternative = "two.sided", conf.level = 0.99, paired = FALSE)
t.test(data$Y_2 ~ Truck_Type, data = data, var.equal = TRUE, alternative = "two.sided", conf.level = 0.99, paired = FALSE)

同样，如果得到的双侧p值小于0.01，那么我们拒绝零假设，认为两组均值有显著差异。