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:并说明分析的结果 使用python解答并给出代码

要分析两种运输卡车运输成本的均值向量差异，并设置显著性水平为0.01（99%置信水平），你可以使用Python中的`scipy.stats`库来进行t检验。首先，你需要加载数据，并假设数据存储在CSV文件"Milk-data.dat"中，其中每一行代表一辆卡车的数据，列分别对应燃料成本(Y1)，维修成本(Y2)，和固定资产投入(Y3)。

这里是一个基本的步骤：

1. 导入必要的库：

import pandas as pd
from scipy import stats

2. 加载数据：

# 假设数据的第一列为卡车类型，第二列开始是成本数据
data = pd.read_csv('Milk-data.dat', delimiter=' ', header=None)
truck_types = data.iloc[:, 0]
costs = data.iloc[:, 1:].to_numpy()  # 将成本数据转换为numpy数组

3. 对每种类型的卡车进行分组计算均值：

grouped_costs = costs.groupby(truck_types)
mean_vectors = grouped_costs.mean(axis=1)  # 每个类别对应的均值向量
n_groups = len(set(truck_types))  # 类型的数量

4. 进行两样本t检验：

# 假设类型1的成本向量是第一个元素
mu1, mu2 = mean_vectors[0], mean_vectors[1]  # 取出两个均值向量
sample_size1, sample_size2 = grouped_costs.get_group(0).shape[0], grouped_costs.get_group(1).shape[0]
std_devs = np.sqrt(grouped_costs.var(axis=1))  # 计算每个类别的标准差
t_statistic, p_value = stats.ttest_ind(mean_vectors[0], mean_vectors[1], equal_var=False,
                                       alternative='two-sided', df=n_groups - 1)

alpha = 0.01  # 置信水平
confidence_interval = 1 - alpha / 2  # 根据α计算置信区间

5. 输出结果：

if p_value < alpha:
    print(f"在99%的置信水平下，两种卡车的均值向量存在显著差异（p-value={p_value:.4f}）。")
else:
    print("两种卡车的均值向量之间无显著差异（p-value>{alpha:.4f}）。")

print(f"平均差异: {mu1 - mu2}")
print(f"99%置信区间: [{stats.norm.interval(confidence_interval, loc=t_statistic, scale=stats.t.ppf(1-confidence_interval, n_groups - 1))/np.sqrt(n_groups)}]")

这个代码会告诉你是否有足够的证据支持两种卡车的均值向量有显著差异，以及具体的差异大小和置信区间。请注意，实际运行前需要确保数据格式正确并且符合上述描述。如果你的数据结构不同，可能需要调整读取和处理部分的代码。