r语言，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语言中进行这种多元方差分析（Multivariate Analysis of Variance, MANOVA），你可以使用`manova()`函数，特别是当你的数据满足正态性和方差齐性假设的时候。首先，你需要加载数据，例如假设数据集名为df，包含列fuel_cost、maintenance_cost 和 fixed_assets。

# 假设数据位于data.frame df中
require(car)  # 需要car包来进行MANOVA

# 检查数据是否满足方差齐性（可以使用Box-Cox转换）
boxcox.diag(df[,c("Y_1", "Y_2", "Y_3")])

# 对于每种卡车，将数据分组
truck_groups <- factor(c("Truck_A", "Truck_B"))  # 假设Truck_A和Truck_B是两个组别
data_grouped <- split(df, truck_groups)

# 进行MANOVA分析
mva_result <- manova(cbind(Y_1, Y_2, Y_3) ~ truck_groups, data = data_grouped)

# 查看结果
summary(mva_result)

# 设置显著性水平alpha=0.01
alpha <- 0.01
p_values <- mva_result$Pr[["truck_groups"]]

# 如果p-value小于alpha，则拒绝原假设，认为两种卡车的均值向量存在显著差异
if (p_values < alpha) {
  print(paste("在信度水平", alpha, "下，我们拒绝零假设，表明两种卡车的均值向量存在显著差异。"))
} else {
  print(paste("没有足够的证据证明两种卡车的均值向量有显著差异。"))
}