用python检查一个数据是否符合威布尔分布，如果p值大于0.05，返回失效概率为0.3ppm对应的X值；如果p值小于0.05，输出不符合威布尔分布。

在Python中，可以使用`scipy.stats`模块中的`weibull_min`或`weibull_max`类来检查数据是否符合威布尔分布。这些类提供了`fit`方法，该方法可以拟合威布尔分布并返回拟合参数以及分布的p值。基于p值的结果，可以决定返回失效概率为0.3ppm对应的X值还是输出不符合威布尔分布。

首先，需要安装`scipy`库（如果尚未安装），然后导入必要的模块，并使用数据集来拟合威布尔分布，获取p值。如果p值大于0.05，可以通过威布尔分布的`ppf`方法（百分位函数）计算失效概率为0.3ppm对应的X值。以下是一个简化的示例代码：

import numpy as np
from scipy.stats import weibull_min

# 假设data是你要检验的样本数据
data = np.random.weibull(1.5, size=100)  # 示例数据

# 拟合威布尔分布
shape, loc, scale = weibull_min.fit(data)

# 计算p值
_, p_value = weibull_min.cdf(data, shape, loc=loc, scale=scale, method='ml').factorize()

# 检查p值
if p_value > 0.05:
    # 计算失效概率为0.3ppm对应的X值
    # 注意：ppm通常用于表示百万分之一，这里我们假设0.3ppm就是0.0000003
    # 如果你需要转换成小时数或其他单位，请相应调整计算方式
   失效X值 = weibull_min.ppf(0.0000003, shape, loc=loc, scale=scale)
    print("失效概率为0.3ppm对应的X值为:", 失效X值)
else:
    print("数据不符合威布尔分布")

# 注意：在实际应用中，需要对数据集进行详细的统计检验和验证。

请注意，上述代码中使用的`fit`方法默认为最小二乘法进行参数估计，并不是进行统计检验的p值。要正确获取p值，可能需要使用其他方法或专门的统计检验函数。