以下是使用 Python 语言来完成上述任务的示例代码，实际爬取股票数据可能存在法律风险和网站的使用限制，以下代码仅为示例，不能用于实际的股票数据爬取。 ```python import pandas as pd from scipy import stats import datetime # 假设这是从东方财富网爬取到的原始数据（这里只是模拟数据） data = { 'date': ['2023-09-01', '2023-09-02', '2023-10-01', '2023-11-01', '2023-11-11'], 'price': [10.5, 11.2, 10.8, 11.5, 12.0], 'volume': [10000, 12000, 9000, 11000, 13000] } # 将数据转换为 DataFrame df = pd.DataFrame(data) # 数据预处理 df['date'] = pd.to_datetime(df['date']) # 将日期列转换为日期类型 # 假设检验 # 假设 9 月和 11 月的平均价格没有差异 month_9 = df[df['date'].dt.month == 9]['price'] month_11 = df[df['date'].dt.month == 11]['price'] t_statistic, p_value = stats.ttest_ind(month_9, month_11) print("T 统计量:", t_statistic) print("P 值:", p_value) # 方差分析 # 假设不同月份的价格方差相同 grouped_data = df.groupby(df['date'].dt.month)['price'] f_statistic, p_value = stats.f_oneway(grouped_data.get_group(9), grouped_data.get_group(10), grouped_data.get_group(11)) print("F 统计量:", f_statistic) print("P 值:", p_value) # 描述统计 description = df.describe() print(description) # 回归分析 # 假设价格与成交量存在线性关系 from sklearn.linear_model import LinearRegression X = df[['volume']] y = df['price'] model = LinearRegression() model.fit(X, y) r_squared = model.score(X, y) print("R 平方值:", r_squared) # 将结果保存到 Excel 文件 with pd.ExcelWriter('stock_analysis.xlsx') as writer: df.to_excel(writer, sheet_name='原始数据') pd.DataFrame({'T 统计量': [t_statistic], 'P 值': [p_value]}, index=['假设检验']).to_excel(writer, sheet_name='假设检验结果') pd.DataFrame({'F 统计量': [f_statistic], 'P 值': [p_value]}, index=['方差分析']).to_excel(writer, sheet_name='方差分析结果') description.to_excel(writer, sheet_name='描述统计结果') pd.DataFrame({'R 平方值': [r_squared]}, index=['回归分析']).to_excel(writer, sheet_name='回归分析结果') ``` [2024-11-11 20:45:55 | AI写代码神器 | 744点数解答]