老师，请问，怎么从直方图和箱图中看出两组数据的方差齐性呢

import matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed(42)
x1 = np.random.rand(100, 1)
x2 = np.random.rand(100, 1)
# x0=np.ones(100,1)  在Linear Regression已经设置了截距
x_b = np.c_[x1, x2]

y = 5 * x1 + 4 * x2 + 2 + np.random.rand(100, 1)
reg = LinearRegression(fit_intercept=True)

reg.fit(x_b, y)

ic(reg.intercept_, reg.coef_)

# 计算预测值
x_new1 = np.array([[0, 0], [1 ,1] ])

ic(reg.predict(x_new1))
# draw plot
plt.plot(x_b,y,"r.")
plt.plot(x_new1,reg.predict(x_new1),"b")
plt.show()

当改变预测值的输入x_new,则红线变化很大，怎么分析它是否回归，为什么出现两条？

t与p是什么关系，不清楚，p怎么得到？

另外：

H0筛子没有问题

H1筛子有问题

当摇色子，1出现的概率为六百分之一，

小于0.05，属于筛子制作有问题。

当假设H0时，P为六百分之一，所以拒绝H0

老师，请问，运行结果中这些参数的释义在哪里看呢

老师，这节视频出现了严重的音画不同步的问题。

老师，我不太明白，从直方图和箱图上怎么能看出两组数据之间是否满足方差齐性?

老师，请问如何分析K-S 检验和Shapiro 检验是否是正太分布的结果，是不是前者返回的p<0.05，说明不符合正太分布，后者返回的p越接近1，说明越接近正太分布