第104章 友尽(2/2)

！　　他又眯起眼，危险地看着贝克，嘴角露出残忍笑意“贝克技术员，既然你如此自信。想必在统计学知识上很有底气。　　来，请告诉我贝叶斯分类算法是什么，我现在想知道这个。统计学上很有用，对于研究任何数据来说都是如此。　　对了，医疗统计学咱们得用到，所以我还想知道，用于检验两次以上观测一致性程度的卡帕统计量，在金标准不是很严格的情况下，卡帕值的理论取值多少范围时被认为不理想，多少被认为具有及较好的一致性，哪个数据段是无效的？　　另外还有，计算样本标准差时，下列哪项陈述对于贝塞尔校正是正确的？　　一，贝塞尔校正减少了标准差的偏差。　　二，当我们尝试用样本估计总体的标准差时，使用贝塞尔校正。　　三，不论对样本数据执行任何操作，都要使用贝塞尔校正。　　提示一下，最后这是多选题，三，选二。请回答问题！贝克，技术员！一分钟计时开始！”　　韦斯特恩目光如火白牙乍现，寒光闪闪吱吱有声，等着欣赏贝克回答不出的表情。　　“知道但不告诉你！你不是我的老师！我早毕业了。我可不是你手下的实习生，我管这！”贝克傲骄呛道，双手抱肩。　　法克！　　你要是实习生我非得捅死你！　　韦斯特恩犹如一拳打在空处，胸闷气结。　　暗爽中的贝克扭过头“对了，萧恩，你可能听不懂我们说的是什么，但那无所谓。我刚才说的是光合作用过程。　　简单说吧，就是植物藻类通过光合色素把二氧化碳和水合成为有机物和氧气，细菌分解硫化氢之后得到的是氢气”　　“你想测什么？让我晒太阳，然后看我能不能呼出氧气？”萧世平好笑地打断他，这实验能不能成功他不知道，但无论是晒不晒太阳，他都死不了。　　“可可以么？”贝克颤声问道，连韦斯特恩都期待地看着萧恩。　　人要是能像植物一样自体合成出葡萄糖，那是多么伟大的发现。　　我们可是心怀人类做研究的科学工作者！　　你得配合吧？　　圣光闪起！　　日光灯管忽明忽暗。　　两人惶恐四望，后退。　　萧世平冷笑。　　…