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啪！
啪！
啪！
掌声响起。.org
ＨＵＹＯＵ，口哨声。
“哦耶！正是这个，光合作用！为什么不呢？”贝克兴奋地说道，“你这几天都没怎么晒过太阳吧？”
“嗯？”
“我是说咱们做个实验方案，你晒太阳，看什么时候会饿，我们只提供水和无机盐怎么样？”贝克双眼放光，思路开阔得吓死人。
看着贝克说得眉飞色舞神采飞扬，韦斯特恩几乎要一巴掌夹四把手术刀呼过去。
特么的这蠢货连ＭＤ都不是居然敢想设计实验方案？
“对，就是这样，水，无机盐，我可以弄到生理盐水，要多少都可以！阳光，到处都是，宾果！”贝克狠狠挥拳。
韦斯特恩无语地看看他，这特么的实验想要达到什么目的啊？
“具体执行方案呢？目的呢？”韦斯特恩嗤笑，像看着小丑表演，“倒是很省钱。拿院里的生理盐水，太阳也免费。”
“我比你多给两万！”贝克横了他一眼。
韦斯特恩大怒，青筋横结，紧捏双拳，特么的事不过三，这都几回了？！
萧世平淡淡一笑，两个逗逼。
“光合作用当然是想要得到有机物和氧气了，不用提醒，我知道还有可能是氢气。”贝克头一点一点地说道。
“你觉得他皮肤上能有光合色素？”韦斯特恩继续怼。
“他是个有色人种，不是么？”贝克低声说道。
成功，韦斯特恩面无表情转过头对萧恩开口道：“你想揍他就揍吧！不过我觉得他是无心的。”
萧世平默默地看着这两人撕逼，现在贝克无心地说出了有色人种这个词组，其实某种意义上确实是冒犯了萧恩。
但他又是无心的，就这么一拳轰成渣？
有点血腥啊，可惜有韦斯特恩在看戏，否则神识一炮过去，虽然做不到瞪谁谁怀孕那么厉害，但弄个内伤致死是没问题的。
“我说错了什么？”贝克呆呆地问道。
“你提到有色人种。”韦斯特恩狞笑着提醒他。
我说了么？
贝克一时惘然，看着韦斯特恩，我无心你有意，你这么强调，也是其心可诛吧？
就是要找机会扁你，韦斯特恩狞笑着揪住贝克的领子，对着萧恩说道：“我知道你力气大容易出人命，我替你打怎么样？我好久没打人了！三十五岁之前我发脾气自己都害怕！”
萧世平淡淡看着他，下巴微挑：“打吧！我看看你自己都害怕是什么样子，很好奇。”
反正你们密谋什么的我都比较清楚，你们想演个苦肉计我也无所谓，周瑜打黄盖，真要打死就好玩了。
要观众互动想得美。
主治打死技术员，算新闻吧？
…...
打吧？
你就这么看着？
果然是毫无人性的非我族类！
还好奇！
可恶的黄皮猴子！
听到萧恩他这么说，韦斯特恩反而下不去手了，用力一提，恨恨推开贝克：“一会说不定还要做手术，不然打你个生活不能自理！”
贝克拍拍自己的领子，瞥了韦斯特恩一眼，心骂狗仗人势，不就是个主治么，出钱比我还少五千，牛什么牛！
今天才上友谊的小船翻得比脸还快。
还是抱超级英雄大腿实在一点。
贝克转过头，双眼中满满真诚：“我肯定不是那个意思，没人会这么仔细用词，好吧？说心里话，萧恩！我表面上是个死宅，但我对这世界爱得是这般深沉！”
贝克指了指自己，手按胸口，感受着磅礴的脉动，宣誓般动情开口：“我在提出刚才那个想法时，我几乎热泪盈眶，被这伟大的想法感动到！
这个世界，每天都有人饿死！如果我们可以在表皮上布满叶绿素...咳，还有蓝色的...”
“小绿人？阿凡达？蓝色小药丸？”韦斯特恩实在是听不下去了，如果不是十多年斩骨切肉的经历顶着，贝克一开口他就得吐一地。
“闭嘴，我在代表人类说话！”贝克看向萧恩，微微一笑，眼中涨出泪花，举起拳头，食指弹起，“萧恩，记得这个么？早上病房...”
伸出手指要和萧恩再来个ＥＴ触。
“友谊！”
萧世平平静地看着他，毫无表示。
贝克手指僵在半空。
嘴角抽动。
好丢脸！
韦斯特恩捂脸转身仰头吸气，看到贝克毫无下限无耻舔跪的样子，他的尴尬症从无到有，接着迅速恶化到尴尬癌晚期全面扩散......
怒火雄雄！
我特么的要代表人类消灭你！
…...
呃！
呃？
贝克看看萧恩，看他的表情好像并没什么变化，尴尬地把手放下。
好失望！
试图再沾点体细胞的阴谋没达成。
好难堪！
幸好这里没有美女，......
贝克清清嗓子接着分辩道：“萧恩，上帝做证我从来不以肤色分人，刚才那是韦斯特恩先说皮肤上的光合色素。
总之我们都知道自然界中只发现了几种色素有光合作用。如果人可以做到能自己光合作用，那给每个人都来一头绿发也无所谓的吧！”
韦斯特恩仰天噗嗤一笑：“绿发？那能有多少作用，要就像是浩克那种，全身变绿，还能膨胀六倍表面积。”
“十八点二倍！”贝克迅速报出个数字。
韦斯特恩扭头异样地看看他：“沃次？你怎么知道？”
“变身前175.5公分128磅、变身后292公分，1400磅，有公式的，需要我写给你么？”贝克眯着眼问道。
“我不需要知道这破公式！”韦斯特恩硬绷绷弹出几个字。
我是医生...不是裁缝！
贝克这种死宅就应该死在漫威那破世界里腐烂成渣！
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。
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