请教一个统计学的问题# Biology - 生物学
s*1
1 楼
我刚刚提交上f2申请（f1-f2），现在有可能得到一个non-profit的offer.
如果这样，我申请h1b要等到１０／１上班吗？还是加急approve了就可以上班了。
哪位大侠指教。再此谢过。
如果这样，我申请h1b要等到１０／１上班吗？还是加急approve了就可以上班了。
哪位大侠指教。再此谢过。
d*e
2 楼
【 以下文字转载自 PennySaver 讨论区 】
发信人: dancingrose (留得青山在), 信区: PennySaver
标 题: 马里兰的同学们有没有不需要的东西想捐出来的
发信站: BBS 未名空间站 (Tue Mar 15 22:14:58 2011, 美东)
老大所在的幼儿园Rockville Community Nursery School有个一年一度的游玩募捐日，
其间还有
静音拍卖会，想问问马里兰的同学们有没有不要的东西克捐啊，我可以把捐来的东西做
成一个篮子，拍
卖所得给学校买书和玩具。同时也欢迎有孩子的人去玩。
谢谢1
Yellow Balloon Fair
Address: 100 Welsh Park Dr, Rockville, MD 20850
Time: May 7th 10:00 am to 3:00 pm
发信人: dancingrose (留得青山在), 信区: PennySaver
标 题: 马里兰的同学们有没有不需要的东西想捐出来的
发信站: BBS 未名空间站 (Tue Mar 15 22:14:58 2011, 美东)
老大所在的幼儿园Rockville Community Nursery School有个一年一度的游玩募捐日，
其间还有
静音拍卖会，想问问马里兰的同学们有没有不要的东西克捐啊，我可以把捐来的东西做
成一个篮子，拍
卖所得给学校买书和玩具。同时也欢迎有孩子的人去玩。
谢谢1
Yellow Balloon Fair
Address: 100 Welsh Park Dr, Rockville, MD 20850
Time: May 7th 10:00 am to 3:00 pm
m*i
3 楼
最近刚换工作，之前原公司的PERM／140作废了，要重新办。
现在新职位工作的内容跟我以前的经历蛮大不同 （虽然都是SW engineer， 以前偏重
底层firmware， 现在偏重上层网络）， 想问问这种情况，办PERM是如何要说明我是
match这个职位的？ 会不会有问题啊？ 而且移民局有我之前的简历因为以前也办过
PERM。有没有人有类似的情况？
谢谢
现在新职位工作的内容跟我以前的经历蛮大不同 （虽然都是SW engineer， 以前偏重
底层firmware， 现在偏重上层网络）， 想问问这种情况，办PERM是如何要说明我是
match这个职位的？ 会不会有问题啊？ 而且移民局有我之前的简历因为以前也办过
PERM。有没有人有类似的情况？
谢谢
W*Y
4 楼
需要两个8-pin的，左侧黑色是显卡自带的（2个6-pin）转成8-pin的，右侧白色是老电
源上的8-pin connector。
比较一下照片上最右端上下两个口，有细微差别。
目前的解决办法就是换别的电源或买个Molex to PCIE 8-pin adapter。
只是好奇，这种电源的8-pin接口是用来接显卡的吗？还是近几年这类接口有改动
源上的8-pin connector。
比较一下照片上最右端上下两个口，有细微差别。
目前的解决办法就是换别的电源或买个Molex to PCIE 8-pin adapter。
只是好奇，这种电源的8-pin接口是用来接显卡的吗？还是近几年这类接口有改动
I*M
5 楼
在分析数据的时候经常会有这样一个问题，一个histogram所展示的数据究竟代表一个
population还是两个或多个？比如附件里的一个例子，量了颗粒直径，发现大部分在0.
175，可能在0.075附近有一个小峰，怎样通过统计学的方法来判断这是一个大的
population还是两个population叠加在一起？
翻了以前的资料，看到有种说法是，如果峰高大于总数的1/2次幂，就可以认为这是一
个signal。对这种说法还不是很理解。怎样判断峰高的高度呢？如果两个高斯分布的
population混在一起，中间不是会变得很平坦么。
还有种说法是做t-text，看p-value如何。这个具体做起来是怎样呢？我的理解是把前
后两个峰的数据分别做高斯拟合，然后把高斯拟合的两个曲线做t-test。如果是这样的
话，做t-test的两组数据怎么取呢？是用高斯拟合曲线的横坐标？
这个问题经常会碰到。有时候很明显的两个峰，老师还会说这个不一定显著。所以我很
想知道怎样来判断是否显著这个问题。先谢谢大家了！！！
population还是两个或多个？比如附件里的一个例子，量了颗粒直径，发现大部分在0.
175，可能在0.075附近有一个小峰，怎样通过统计学的方法来判断这是一个大的
population还是两个population叠加在一起？
翻了以前的资料，看到有种说法是，如果峰高大于总数的1/2次幂，就可以认为这是一
个signal。对这种说法还不是很理解。怎样判断峰高的高度呢？如果两个高斯分布的
population混在一起，中间不是会变得很平坦么。
还有种说法是做t-text，看p-value如何。这个具体做起来是怎样呢？我的理解是把前
后两个峰的数据分别做高斯拟合，然后把高斯拟合的两个曲线做t-test。如果是这样的
话，做t-test的两组数据怎么取呢？是用高斯拟合曲线的横坐标？
这个问题经常会碰到。有时候很明显的两个峰，老师还会说这个不一定显著。所以我很
想知道怎样来判断是否显著这个问题。先谢谢大家了！！！
m*n
6 楼
non-profit的H-1B可以随时申请、随时生效。
但是，你刚刚提交的F-2申请可能会成为一个问题。
【在 s*******1 的大作中提到】
: 我刚刚提交上f2申请（f1-f2），现在有可能得到一个non-profit的offer.
: 如果这样，我申请h1b要等到１０／１上班吗？还是加急approve了就可以上班了。
: 哪位大侠指教。再此谢过。
a*e
7 楼
PSU 8pin generally is for MB
6pin is for PCIE, most 400W+ PSU have one or two 6pins nowaday.
should use the adaptor come with the video card to convert the 6pins to 8pin.
【在 W*****Y 的大作中提到】
: 需要两个8-pin的，左侧黑色是显卡自带的（2个6-pin）转成8-pin的，右侧白色是老电
: 源上的8-pin connector。
: 比较一下照片上最右端上下两个口，有细微差别。
: 目前的解决办法就是换别的电源或买个Molex to PCIE 8-pin adapter。
: 只是好奇，这种电源的8-pin接口是用来接显卡的吗？还是近几年这类接口有改动
6pin is for PCIE, most 400W+ PSU have one or two 6pins nowaday.
should use the adaptor come with the video card to convert the 6pins to 8pin.
【在 W*****Y 的大作中提到】
: 需要两个8-pin的，左侧黑色是显卡自带的（2个6-pin）转成8-pin的，右侧白色是老电
: 源上的8-pin connector。
: 比较一下照片上最右端上下两个口，有细微差别。
: 目前的解决办法就是换别的电源或买个Molex to PCIE 8-pin adapter。
: 只是好奇，这种电源的8-pin接口是用来接显卡的吗？还是近几年这类接口有改动
s*s
8 楼
你是想test这个是不是一个正态分布么？直接run个normality test不就行了
0.
【在 I*M 的大作中提到】
: 在分析数据的时候经常会有这样一个问题，一个histogram所展示的数据究竟代表一个
: population还是两个或多个？比如附件里的一个例子，量了颗粒直径，发现大部分在0.
: 175，可能在0.075附近有一个小峰，怎样通过统计学的方法来判断这是一个大的
: population还是两个population叠加在一起？
: 翻了以前的资料，看到有种说法是，如果峰高大于总数的1/2次幂，就可以认为这是一
: 个signal。对这种说法还不是很理解。怎样判断峰高的高度呢？如果两个高斯分布的
: population混在一起，中间不是会变得很平坦么。
: 还有种说法是做t-text，看p-value如何。这个具体做起来是怎样呢？我的理解是把前
: 后两个峰的数据分别做高斯拟合，然后把高斯拟合的两个曲线做t-test。如果是这样的
: 话，做t-test的两组数据怎么取呢？是用高斯拟合曲线的横坐标？
0.
【在 I*M 的大作中提到】
: 在分析数据的时候经常会有这样一个问题，一个histogram所展示的数据究竟代表一个
: population还是两个或多个？比如附件里的一个例子，量了颗粒直径，发现大部分在0.
: 175，可能在0.075附近有一个小峰，怎样通过统计学的方法来判断这是一个大的
: population还是两个population叠加在一起？
: 翻了以前的资料，看到有种说法是，如果峰高大于总数的1/2次幂，就可以认为这是一
: 个signal。对这种说法还不是很理解。怎样判断峰高的高度呢？如果两个高斯分布的
: population混在一起，中间不是会变得很平坦么。
: 还有种说法是做t-text，看p-value如何。这个具体做起来是怎样呢？我的理解是把前
: 后两个峰的数据分别做高斯拟合，然后把高斯拟合的两个曲线做t-test。如果是这样的
: 话，做t-test的两组数据怎么取呢？是用高斯拟合曲线的横坐标？
z*e
9 楼
你那个是EPS 8-pin,类似于atx 4-pin,给cpu用的，显卡的是pci-e 8pin,做得不一样就
是为了防止像你这样给插错
是为了防止像你这样给插错
b*y
10 楼
You can fit your profile to a single normal distribution with two adjustable
variables (mean and variance) and obtain a residual; then fit it to two
normal distributions coexisting with four adjustable variables (two means
and two variances) and obtain a residual. Run F-test to see whether the
improvement on the residual justify the necessity of invoking the
complicated model, i.e. two normal distributions coexisting.
variables (mean and variance) and obtain a residual; then fit it to two
normal distributions coexisting with four adjustable variables (two means
and two variances) and obtain a residual. Run F-test to see whether the
improvement on the residual justify the necessity of invoking the
complicated model, i.e. two normal distributions coexisting.
W*Y
11 楼
老电源只有2个6-pin，而且随着显卡只带一根（2个6-pin）转成1个8-pin的adapter。
换了个电源，问题解决了。
呵呵，土了，没用过带8-pin接口的主板，当时一心只想马上用上新显卡...
【在 W*****Y 的大作中提到】
: 需要两个8-pin的，左侧黑色是显卡自带的（2个6-pin）转成8-pin的，右侧白色是老电
: 源上的8-pin connector。
: 比较一下照片上最右端上下两个口，有细微差别。
: 目前的解决办法就是换别的电源或买个Molex to PCIE 8-pin adapter。
: 只是好奇，这种电源的8-pin接口是用来接显卡的吗？还是近几年这类接口有改动
换了个电源，问题解决了。
呵呵，土了，没用过带8-pin接口的主板，当时一心只想马上用上新显卡...
【在 W*****Y 的大作中提到】
: 需要两个8-pin的，左侧黑色是显卡自带的（2个6-pin）转成8-pin的，右侧白色是老电
: 源上的8-pin connector。
: 比较一下照片上最右端上下两个口，有细微差别。
: 目前的解决办法就是换别的电源或买个Molex to PCIE 8-pin adapter。
: 只是好奇，这种电源的8-pin接口是用来接显卡的吗？还是近几年这类接口有改动
I*M
12 楼
非常感谢！！
adjustable
【在 b******y 的大作中提到】
: You can fit your profile to a single normal distribution with two adjustable
: variables (mean and variance) and obtain a residual; then fit it to two
: normal distributions coexisting with four adjustable variables (two means
: and two variances) and obtain a residual. Run F-test to see whether the
: improvement on the residual justify the necessity of invoking the
: complicated model, i.e. two normal distributions coexisting.
adjustable
【在 b******y 的大作中提到】
: You can fit your profile to a single normal distribution with two adjustable
: variables (mean and variance) and obtain a residual; then fit it to two
: normal distributions coexisting with four adjustable variables (two means
: and two variances) and obtain a residual. Run F-test to see whether the
: improvement on the residual justify the necessity of invoking the
: complicated model, i.e. two normal distributions coexisting.
n*t
13 楼
如果你的假设前提是数据都来自normal distribution，可以用R的mclust package，中
间有mclustBIC/mclusteModel直接估算最佳模型
间有mclustBIC/mclusteModel直接估算最佳模型
z*8
14 楼
如果只是比较2组的数据的话，你说的f test是anova里的多组数据适用把，当然2组的
话也不是不可以用。因为你的数据好像不能确定是不是normal distribution（因为样
本小）我倒是觉得应该就run个non-parametric test，什么wilcoxon rank sum test（
for non parametric non paired data）, rank test, wilcoxon rank test(later
two for non parametric paired data)之类的。我说的不一定对啊，刚考完生统的人
路过。严重理论跟实践脱节啊！
adjustable
【在 b******y 的大作中提到】
: You can fit your profile to a single normal distribution with two adjustable
: variables (mean and variance) and obtain a residual; then fit it to two
: normal distributions coexisting with four adjustable variables (two means
: and two variances) and obtain a residual. Run F-test to see whether the
: improvement on the residual justify the necessity of invoking the
: complicated model, i.e. two normal distributions coexisting.
话也不是不可以用。因为你的数据好像不能确定是不是normal distribution（因为样
本小）我倒是觉得应该就run个non-parametric test，什么wilcoxon rank sum test（
for non parametric non paired data）, rank test, wilcoxon rank test(later
two for non parametric paired data)之类的。我说的不一定对啊，刚考完生统的人
路过。严重理论跟实践脱节啊！
adjustable
【在 b******y 的大作中提到】
: You can fit your profile to a single normal distribution with two adjustable
: variables (mean and variance) and obtain a residual; then fit it to two
: normal distributions coexisting with four adjustable variables (two means
: and two variances) and obtain a residual. Run F-test to see whether the
: improvement on the residual justify the necessity of invoking the
: complicated model, i.e. two normal distributions coexisting.
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