最新消息12月20日消息 先抛开滴滴的负面新闻不谈，滴滴的出现，的确为行人的日常生活带来了便利。目前，滴滴打车与美团打车，算是出行使用率较高的两款打车软件了，那么这两种打车方式，从科学的角度来看，哪个更划算呢？

据中国青年报消息，嘉定一中的一位高二学生通过研究，在老师的辅导下，以函数的方式、经过缜密的逻辑与推算，得到如下结论:

在价格上，美团打车稍微占据优势；在等车时间上，平时7:00-9:00、周末8:30—12:00选择美团；在平时19:00—22:00，平时22:00—07:00，周末18:00—22:00，周末22:00—8:30选择滴滴，其余时间两者差不多。

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最新消息注解:

这位高中生在模型建立中，使用了贝叶斯公式进行概率的修正和通过两个软件费用计算公式得到距离和费用的函数关系式。软件得出的函数不做科普，这里为各位科普一下贝叶斯公式。

贝叶斯定理（英语:Bayes' theorem）是概率论中的一个定理，它跟随机变量的条件概率以及边缘概率分布有关。在有些关于概率的解释中，贝叶斯定理（贝叶斯公式）能够告知我们如何利用新证据修改已有的看法——这个名称来自于托马斯·贝叶斯。

贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率的一则定理。公式如下:

其中P(A|B)是指在事件B发生的情况下事件A发生的概率。

在贝叶斯定理中，每个名词都有约定俗成的名称:

P(A|B)是已知B发生后A的条件概率，也由于得自B的取值而被称作A的后验概率。

P(A)是A的先验概率（或边缘概率）。之所以称为"先验"是因为它不考虑任何B方面的因素。

P(B|A)是已知A发生后B的条件概率，也由于得自A的取值而被称作B的后验概率。

P(B)是B的先验概率或边缘概率。

按这些术语，贝叶斯定理可表述为:

后验概率= (似然性*先验概率)/标准化常量

另外，比例P(B|A)/P(B)也有时被称作标准似然度（standardised likelihood），贝叶斯定理也可表述为:

后验概率=标准似然度*先验概率