ErlangC计算公式
Erlang-C公式
Erlang-c 公式解析：公式M代表现有坐席人员U代表话务强度Ec呼叫等待概率下面将分步骤介绍ErLang．C计算公式，所用例子为：360话务量／半小时，平均每个话务持续4分钟，呼叫中心可用客服人员55个。
服务水平的目标应答(等待)时间是15秒。
第1个参数计算话务请求率λ=average arrival rate （来电频率/密度）=360通/半小时÷1800秒=0.2通/秒第2个参数平均通话时长Ts=average call duration（平均每通电话时长）=240秒/通第3个参数已有座席数m=numbers of agents（坐席数）=55人第4个参数流量密度（话务强度）traffic intensify(话务强度)= λ×TS =0.2通/秒×240秒/通=48秒/秒为每秒需要处理48秒的工作量，即每秒需要48个人换另一种工作量算法可能大家更容易懂，即360通电话，每通240秒，那么处理这些电话共需 86400秒，而每个座席员每半小时有1800秒，在最理想化的状态下我们也需要360×240÷1800=48 人第5个参数计算代理的占用率代理占用率，也就是代理的使用率，用代理数目除以流量密度来计算。
代理占用率在0到1之间。
如果它超过了1，就说明当前代理超负荷了。
P= agent occupancy（占用率） = 48人÷55人 =87.3%接下来就开始代入Erlang C公式第6个参数计算可能等待的概率Ec(m，u)参数表示了一个话务不能马上被处理而必须等待的概率。
它在0到l之间，也可以乘以100％后用百分比来表示。
m!即m的阶乘，这里即1*2*3*4*.....*54*55 Excel中可用=fact(55) 计算这个呐就是加总从K=0开始一直算到k=m-1为止，这里即算到k=54为止因此得出最终结果0.239那么该公式Ec(m,u)在Excel中可表达为=poisson(m,u,false)/(poisson(m,u,false)+(1-P)*poisson(m-1,u,true) )prob(call has to wait)呼叫等待的概率=23.9%第7个参数计算平均应答速度求出了Ec(m，u)值以后，可以容易地计算出一个话务的平均等待时长，也就是所指的“平均应答速度”，即ASA。
erlang b公式的理解
Erlang B 公式的理解拟制覃亮学日期2005-7-22 审核日期审核日期批准日期目录1 对Erlang B公式的理解 (4)附录A Erlang B公式的推导 (6)图目录图A-1 系统状态转移图 (8)表目录表A-1 各种方式发生的概率 (7)1 对Erlang B 公式的理解问; 用Erlang B 计算出的话务量，它的具体含义是什么？为什么提供35个信道，有时却可以提供超过35个Erlang 的话务量。
答：首先，应用Erlang B 表计算话务量是有前提条件的，它基于一下两个假设： 1 用户数远远大于提供的信道数，相对于信道数来说，可以认为用户数是无穷大。
2 用户如果被阻塞后不重新发起呼叫。
基于这两点假设，可以认为：用户的呼叫到达服从泊松分布，在某一时刻同时有k 个用户通话的概率为：∑==Ni ik k i k p 0!/)/(!/)/(μλμλ其中λ为单位时间内平均到达的呼叫次数，T /1=μ，T 为呼叫平均持续时长（注：有的书把μ叫做平均离开率，个人认为是不太确切的说法，因为平均离开率和平均到达率只相差被阻塞的那部分用户，而实际计算时阻塞率很小，平均离开率和平均到达率的比值应该接近于1；所以还是应该直接理解为平均持续时长的倒数为好）；N 为提供的信道数。
当所有的信道都被占用的时候，认为系统阻塞，而所有的信道都被占用的概率为：∑===Ni iN N i N p B 0!/)/(!/)/(μλμλ上式就是Erlang B 公式，T A λμλ==/ 即为我们所求的，它表示平均的话务量（注：此处实际是话物流量，在不引起误会的情况，所说的话务量即为话务流量），需要注意的是：在这里λ是平均到达率，它没有区分到达的用户是被服务还是被拒绝，所以Erlang B 公式计算出来的话务量μλ/=A 即包括两部分：被服务的用户呼叫的话务量（实际的话务量）和被阻塞的用户呼叫的话务量。
而被阻塞的用户是不产生实际的话务量的，在这里事先已经求出了每次用户呼叫的平均持续时长T ，即每次用户呼叫的平均话务量已经求出来了，再把被阻塞的用户呼叫折算成话务量。
呼叫中心排班公式ErlangC计算公式
呼叫中心排班公式Erlang C计算公式风语者时间:2010-5-24 【进入论坛交流与下载运营资料】【进入博客】呼叫中心主要利用这个公式来计算满足服务水平目标所需要的人员数量以及中继线数量即通常所说的根据每小时电话量要求20秒达到80%的接通率需要多少人？目前绝大部分排班软件都采用Eralng C+ Abandon Rate模型，两大产品Aspect和BluePumpkin均以此为模型。
接下来进入正题：Erlang C的公式E c(m?u) = m!第一反应是不是和我当初一样晕，虾米东西！”呵呵！这也算是当初网上能搜索到的最详尽资料了别害怕，我可不会写到此就结束的先从各个参数说起：假设呼叫中心每半个小时进线量360通、平均处理时长4分钟、一共有55个客服人员、服务水平目标为15秒第1个参数_ 360 calls /half hour1 SOO seconds ! half hourX= average arrival rate = 0.2 calls / second入=average arrival rate （来电频率/密度）=360通/半小时+1800秒=0.2通/秒第2个参数=4 minutesT s= average call dut ation 二240 secondsTs=average call duration (平均每通电话时长) =240 秒/通第3个参数m = number of agents = 55 agentsm=numbers of agents (坐席数)=55 人第4个参数=(0.2 calls / seel (240 secs / call) u= T s = hafficintensiK = 48traffic intensify(话务强度)=入x TS =0通秒＞240秒/通=48秒/秒我理解为每秒需要处理48秒的工作量，即每秒需要48个人换另一种工作量算法可能大家更容易懂，即360通电话，每通240秒，那么处理这些电话共需86400秒，而每个座席员每半小时有1800秒，在最理想化的状态下我们也需要360>240勻800=48 人第5个参数=1? =0.873u 55P = -=a S C朮。
Erlang语法学习笔记 变量、原子、元组、列表、字符串 电脑资料
Erlang语法学习笔记变量、原子、元组、列表、字符串电脑资料这篇文章主要介绍了Erlang语法学习笔记:变量、原子、元组、列表、字符串,本文简明了这5种类型的相关知识,需要的朋友可以参考下1. erlang中的变量【单一赋值】，意味着变量只能赋值一次，2.变量必须【大写字母】开头。
原子相当于c++中的枚举类型，但erlang中的原子的值是其本身。
原子是一串以【小写字母】开头的，但如果用单引号引起来，原子的命名就无所谓了，很多把戏就出来了。
如果首字符是正轨的小写字母，那么原子的值是引号内的内容，否那么输出的值包含单引号。
有很多项组成一个单一的实体，类似于c++中的构造体之类的，在erlang中要用元组表示；将假设干个以【逗号】分隔的值用【花括号】括起来就是一个元组。
{rex,1.71} 这个元组包含一个原子和一个浮点值。
元组与c++中的构造比起来是匿名的，但erlang中不能以点号来操作，创立一个元组就是直接给一个变量绑定一个元组，因为元组中的元素没有名字，所以只能我们记住这些元素的用处。
通常情况下我们用一个原子作为元组的第一个元素来说明这个元组所代表的含义。
{point,10,45}来代替{10,45},这是一种编程风格。
元组可以嵌套。
譬如：代码如下:Person={person,{name,rex},{height,1.72},{footsize,43},{eyecolor,brown}}.表示一组人的信息，注意是使用原子作为标签。
元组声明即自动创立，不再使用就随之销毁，有垃圾回收。
新元组引用了一个已绑定的变量，那就会享有这个变量引用的数据构造。
应用没定义的变量会出错！例子：代码如下:F = {firstname,rex}.L = {lastname,yuan}.P = {person,F,L}.p的值就是{person,{firstname,rex},{lastname,yuan}}=不是赋值，是模式匹配，是erlang的根底，如果想从元组中提取内容：声明一个相同类型的元组，要取的值用变量来代替，变量哦！！！然后用=模式匹配去取出来对应变量的值例如：代码如下:Point = {point,10,43}.{point,X,Y} = Point.X和Y的值分别就为10，43.位于等号两边的元组必须含有相同数量的元素，注意模式匹配。
Erlang-C公式
Erlang-c 公式解析：公式M代表现有坐席人员U代表话务强度Ec呼叫等待概率下面将分步骤介绍ErLang．C计算公式，所用例子为：360话务量／半小时，平均每个话务持续4分钟，呼叫中心可用客服人员55个。
服务水平的目标应答(等待)时间是15秒。
第1个参数计算话务请求率λ=average arrival rate （来电频率/密度）=360通/半小时÷1800秒=0.2通/秒第2个参数平均通话时长Ts=average call duration（平均每通电话时长）=240秒/通第3个参数已有座席数m=numbers of agents（坐席数）=55人第4个参数流量密度（话务强度）traffic intensify(话务强度)= λ×TS =0.2通/秒×240秒/通=48秒/秒为每秒需要处理48秒的工作量，即每秒需要48个人换另一种工作量算法可能大家更容易懂，即360通电话，每通240秒，那么处理这些电话共需 86400秒，而每个座席员每半小时有1800秒，在最理想化的状态下我们也需要360×240÷1800=48 人第5个参数计算代理的占用率代理占用率，也就是代理的使用率，用代理数目除以流量密度来计算。
代理占用率在0到1之间。
如果它超过了1，就说明当前代理超负荷了。
P= agent occupancy（占用率） = 48人÷55人 =87.3%接下来就开始代入Erlang C公式第6个参数计算可能等待的概率Ec(m，u)参数表示了一个话务不能马上被处理而必须等待的概率。
它在0到l之间，也可以乘以100％后用百分比来表示。
m!即m的阶乘，这里即1*2*3*4*.....*54*55 Excel中可用=fact(55) 计算这个呐就是加总从K=0开始一直算到k=m-1为止，这里即算到k=54为止因此得出最终结果0.239那么该公式Ec(m,u)在Excel中可表达为=poisson(m,u,false)/(poisson(m,u,false)+(1-P)*poisson(m-1,u,true) )prob(call has to wait)呼叫等待的概率=23.9%第7个参数计算平均应答速度求出了Ec(m，u)值以后，可以容易地计算出一个话务的平均等待时长，也就是所指的“平均应答速度”，即ASA。
呼叫中心接通率分析综述
呼叫中心接通率分析刘剑理论篇一、Erlang-C公式在研究呼叫中心的话务量数学模型时，数学家们提出了一个适用于呼叫中心的基本公式：Erlang-C公式。
该公式表述了话务强度（话务量和呼叫占用时间）、接通率和座席数目三者之间的关系。
二、Erlang-C公式的使用条件Erlang-C公式是由随机过程的基本概率公式推导而来，该公式必须满足以下假设条件：1．呼入的电话符合泊松分布。
2．通话时长符合指数分布。
3．同一座席同一时间只能被一个用户占用。
4．用户数量必须远大于座席数量（至少10倍以上）。
5．用户呼叫彼此不相关，如果是由于群呼、网络故障等原因导致的呼叫，该公式就不适用。
6．用户在队列中排队等待时不会放弃，而是一直等下去。
从呼叫中心的实际情况来看，前4个条件基本满足，而后2个条件无法满足。
但并不是说Elang-C公式不能使用，世界范围内的众多呼叫中心都是使用该公式帮助运营管理。
我们不能简单地通过Erlang-C公式准确的估算出现实情况下话务中心所需的人数，但可以通过该公式分析出在给定话务量的情况下，座席数量增减对接通率的影响，从而获得一些管理上的依据。
三、Erlang-C计算工具直接用Erlang-C公式进行计算十分繁琐，为了方便计算，可以通过Excel 对该公式进行处理，下面设计一个Erlang-C计算器供大家使用（双击打开）。
Erlang-C计算器下文中的分析数据都是使用该计算器工具计算得来。
四、Erlang-C公式的分析结论我们假设话务中心每小时的呼叫量为1000个，每个电话平均占用座席的时间为2分钟（包括应答时长、通话时长和事后处理时长），利用Erlang-C公式，可以得到下表所示的计算结果：我们对上面数据进行分析后，可以得到下面结论：1．座席增加与15秒接通率的关系结论：当座席数量不够时，会严重影响系统服务质量。
当座席数量少时，增加座席可以大大改善15秒接通率，当15秒接通率达到一定值时，再增加座席改善的效果迅速减少。
c语言 皮尔森pearson相关系数 -回复
c语言皮尔森pearson相关系数-回复题目：C语言中的皮尔森(Pearson)相关系数及其应用解析引言：在统计学中，Pearson相关系数是一种衡量两个变量之间相关度的统计量，它可以揭示两个变量之间的线性关系强度和方向。
在C语言编程中，通过计算Pearson相关系数，我们可以了解两个变量之间的相关性，从而帮助我们在数据分析、模型建立和决策制定等领域做出更加准确的判断。
本文将详细介绍C语言中如何计算Pearson相关系数以及其应用解析，希望能对读者有所帮助。
一、Pearson相关系数的定义与计算公式Pearson相关系数是通过计算变量之间协方差与各自标准差的比值来度量两个变量之间相关性的强度和方向。
其计算公式如下所示：r = cov(X, Y) / (σX * σY)其中，r代表Pearson相关系数，cov(X, Y)表示变量X与Y的协方差，σX和σY分别表示变量X和Y的标准差。
二、C语言中的Pearson相关系数计算实现在C语言中，我们可以通过以下几个步骤来计算Pearson相关系数：1. 导入所需的头文件#include <stdio.h>#include <math.h>2. 定义函数计算均值double mean(double arr[], int n){double sum = 0.0;int i;for(i=0;i<n;i++){sum += arr[i];}return sum/n;}3. 定义函数计算Pearson相关系数double pearson(double X[], double Y[], int n){double sum_X = 0.0, sum_Y = 0.0, sum_XY = 0.0, sum_X2 = 0.0, sum_Y2 = 0.0;int i;for(i=0;i<n;i++){sum_X += X[i];sum_Y += Y[i];sum_XY += X[i] * Y[i];sum_X2 += X[i] * X[i];sum_Y2 += Y[i] * Y[i];}double mean_X = sum_X/n;double mean_Y = sum_Y/n;double covXY = sum_XY/n - mean_X * mean_Y;double std_X = sqrt(sum_X2/n - mean_X * mean_X);double std_Y = sqrt(sum_Y2/n - mean_Y * mean_Y);double r = covXY / (std_X * std_Y);return r;}4. 主函数中调用计算Pearson相关系数的函数，并输出结果int main(){double X[] = {1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0};double Y[] = {2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0};int n = sizeof(X) / sizeof(X[0]);double r = pearson(X, Y, n);printf("Pearson相关系数为：.2f\n", r);return 0;}三、Pearson相关系数的应用解析1. 相关性分析与数据挖掘通过计算Pearson相关系数，我们可以分析变量之间的线性相关性，从而在数据挖掘过程中，确定两个变量是否具有相关性。
ransac算法公式
RANSAC（Random Sample Consensus）算法是一种用于拟合模型和去除离群值的迭代算法。
它适用于一些具有噪音和异常值的数据集。
RANSAC算法的基本步骤如下：1. 随机从数据集中选择一个最小样本数（通常是最小的模型参数数量）作为内点，将其余的数据点标记为外点。
2. 使用选择的内点拟合模型。
3. 计算所有数据点到该模型的距离，并将小于给定阈值的数据点标记为临时内点。
4. 如果临时内点数目大于预设值，接受当前模型并重新拟合使用所有这些临时内点。
5. 重复上述步骤固定的迭代次数，选择拟合度最高的模型作为最终模型。
RANSAC算法的数学公式如下：输入：- 数据集D = {x_1, x_2, ..., x_N}，其中x_i 表示第i 个数据点- 模型参数数量k- 最大迭代次数max_iterations- 内点数量阈值min_inliers- 残差阈值threshold输出：拟合模型参数1. best_model = null2. best_score = 03. for iterations = 1 to max_iterations:4. random_sample = randomly select k samples from D5. maybe_model = fit_model_to_samples(random_sample)6. consensus_set = empty set7. for each data_point in D:8. if distance_between(data_point, maybe_model) < threshold:9. add data_point to consensus_set10. if size of consensus_set > min_inliers:11. definitely_model = fit_model_to_samples(consensus_set)12. score = evaluate_model(definitely_model)13. if score > best_score:14. best_model = definitely_model15. best_score = score16. return best_model其中，fit_model_to_samples() 表示使用数据点进行模型拟合，distance_between() 表示计算数据点到模型的距离，evaluate_model() 表示评估模型的拟合度得分。
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Erlang C计算公式
在呼叫中心摸爬滚打4年了，主要从事排班工作，近来发现很多同行跪求Erlang C公式，身边很多同事都不知Erlang C为何物。
想想当年刚入行时自己搜遍yahoo、google也没搜索到多少国外有价值的资料，最多只是个30天试用版的软件，更别提国内的信息了，走了很多弯路，耗费了不少青春在资料收集上。
今天就把它作为我开博的第一篇文章，给大家简单地讲讲，如有不足还望海涵Erlang 全名：Agner Krarup Erlang （1878~ 1929），丹麦人，数学家，电气工程师
其发明的Erlang B 和Erlang C公式在金融、电信、运输、网络、呼叫中心等领域得到广泛运用
呼叫中心主要利用这个公式来计算满足服务水平目标所需要的人员数量以及中
继线数量即通常所说的根据每小时电话量要求20秒达到80%的接通率需要多少人？
目前绝大部分排班软件都采用Eralng C+ Abandon Rate模型，两大产品Aspect 和Blue Pumpkin均以此为模型。
接下来进入正题 : Erlang C的公式
第一反应是不是和我当初一样“晕，虾米东西！” 呵呵！
这也算是当初网上能搜索到的最详尽资料了
别害怕，我可不会写到此就结束的先从各个参数说起：
假设呼叫中心每半个小时进线量360通、平均处理时长4分钟、一共有55个客服人员、服务水平目标为15秒
第1个参数
λ=average arrival rate （来电频率/密度）=360通/半小时÷1800秒=0.2通/秒
第2个参数
Ts=average call duration（平均每通电话时长）=240秒/通
第3个参数
m=numbers of agents（坐席数）=55人
第4个参数
traffic intensify(话务强度)= λ×TS =0.2通/秒×240秒/通=48秒/秒
我理解为每秒需要处理48秒的工作量，即每秒需要48个人
换另一种工作量算法可能大家更容易懂，即360通电话，每通240秒，那么处理这些电话共需 86400秒，而每个座席员每半小时有1800秒，在最理想化的状态下我们也需要360×240÷1800=48 人
第5个参数
P= agent occupancy（占用率） = 48人÷55人 =87.3%
好了，接下来就开始代入Erlang C公式
m!即m的阶乘，这里即1*2*3*4*.....*54*55 Excel中可用=fact(55)计算
这个呐就是加总从K=0开始一直算到k=m-1为止，这里即算到k=54为止因此得出最终结果0.239
当然死算也是可以算出来的，可是我们有这个世纪最强大便捷的工具Excel，作为跨时代的接班人就要好好掌握利用（不是广告，呵呵）
因为Erlang方程是由泊松方程(poisson)推出来的,excel中也有该函数什么？泊松方程(poisson)是什么？这个就要从概率讲起，在此略过这个强大的过程，
各位勤奋好学的自己搜索，哈！
那么该公式Ec(m,u)在Excel中可表达
为=poisson(m,u,false)/(poisson(m,u,false)+(1-P)*poisson(m-1,u,true ))
prob(call has to wait)呼叫等待的概率=23.9%
Tw=average waiting time 平均等待时长=Average Speed of Answer平均应答速度（ASA）=8.2秒
t=target answer time（服务水平目标）=15秒（这里为15秒）
e为自然数的底数即2.718281828
在Excel中可用=exp(1)计算 Excel中次方用^计算，这里excel公式
即=1-0.239*exp(1)^(-0.4375)
W(t)即该服务水平目标下可能的服务水平=84.6%
讲到这里大家应该掌握的差不多了吧！自己也能写进Excel运用了吧！希望对大家能够有帮助！
最后感谢Mike Tanner，是他的文章让我了解了Erlang C并充分运用到工作实践中。