Análisis estadístico general de mediciones de parámetros de la red celular en Quito

• Parraga Villamar, Viviana ^[1] ; Lupera Morillo, Pablo ^[1] ; Grijalva Arevalo, Felipe ^[1]
  1. [1] Escuela Politécnica Nacional

     Escuela Politécnica Nacional

     Quito, Ecuador

     
• Localización: Revista de Investigación en Tecnologías de la Información: RITI, ISSN-e 2387-0893, Vol. 10, Nº. Extra 21, 2022 (Ejemplar dedicado a: Especial), págs. 120-131
• Idioma: español
• DOI: 10.36825/RITI.10.21.011
• Títulos paralelos:
  • General statistical analysis of cellular network parameter measurements in Quito
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• Resumen
  • español

    La cantidad de datos que la conexión entre un terminal móvil y la red celular genera son altas, y analizar el comportamiento que éstos tienen es motivo de investigación para varios autores. Pero antes de comenzar un análisis es imprescindible realizar un análisis estadístico del conjunto de datos, que previamente debió haber sido preprocesado, para de esta manera conocer el comportamiento de las variables que conforman la base de datos. Este artículo presenta el análisis estadístico realizado a las mediciones de los parámetros de la red celular en la ciudad de Quito, recolectada a partir de aplicaciones celulares. Primero se describen los datos y herramientas de análisis, en este caso Python y algunas librerías, luego se desarrollan análisis estadísticos mediante el uso de gráficos, que facilitan su interpretación. Como resultados se identificaron las variables que definen el comportamiento de los datos y su distribución para considerarla como información de calidad. Además, se determinó la correlación de las variables significativas con las demás variables.Palabras clave: Gráficos Estadísticos, Red Celular, Python, Análisis de Datos.doi: https://doi.org/10.36825/RITI.10.21.011

  • English

    The amount of data generated by the connection between a mobile terminal and the cellular network is high, and analyzing their behavior is a subject of research for several authors. But before starting an analysis, it is essential to perform a statistical analysis of the dataset, which should have been previously preprocessed, to know the behavior of the variables that make up the database. This article presents the statistical analysis of the measurements of the parameters of the cellular network in Quito city, collected from cellular applications. First, the data and analysis tools are described, in this case, Python and some libraries, then some statistical analyses are developed using graphs, which facilitate their interpretation. As result, we identified the variables that define the behavior of the data and whether they present an adequate distribution to obtain quality information. In addition, the correlation of the significant variables with the other variables was determined. Keywords: Statistical Graphics, Cellular Network, Python, Data Analysis.doi: https://doi.org/10.36825/RITI.10.21.011

• Referencias bibliográficas
  • Bahra, N., Pierre, S. (2021). A Hybrid User Mobility Prediction Approach for Handover Management in Mobile Networks. Telecom, 2 (2), 199-212....
  • Mei, L., Gou, J., Cai, Y., Cao, H., Liu, Y. (2021). Realtime Mobile Bandwidth and Handoff Predictions in 4G/5G Networks. http://arxiv.org/abs/2104.12959
  • Yajnanarayana, V., Rydén, H., Hévizi, L. (2020). 5G Handover using Reinforcement Learning. IEEE 3rd 5G World Forum (5GWF), Bangalore, India....
  • Zhao, S., Jiang, X., Jacobson, G., Jana, R., Hsu, W. L., Rustamov, R., Talasila, M., Aftab, S. A., Chen, Y., Borcea, C. (2020). Cellular Network...
  • Abdah, H., Barraca, J. P., Aguiar, R. L. (2020). Handover Prediction Integrated with Service Migration in 5G Systems. IEEE International Conference...
  • Markopoulos, A., Pissaris, P., Kyriazakos, S., Dimitriadis, C., Sykas, E. D. (2002). Combining Position Location Information and Network Performance...
  • Polese, M., Jana, R., Kounev, V., Zhang, K., Deb, S., Zorzi, M. (2021). IEEE Transactions on Mobile Computing, 20 (12), 3367-3382. https://doi.org/10.1109/TMC.2020.2999852
  • Mollel, M. S., Abubakar, A. I., Ozturk, M., Kaijage, S. F., Kisangiri, M., Hussain, S., Imran, M. A., Abbasi, Q. H. (2021). A Survey of Machine...
  • León Pirela, A. R., Pérez, C. E. (2019). Análisis estadístico en investigaciones positivistas: Medidas de tendencia central. Orbis: Revista...
  • Weinberg, S. L., Harel, D., Abramowitz, S. K. (2021). Statistics Using R. Cambridge University Press.
  • Vázquez Carmona, E. V., Vázquez López, R., Herrera Lozada, J. C. (2019). Representación Gráfica de Datos Estadísticos en Python Utilizando...
  • Matplotlib. (2022). Matplotlib—Visualization with Python. https://matplotlib.org/
  • Ramos López, B. (2020). Librerías de Python para la visualización de datos. https://www.cursosgis.com/librerias-de-python-para-la-visualizacion-de-datos/