通信管理中的应用统计学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:北京邮电大学出版社

作者:刘小平

出品人:

页数:208

译者:

出版时间:2004-4-1

价格:22.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787563507085

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 通信管理
• 应用统计
• 数据分析
• 管理科学
• 概率论
• 回归分析
• 假设检验
• 实验设计
• 质量控制

好的，这是一份关于《通信管理中的应用统计学》这本书的图书简介，内容不涉及该书的具体内容，并力求详细、自然。 --- 图书简介：跨越技术与决策的桥梁——现代信息系统管理中的量化分析实践 引言：数字时代的管理新范式 在信息技术飞速发展的今天，通信系统已成为社会运行的基石。从复杂的全球网络架构到日常的移动通信服务，再到企业内部的数据交换，其运行的效率、可靠性和用户体验都直接关系到组织的成败。然而，管理一个庞大、动态且充满不确定性的通信系统，绝非仅仅依靠经验和直觉。数据，作为现代通信系统的“血液”，蕴藏着海量的洞察力，等待着被科学地挖掘和解读。 本书旨在为通信领域的专业人士、系统架构师、网络工程师以及未来的管理者提供一套系统化的、基于数据的决策框架。它关注的焦点在于如何将严谨的统计学原理应用于通信管理实践中的具体场景，从而实现从“被动响应”到“主动预测和优化”的根本性转变。这不是一本纯粹的数学教科书，而是一本聚焦于如何运用量化工具解决实际问题的应用指南。 核心理念：从观察到洞察 现代通信管理面临着一系列挑战：流量的突发性、故障的随机性、资源的有限性以及用户需求的波动性。这些因素的交织使得传统的、基于经验的“一刀切”管理模式日益失效。本书所倡导的核心理念是：任何有效的管理决策都必须建立在对系统行为的深刻、量化的理解之上。 我们首先需要理解的是，通信过程本身就是一种随机现象的集合。数据包的到达时间、丢包率、延迟波动、用户行为模式，无一不带有显著的随机性特征。因此，掌握概率论和统计推断的工具箱是理解这些现象的先决条件。本书的结构正是围绕这一需求展开，逐步引导读者建立起从数据采集、清洗、描述性分析到复杂模型构建的全流程思维。 第一部分：奠定基础——通信数据的描述与推断 任何统计分析的第一步都是有效地描述数据。在通信管理领域，这意味着我们需要超越简单的平均值和总和，去捕捉数据的分布形态和内在结构。 数据采集与质量： 介绍在异构网络环境中（如光纤网络、无线接入网、云计算基础设施）如何可靠地采集时间序列数据，并讨论数据不完整、噪声大等常见问题，强调数据预处理在后续分析中的关键作用。 分布的识别与建模： 通信流量和事件往往不服从简单的正态分布。本书将深入探讨如泊松分布（事件发生）、指数分布（事件间隔）、负二项分布（计数数据）以及更复杂的长尾分布在流量建模中的应用。理解这些分布的特性，是进行准确容量规划和性能评估的前提。 参数估计与假设检验： 当我们通过抽样数据来推断整个网络的性能时，如何确保估计的可靠性？我们将详细介绍参数估计的各种方法，并侧重于如何运用假设检验来验证管理策略的有效性，例如，新的拥塞控制算法是否确实显著降低了延迟，或者新的负载均衡策略是否提高了资源利用率。 第二部分：探究关系——回归分析与预测建模 在识别了数据的基本特性后，下一步是探究变量之间的相互作用。在通信系统中，影响性能的因素是多维度的，从资源分配到环境温度，从协议开销到用户地理位置，都可能对最终的服务质量产生影响。 多元线性回归与模型选择： 介绍如何构建多元回归模型来量化不同管理参数对关键绩效指标（KPI）的影响强度。重点讨论模型诊断的重要性——如何检查残差是否符合统计学假设，以及如何避免多重共线性带来的误导性结论。 时间序列分析在流量预测中的应用： 通信流量具有显著的时间相关性。本书将系统介绍经典的时间序列模型（如ARIMA模型族）及其在短期流量预测中的应用。对于需要长期规划的场景，还将探讨趋势分解、季节性调整等高级技术，帮助管理者预见未来的需求峰值。 非线性关系的建模： 许多通信性能指标与投入资源的函数关系并非线性。我们将探讨如何使用广义线性模型（GLM）来处理非线性关系，例如，在分析信号强度与连接成功率之间的关系时，逻辑回归（Logit/Probit）模型的重要性。 第三部分：优化与决策——统计过程控制与实验设计 高效的通信管理需要持续的监控和定期的性能改进。统计工具在确保系统稳定运行和指导优化方向上扮演着核心角色。 统计过程控制（SPC）在网络监控中的实践： 传统的告警系统往往在问题发生后才触发，而SPC技术则旨在监控系统的“正常”状态，并在系统性能偏离预期时早期发出预警。本书将详细介绍控制图（如Shewhart图、CUSUM图和EWMA图）在监控延迟、抖动和丢包率等关键指标上的构建和应用，实现预防性维护。 实验设计（DOE）指导性能优化： 当需要测试多个因素组合对系统性能的影响时（例如，不同的缓存大小、不同的路由策略组合），盲目测试是低效且昂贵的。本书将介绍因子设计和响应曲面法等实验设计原理，帮助管理者用最少的实验次数，系统地找到系统性能的最佳配置点。 排队论与性能评估的统计视角： 尽管排队论本身是运筹学的一个分支，但其理论基础与概率统计紧密相连。本书将结合统计推断，讨论如何通过对到达率和服务率的估计，来预测等待时间和系统饱和度，从而指导资源预留和服务等级协议（SLA）的制定。 结论：构建数据驱动的通信管理文化 《通信管理中的应用统计学》不仅仅是一套方法的集合，更是一种思维方式的转变。它要求管理者将不确定性视为可以量化、可以管理的客观存在，而非无法预测的障碍。通过掌握这些统计工具，读者将能够： 1. 量化风险： 从模糊的“可能出错”转变为精确的“在95%的置信区间内，故障率低于X”。 2. 精准规划： 基于对未来流量的统计预测，做出更具成本效益的容量扩展决策。 3. 有效验证： 运用严格的统计方法检验新技术的引入是否真的带来了预期的管理效益。 本书的目标读者是那些希望在日益复杂的通信环境中，通过严谨的量化分析，将管理决策提升到科学高度的专业人士。掌握这些技能，意味着您将具备解读海量运营数据、驱动系统持续优化的核心竞争力，成为真正意义上的数据驱动型通信管理者。 --- （字数：约1550字）

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从装帧和内容排版来看，我希望这本书能保持一定的学术严谨性，但同时，作为一本应用性强的书籍，它必须具备极强的可读性。我非常反感那种把教科书式的冗长描述和过于抽象的数学证明堆砌在一起的书籍，那只会让人望而却步。我设想的理想状态是，每一章都围绕一个实际的通信管理问题展开，先提出问题，然后引出所需的统计工具，接着用一个清晰的案例进行演示，最后总结这个工具在管理实践中的启示。这种结构能极大地提升学习的效率和趣味性。如果书中能加入一些“专家视角”的评论或小贴士，分享一些行业内人士在实际应用统计学时遇到的“坑”和“捷径”，那将是锦上添花。毕竟，理论学习是基础，但如何将冰冷的数字转化为有温度、可执行的管理策略，才是我们这些管理者最需要的“内功”。

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这本书的价值，对我来说，更在于它对“管理决策”的赋能。通信行业，从基站选址、频谱资源分配到客户服务质量（QoS）监控，每一步都充满了不确定性，而统计学正是量化和管理这种不确定性的利器。我特别期待看到关于“质量控制”和“可靠性分析”的章节。举个例子，我们经常需要设定一个可接受的丢包率或延迟上限，这个“可接受”的标准是如何通过统计方法科学确定的？如果一个区域的网络投诉率突然上升，这本书能否指导我们如何运用统计过程控制（SPC）的图表来判断这到底是随机波动还是系统性故障的开始？我希望它不仅仅是罗列公式，而是将统计思维融入到日常的管理流程中。这种思维的转变，比任何具体的算法都来得珍贵。如果看完这本书，我能更自信地在项目汇报会上，用数据而非感觉来为我的投资建议背书，那么这本书的价值就无可估量了。

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这本书的名字听起来就带着一种严谨又实用的气息，让人忍不住想翻开看看。我一直觉得，在高速发展的通信行业里，数据就是新的石油，而如何有效提炼和利用这些数据，就成了核心竞争力。这本书的标题《通信管理中的应用统计学》精准地抓住了这一点。我期待它能深入浅出地讲解那些晦涩难懂的统计学概念，然后将它们无缝对接进我们日常工作中遇到的具体场景——比如网络性能的波动分析、用户行为模式的挖掘，甚至是故障预测的建立。我希望看到的不仅仅是公式和理论，而是大量实际案例的支撑。比如，如何用回归分析来预测未来一段时间内的流量增长趋势？如何通过假设检验来验证新的网络优化方案是否真的有效？如果这本书能在理论与实践之间架起一座坚实的桥梁，那么它对通信管理者而言，无疑是一本案头必备的工具书，能够帮助我们从“凭经验办事”的阶段，跨越到“用数据驱动决策”的现代化管理模式。我非常看重它在方法论上的指导性，希望它能教会我如何构建科学的评估体系，而不是仅仅停留在描述性统计的层面。

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说实话，我对统计学原本是抱有一点敬畏的，感觉那玩意儿是专门给数学家准备的。但既然这书是面向“通信管理”的，我料想它的编写者一定深知非专业读者的痛点。我最关心的部分是它如何处理“大数据的复杂性”和“实时性要求”。在5G甚至未来6G的背景下，通信数据的体量和速度都是空前的。这本书会不会提供一些针对流式数据分析的统计工具或思路？比如，如何用抽样技术在保证精度的前提下，快速对海量信令数据进行初步诊断？另外，统计学的应用往往需要特定的软件环境支撑，我希望书中能提及一些主流工具的使用方法，例如R语言或Python库在通信数据分析中的具体应用示例。如果它能提供一些可以直接套用的代码片段或步骤指南，那就太棒了，这会大大降低我们实际操作的门槛。我更希望它能教会我如何批判性地看待统计报告，识别出那些可能存在的“统计陷阱”或过度简化的模型，从而做出更稳健的管理决策。

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对于一个长期在通信领域摸爬滚打的管理者来说，我们接触到的往往是各种厂商提供的性能报告和分析结果，这些报告充满了各种图表和百分比。然而，我们真正缺乏的是辨别这些报告背后统计逻辑的能力。我期望《通信管理中的应用统计学》能够成为一把“解剖刀”，教我如何看穿这些数据的表象，直击核心。比如，当报告中提到“显著性水平低于0.05”时，我希望我能立刻理解这在实际业务中意味着什么风险和机会。更进一步，我希望它能引导我思考统计模型的局限性——例如，在网络拓扑结构不断变化的今天，哪些传统统计模型可能不再适用，我们需要转向哪些新的、更灵活的概率模型或机器学习方法进行补充。这本书如果能站在前沿，不仅教授经典的统计方法，还能展望未来数据分析在通信领域的发展趋势，那它就不仅仅是一本工具书，而是一份富有前瞻性的行业指南了。

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上课用的 感觉书详细 很有用~

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