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Lecture Notes in Networks and Systems, 196, 301–323p. (2021) DOI:10.1007/978-981-16-0386-0_17
The present chapter deals with the time series of worldwide monthly mobile data traffic per smartphone during January, 2014-December, 2019. Firstly, an attempt is made to understand the nature of memory in this time series by taking into account scaling pattern and the issue of persistence or anti-persistence by means of Hurst exponent. Next its self-similarity or self-affinity which is coined as fractal behaviour is analysed using Higuchi’s method of fractal dimension estimation. Next the self-organized criticality (‘soc’) of the present data is analysed with the help of the integrated (cumulative) distribution. To examine the nonlinearity and deterministic/stochastic nature of the governing mechanism, we use delay vector variance (DVV) method. We have taken into account 0–1 test for chaos and recurrence plot (RP) analysis with recurrence quantification analysis (RQA) to test the signature of chaos in the present data. In fine, the proposed chapter employs certain statistical signal processing techniques to realize the memory, self-similarity, self-organized criticality, nonlinearity and chaos in the present time series of worldwide monthly mobile data traffic per smartphone. This study possibly indicates a persistent, self-similar, deterministic, nonlinear and non-chaotic profile with no ‘soc’ for the present time series.
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