Churners की Dyadicity
इस अभ्यास में, आप नेटवर्क के churners के बीच dyadicity निकालेंगे ताकि देख सकें कि वे एक रैंडम नेटवर्क कॉन्फ़िगरेशन की तुलना में अपेक्षा से अधिक या कम edges साझा करते हैं.
ChurnNodes, ChurnEdges, और connectance वैरिएबल आपके उपयोग के लिए उपलब्ध हैं.
अपेक्षित dyadicity के लिए, सूत्र \( \frac{n_ C\cdot (n_ C - 1)}{2} \cdot p\) का उपयोग करें, जहाँ \(n_C\) churners की संख्या है, \(N\) nodes की संख्या है, और \(p\) connectance है. Churners की dyadicity वास्तविक churner edges और अपेक्षित churn dyadicity के अनुपात के बराबर होती है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
R में नेटवर्क्ड डेटा का उपयोग करके Predictive Analytics
अभ्यास निर्देश
- Churners की अपेक्षित dyadicity गणना करें और इसे वैरिएबल
ExpectedDyadChurnमें असाइन करें. ChurnEdgesकोExpectedDyadChurnसे भाग देकर churners की dyadicity निकालें. इस मान कोDyadChurnकहें.DyadChurnको देखें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Compute the expected churn dyadicity
ExpectedDyadChurn <- ___ * (___) * connectance / 2
# Compute the churn dyadicity
DyadChurn <- ___ / ___
# Inspect the value
___