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  3. R で学ぶネットワークデータの予測分析
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Exercise

解約者のダイアディシティ

この演習では、ネットワーク内の解約者同士のダイアディシティを計算し、ランダムなネットワーク構成と比べて、共有しているエッジが期待値より多いか少ないかを確認します。

ChurnNodes、ChurnEdges、connectance という変数が利用できます。

期待ダイアディシティには、\( \frac{n_ C\cdot (n_ C - 1)}{2} \cdot p\) の式を使います。ここで、\(n_C\) は解約者数、\(N\) はノード数、\(p\) は結合度（connectance）です。解約者のダイアディシティは、実際の解約者間エッジ数を期待される解約者ダイアディシティで割った比率です。

Instructions

100 XP
  • 解約者の期待ダイアディシティを計算し、変数 ExpectedDyadChurn に代入します。
  • ChurnEdges を ExpectedDyadChurn で割って解約者のダイアディシティを計算し、この値を DyadChurn とします。
  • DyadChurn を確認します。