이탈자의 다이애디시티
이 연습 문제에서는 네트워크에서 이탈자들 사이의 다이애디시티를 계산해, 무작위 구성의 네트워크에서 기대되는 값과 비교해 실제로 더 많은지 적은지를 확인해 보겠습니다.
ChurnNodes, ChurnEdges, connectance 변수를 사용할 수 있어요.
기대 다이애디시티는 \( \frac{n_ C\cdot (n_ C - 1)}{2} \cdot p\) 공식을 사용하세요. 여기서 $n_C$는 이탈자 수, $N$은 노드 수, $p$는 연결도입니다. 이탈자의 다이애디시티는 실제 이탈자 간 간선 수를 기대 이탈자 다이애디시티로 나눈 비율입니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 배우는 네트워크 데이터 기반 Predictive Analytics
연습 안내
- 이탈자의 기대 다이애디시티를 계산해 변수
ExpectedDyadChurn에 할당하세요. ChurnEdges를ExpectedDyadChurn으로 나눠 이탈자의 다이애디시티를 계산하세요. 이 값을DyadChurn이라고 하세요.DyadChurn을 확인하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Compute the expected churn dyadicity
ExpectedDyadChurn <- ___ * (___) * connectance / 2
# Compute the churn dyadicity
DyadChurn <- ___ / ___
# Inspect the value
___