Dyadiciteit van churners

In deze oefening bereken je de dyadiciteit onder de churners in het netwerk om te zien of ze meer of juist minder randen delen dan je zou verwachten in een willekeurige configuratie van het netwerk.

De variabelen ChurnNodes, ChurnEdges en connectance zijn beschikbaar om te gebruiken.

Voor de verwachte dyadiciteit gebruik je de formule \( \frac{n_ C\cdot (n_ C - 1)}{2} \cdot p\), waarbij \(n_C\) het aantal churners is, \(N\) het aantal knopen en \(p\) de connectance. De dyadiciteit van de churners is de verhouding tussen het werkelijke aantal churner-randen en de verwachte dyadiciteit voor churners.

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Predictive Analytics met netwerkgdata in R

Cursus bekijken

Oefeninstructies

Bereken de verwachte dyadiciteit van churners en ken deze toe aan de variabele ExpectedDyadChurn.
Bereken de dyadiciteit van de churners door ChurnEdges te delen door ExpectedDyadChurn. Noem deze waarde DyadChurn.
Bekijk DyadChurn.

Praktische interactieve oefening

Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.

# Compute the expected churn dyadicity
ExpectedDyadChurn <- ___ * (___) * connectance / 2
 
# Compute the churn dyadicity
DyadChurn <- ___ / ___
 
# Inspect the value
___

Code bewerken en uitvoeren