Dyadyczność klientów odchodzących
W tym ćwiczeniu obliczysz dyadyczność wśród klientów odchodzących w sieci, aby sprawdzić, czy łączy ich więcej lub mniej krawędzi niż oczekiwano w losowej konfiguracji sieci.
Do dyspozycji masz zmienne ChurnNodes, ChurnEdges oraz connectance.
Do obliczenia oczekiwanej dyadyczności użyj wzoru \( \frac{n_ C\cdot (n_ C - 1)}{2} \cdot p\), gdzie \(n_C\) to liczba klientów odchodzących, \(N\) to liczba węzłów, a \(p\) to łączność (connectance). Dyadyczność klientów odchodzących to stosunek rzeczywistej liczby krawędzi do oczekiwanej dyadyczności odejść.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Predykcyjna analityka sieciowa w R
Instrukcje do ćwiczenia
- Oblicz oczekiwaną dyadyczność klientów odchodzących i przypisz ją do zmiennej
ExpectedDyadChurn. - Oblicz dyadyczność klientów odchodzących, dzieląc
ChurnEdgesprzezExpectedDyadChurn. Tę wartość nazwijDyadChurn. - Sprawdź wartość
DyadChurn.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Compute the expected churn dyadicity
ExpectedDyadChurn <- ___ * (___) * connectance / 2
# Compute the churn dyadicity
DyadChurn <- ___ / ___
# Inspect the value
___