计算异配性
与二元性相似，异配性是"实际异标签边数"与"期望异标签边数"的比值。 本练习中，您将计算该网络的异配性。
对于期望的异标签边数，使用公式 $n{NC}\cdot n{C}\cdot p$，其中 $n{NC}$ 表示非流失用户数，$n{C}$ 表示流失用户数，p 为连通度（connectance）。
您可以使用变量 NonChurnNodes、ChurnNodes、connectance 和 MixedEdges。
本练习是课程的一部分
使用 R 进行网络数据的预测分析
练习说明
- 计算期望的异标签边数，并将结果赋值给变量
ExpectedHet。 - 通过用实际的异标签边数除以期望的异标签边数来计算异配性。将该变量命名为 Het。
- 该网络是否表现出异配性？请检查
Het来判断。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Compute the expected heterophilicity
ExpectedHet <- ___ * ___ * ___
# Compute the heterophilicity
Het <- ___ / ___
# Inspect the heterophilicity
___