流失者的二元性
在本练习中，您将计算网络中流失者之间的二元性，以判断他们之间共享的边是否多于或少于在随机网络配置中所期望的数量。
变量 ChurnNodes、ChurnEdges 和 connectance 已为您准备好。
对于期望二元性，请使用公式 $ \frac{n_ C\cdot (n_ C - 1)}{2} \cdot p$，其中 \(n_C\) 是流失者的数量，\(N\) 是节点数量，\(p\) 是连通度（connectance）。流失者的二元性是实际流失者边数与期望流失者二元性的比值。
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
- 计算流失者的期望二元性，并将其赋值给变量
ExpectedDyadChurn。 - 用
ChurnEdges除以ExpectedDyadChurn计算流失者的二元性。将该值命名为DyadChurn。 - 查看
DyadChurn。
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 churn dyadicity
ExpectedDyadChurn <- ___ * (___) * connectance / 2
# Compute the churn dyadicity
DyadChurn <- ___ / ___
# Inspect the value
___