Dergiler / Yönetim Dergisi:İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi İşletme İktisadı Enstitüsü / 2008 / Cilt: 19 - Sayı: 60
Yapay Sinir Ağları ve Çoklu Regresyon Analizinin Karşılaştırılması
- Sayfa
- 74–83
- DOI
- —
Özet
Bu çalışmada Yapay Sinir Ağları (YSA) bir tahminleyici olarak ele alınmış ve tahminleme başarısı çoklu doğrusal regresyon analizi ile karşılaştırılmıştır. YSA öncelikle, Regresyon Analizi'nde kullanılan temel yöntemlerden olan En Küçük Kareler (EKK) tekniği ile, daha sonra verilerin aykırı değer içermesi durumu ele alınarak, Robust Regresyon Tekniklerinden Huber, Tukey ve Andrew'in M-Kestiricileri ile karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma kriteri olarak Hata Kareler Ortalaması (HKO) ve model seçim kriterlerinden ICOMP (Information Complexity) Kriteri kullanılmıştır.
Abstract
In this study, Artificial Neural Networks (ANN) is taken into account as an estimator and its success on forecasting is compared with multiple linear regression analysis. First, ANN is compared with Least Squares (LS) Technique, which is one of the basic techniques used for regression analysis. As a consequence, it is compared between ANN and Huber, Tukey, and Andrew's M-Estimators, which are techniques of Robust regression, by adding outliers to data. Mean Squares Error (MSE) and ICOMP (Information Complexity) are used as comparison critria.