@article{article_334471, title={İki Düzeyli Olasılık Modellerinde Klasik Meta Sezgisel Optimizasyon Tekniklerinin Performansı Üzerine Bir Çalışma}, journal={İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi}, volume={15}, pages={107–131}, year={2016}, author={Akkuş, Özge and Demir, Emre}, keywords={ol}, abstract={ Bağımlı değişkenin kategorik olduğu durumda, model parametrelerinin tahmininde kullanılan geleneksel yöntem, En Çok Olabilirlik Tahmin Edicisi (EÇOTE)’dir. Bu yöntemde olabilirlik eşitliklerinin çözümünde, klasik Newton-Raphson (NR) algoritması kullanılmaktadır. Ancak bu algoritma olabilirlik fonksiyonunun diferansiyellenebilir özellikte olduğu durum için uygundur. Bu çalışmada, iki düzeyli bağımlı değişken modellerinde klasik optimizasyon yöntemlerinin uygulanabilmesi için gerekli olan varsayımların sağlandığı durumda optimal parametre tahminlerine ulaşabilmek için NR algoritmasına alternatif olan Genetik Algoritma (GA) yaklaşımının etkinliği araştırılmıştır. Bu amaçla, ilk olarak Hitit Üniversitesi Hastanesi Cildiye Bölümü’nden alınan Alopesia hastalığı verisi kullanılmıştır. Gerçek veri uygulamasına ek olarak yapay bir veri kümesi üzerinden elde edilen sonuçlar da sunulmuştur. Son olarak, yöntemlerin Matlab program kodları ve açıklamaları ayrıntılı bir biçimde verilmiştir. }, number={30}, publisher={İstanbul Ticaret Üniversitesi}