Top-coded
ઇકોનોમેટ્રિક્સ અને સ્ટેટિસ્ટિક્સમાં, ટોપ-કોડેડ ડેટા ઓબ્ઝર્વેશન એ છે કે જેના માટે ડેટા પોઇન્ટ્સ કે જેમના મૂલ્યો ઉપલા બાઉન્ડથી ઉપર હોય છે તેને સેન્સર કરવામાં આવે છે. ઉત્તરદાતાઓની અનામતા જાળવવા માટે સર્વેક્ષણની માહિતી ઘણીવાર જાહેર કરવામાં આવે તે પહેલાં ટોપકોડ કરવામાં આવે છે. ઉદાહરણ તરીકે, જો સર્વેક્ષણના જવાબમાં 79 અબજ ડોલરની સ્વ-ઓળખની સંપત્તિ સાથે પ્રતિવાદીની જાણ કરવામાં આવે, તો તે અનામી નહીં હોય કારણ કે લોકો જાણશે કે પ્રતિવાદી બિલ ગેટ્સ હોવાની સારી સંભાવના છે. ટોપ-કોડિંગ પણ લાગુ કરી શકાય છે જેથી સંભવિત-ભૂલભરેલા આઉટલીઅર્સ પ્રકાશિત થતા અટકાવી શકાય. બોટમ-કોડિંગ સમાન છે, દા. ત. જો શૂન્યથી નીચેની રકમ શૂન્ય તરીકે નોંધવામાં આવે. ટોચનું કોડિંગ જૂથોમાં નોંધાયેલા ડેટા માટે થાય છે, દા. ત. જો આ જૂથોમાં વય શ્રેણીની જાણ કરવામાં આવે તોઃ 0-20,21-50,50-99,100-અને-ઉપર. અહીં આપણે માત્ર એટલું જ જાણી શકીએ છીએ કે કેટલા લોકોની ઉંમર 100થી વધુ છે, તેમનું વિતરણ નહીં. સર્વેક્ષણ માહિતીના ઉત્પાદકો કેટલીકવાર સેન્સર કરેલી રકમની સરેરાશ જાહેર કરે છે જેથી વપરાશકર્તાઓને ટોચના જૂથના નિષ્પક્ષ અંદાજો લગાવવામાં મદદ મળે. ઉદાહરણ તરીકેઃ 30,000 ડોલરની આવકનું ટોપ-કોડિંગ એ જાહેર ઉપયોગ ડેટા સમૂહોના વિશ્લેષણ માટે એક સામાન્ય સમસ્યા છે. વર્તમાન વસ્તી સર્વેક્ષણમાં ટોપ-કોડિંગ આવકની અસમાનતાના પગલાંનો અંદાજ લગાવવાનું મુશ્કેલ બનાવે છે કારણ કે ઉચ્ચ આવકની વહેંચણીનો આકાર અવરોધિત છે. આ સમસ્યાને દૂર કરવામાં મદદ કરવા માટે, સી. પી. એસ. ટોપ-કોડેડ મૂલ્યોનું સરેરાશ મૂલ્ય પ્રદાન કરે છે. ટોપ-કોડિંગની પ્રથા, અથવા કમાણી કરનારની અનામિતતાને સુરક્ષિત રાખવા માટે ટેક્સ રિટર્ન પર અહેવાલિત મહત્તમ મૂલ્યને મર્યાદિત કરવાની પ્રથા, યુનાઇટેડ સ્ટેટ્સમાં સંપત્તિના વિતરણના વિશ્લેષણને જટિલ બનાવે છે. સામાન્ય લઘુત્તમ વર્ગ અંદાજ માટેની અસરો જો ટોચના કોડેડ જૂથની નીચલી બાઉન્ડનો ઉપયોગ રીગ્રેસર મૂલ્ય (ઉપરના ઉદાહરણમાં 30000) તરીકે થાય છે, તો OLS પક્ષપાતી અને અસંગત છે કારણ કે રીગ્રેસરના ઉચ્ચતમ મૂલ્યો વ્યવસ્થિત ભૂલ સાથે નોંધવામાં આવે છે. ટોપ-કોડેડ અવલોકનોને રીગ્રેસનમાંથી સંપૂર્ણપણે અવગણી શકાય છે. જો અવગણવામાં આવેલા જૂથ અને સમાવિષ્ટ જૂથો વચ્ચે કોઈ વ્યવસ્થિત તફાવત ન હોય તો, OLS સુસંગત અને નિષ્પક્ષ છે. ટોબિટ પ્રક્રિયા ટોચના કોડિંગ માટે મજબૂત છે, અને નિષ્પક્ષ અંદાજો આપે છે. ટોબિટ મોડેલ હેકિટ મોડેલ કાપેલા ડેટા સેન્સર (આંકડાશાસ્ત્ર) વધુ વાંચન જેનકિન્સ, એસ. પી., બુર્ખૌઝર, આર. વી., ફેંગ, એસ., અને લેરીમોર, જે. (2009). સેન્સર કરેલા ડેટાનો ઉપયોગ કરીને અસમાનતાને માપવીઃ બહુવિધ આરોપ અભિગમ, ISER કાર્યકારી પેપર શ્રેણી 2009-04, સામાજિક અને આર્થિક સંશોધન સંસ્થા. સંદર્ભો આંકડાકીય માહિતી કોડિંગ