Top-coded
अर्थशास्त्र और सांख्यिकी में, एक शीर्ष-कोडित डेटा अवलोकन वह है जिसके लिए डेटा बिंदु जिनके मान ऊपरी सीमा से ऊपर हैं, उन्हें सेंसर किया जाता है। सर्वेक्षण डेटा को अक्सर जनता के लिए जारी करने से पहले टॉपकोड किया जाता है ताकि उत्तरदाताओं की गुमनामी को संरक्षित किया जा सके। उदाहरण के लिए, यदि एक सर्वेक्षण उत्तर में 79 अरब डॉलर की स्व-चिन्हित संपत्ति के साथ एक उत्तरदाता की सूचना दी गई है, तो यह गुमनाम नहीं होगा क्योंकि लोगों को पता होगा कि एक अच्छी संभावना है कि उत्तरदाता बिल गेट्स थे। संभवतः-त्रुटिपूर्ण आउटलायरों को प्रकाशित होने से रोकने के लिए शीर्ष-कोडिंग भी लागू की जा सकती है। निचला कोडिंग समान है, जैसे। यदि शून्य से नीचे की राशि को शून्य बताया जाता है। टॉप-कोडिंग समूहों में दर्ज किए गए डेटा के लिए होती है, जैसे। यदि इन समूहों में आयु सीमाएँ बताई गई हैंः 0-20,21-50,50-99,100-और-ऊपर। यहाँ हम केवल यह जानते हैं कि कितने लोगों की आयु 100 से अधिक है, न कि उनका वितरण। सर्वेक्षण डेटा के निर्माता कभी-कभी सेंसर की गई राशि का औसत जारी करते हैं ताकि उपयोगकर्ताओं को शीर्ष समूह के निष्पक्ष अनुमान लगाने में मदद मिल सके। उदाहरण-30,000 डॉलर की आय का टॉप-कोडिंग सार्वजनिक उपयोग डेटा सेट के विश्लेषण के लिए एक सामान्य समस्या है। वर्तमान जनसंख्या सर्वेक्षण में शीर्ष-संकेतन से आय असमानता के उपायों का अनुमान लगाना मुश्किल हो जाता है क्योंकि उच्च आय के वितरण का आकार अवरुद्ध है। इस समस्या को दूर करने में मदद करने के लिए, सी. पी. एस. शीर्ष-कोडित मूल्यों का औसत मूल्य प्रदान करता है। टॉप-कोडिंग, या कमाने वाले की गुमनामी की रक्षा के लिए कर रिटर्न पर रिपोर्ट किए गए अधिकतम मूल्य को सीमित करने की प्रथा, संयुक्त राज्य में धन के वितरण के विश्लेषण को जटिल बनाती है। यदि शीर्ष-कोडित समूह की निचली सीमा का उपयोग प्रतिगामी मूल्य (उपरोक्त उदाहरण में 30000) के रूप में किया जाता है, तो ओ. एल. एस. पक्षपाती और असंगत है क्योंकि प्रतिगामी के उच्चतम मूल्यों को एक व्यवस्थित त्रुटि के साथ सूचित किया जाता है। शीर्ष-कोडित प्रेक्षणों को प्रतिगमन से पूरी तरह से हटाया जा सकता है। बशर्ते कि छोड़े गए समूह और शामिल समूहों के बीच कोई व्यवस्थित अंतर न हो, ओ. एल. एस. सुसंगत और निष्पक्ष है। टोबिट प्रक्रिया शीर्ष कोडिंग के लिए मजबूत है, और निष्पक्ष अनुमान देती है। टोबिट मॉडल हेकिट मॉडल कटा हुआ डेटा सेंसर (सांख्यिकी) भी देखें आगे पढ़ने के लिए जेनकिंस, एस. पी., बुर्खौसर, आर. वी., फेंग, एस., और लैरीमोर, जे. (2009)। सेंसर किए गए डेटा का उपयोग करके असमानता को मापनाः एक बहु आरोप दृष्टिकोण, आई. एस. ई. आर. कार्य पत्र श्रृंखला 2009-04, सामाजिक और आर्थिक अनुसंधान संस्थान। संदर्भ सांख्यिकीय डेटा कोडिंग