Top-coded
பொருளாதார அளவீடுகள் மற்றும் புள்ளிவிவரங்களில், ஒரு மேல் குறியிடப்பட்ட தரவு அவதானிப்பு என்பது ஒரு மேல் வரம்பிற்கு மேலே உள்ள தரவு புள்ளிகள் தணிக்கை செய்யப்படும் ஒன்றாகும். பதிலளித்தவர்களின் அநாமதேயத்தைப் பாதுகாக்க பொதுமக்களுக்கு வெளியிடுவதற்கு முன்பு கணக்கெடுப்பு தரவு பெரும்பாலும் மேல் குறியிடப்படுகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு கணக்கெடுப்பு பதில் 79 பில்லியன் டாலர் சுயமாக அடையாளம் காணப்பட்ட செல்வத்துடன் ஒரு பதிலளித்தவரைப் புகாரளித்தால், அது அநாமதேயமாக இருக்காது, ஏனெனில் பதிலளித்தவர் பில் கேட்ஸ் என்று மக்கள் அறிந்திருப்பார்கள். ஒருவேளை-பிழையான வெளிப்புறங்கள் வெளியிடப்படுவதைத் தடுக்க மேல்-குறியீடும் பயன்படுத்தப்படலாம். கீழ்-குறியீடு ஒத்ததாக இருக்கிறது, எ. கா. பூஜ்ஜியத்திற்குக் கீழே உள்ள தொகைகள் பூஜ்ஜியமாக அறிவிக்கப்பட்டால். குழுக்களில் பதிவு செய்யப்பட்ட தரவுகளுக்கு மேல் குறியீடு ஏற்படுகிறது, எ. கா. இந்த குழுக்களில் வயது வரம்புகள் தெரிவிக்கப்பட்டால்ஃ 0-20,21-50,50-99,100-மற்றும்-மேல். இங்கே 100 வயதிற்கு மேற்பட்டவர்கள் எத்தனை பேர் என்று மட்டுமே நமக்குத் தெரியும், அவற்றின் விநியோகம் அல்ல. கணக்கெடுப்பு தரவுகளின் தயாரிப்பாளர்கள் சில நேரங்களில் தணிக்கை செய்யப்பட்ட தொகைகளின் சராசரியை வெளியிடுகிறார்கள், பயனர்கள் சிறந்த குழுவின் பக்கச்சார்பற்ற மதிப்பீடுகளை மதிப்பிடுவதற்கு உதவுகிறார்கள். எடுத்துக்காட்டுஃ $30,000 உயர் குறியீட்டு வருமானத்தின் மேல் குறியீடு பொது பயன்பாட்டு தரவுத் தொகுப்புகளின் பகுப்பாய்விற்கு ஒரு பொதுவான சிக்கலாகும். தற்போதைய மக்கள் தொகை கணக்கெடுப்பில் உள்ள மேல் குறியீடு வருமான சமத்துவமின்மையின் அளவுகளை மதிப்பிடுவதை கடினமாக்குகிறது, ஏனெனில் அதிக வருமானங்களின் விநியோகத்தின் வடிவம் தடுக்கப்பட்டுள்ளது. இந்த சிக்கலை சமாளிக்க உதவ, சிபிஎஸ் மேல் குறியிடப்பட்ட மதிப்புகளின் சராசரி மதிப்பை வழங்குகிறது. அதிக குறியீடு செய்யும் நடைமுறை, அல்லது சம்பாதிக்கும் நபரின் அநாமதேயத்தைப் பாதுகாக்க வரி வருமானத்தில் அறிவிக்கப்பட்ட அதிகபட்ச மதிப்பை மட்டுப்படுத்துவது, அமெரிக்காவில் செல்வத்தின் விநியோகம் பற்றிய பகுப்பாய்வை சிக்கலாக்குகிறது. சாதாரண குறைந்தபட்ச சதுர மதிப்பீட்டிற்கான தாக்கங்கள் மேல் குறியிடப்பட்ட குழுவின் கீழ் எல்லை ஒரு பின்னடைவு மதிப்பாகப் பயன்படுத்தப்பட்டால் (மேலே உள்ள எடுத்துக்காட்டில் 30000), OLS பக்கச்சார்பானது மற்றும் சீரற்றது, ஏனெனில் பின்னடைவின் மிக உயர்ந்த மதிப்புகள் முறையான பிழையுடன் தெரிவிக்கப்படுகின்றன. மேல் குறியிடப்பட்ட அவதானிப்புகளை பின்னடைவிலிருந்து முற்றிலுமாக தவிர்க்கலாம். நீக்கப்பட்ட குழுவிற்கும் சேர்க்கப்பட்ட குழுக்களுக்கும் இடையே முறையான வேறுபாடுகள் எதுவும் இல்லை என்றால், OLS நிலையானது மற்றும் பக்கச்சார்பற்றது. டோபிட் செயல்முறை சிறந்த குறியீட்டிற்கு வலுவானது, மேலும் பக்கச்சார்பற்ற மதிப்பீடுகளை வழங்குகிறது. மேலும் காண்க டோபிட் மாடல் ஹெக்கிட் மாடல் துண்டிக்கப்பட்ட தரவு தணிக்கை (புள்ளிவிவரங்கள்) மேலும் வாசிப்பு ஜென்கின்ஸ், எஸ். பி., புர்காசர், ஆர். வி., ஃபெங், எஸ்., & லாரிமோர், ஜே. (2009). தணிக்கை செய்யப்பட்ட தரவைப் பயன்படுத்தி சமத்துவமின்மையை அளவிடுதல்ஃ பல குற்றச்சாட்டு அணுகுமுறை, ISER வொர்கிங் பேப்பர் சீரிஸ் 2009-04, சமூக மற்றும் பொருளாதார ஆராய்ச்சி நிறுவனம். குறிப்புகள் புள்ளிவிவர தரவு குறியீடு