Top-coded
اکانومیٹرکس اور شماریات میں، ایک ٹاپ کوڈڈ ڈیٹا آبزرویشن وہ ہوتا ہے جس کے لیے ڈیٹا پوائنٹس جن کی اقدار اوپری حد سے اوپر ہوتی ہیں انہیں سنسر کیا جاتا ہے۔ جواب دہندگان کا نام ظاہر نہ کرنے کے لیے سروے کے اعداد و شمار کو اکثر عوام کے لیے جاری کرنے سے پہلے ٹاپ کوڈ کیا جاتا ہے۔ مثال کے طور پر، اگر کسی سروے کے جواب میں کسی جواب دہندہ کے پاس 79 بلین ڈالر کی خود شناخت شدہ دولت کی اطلاع دی گئی ہے، تو یہ گمنام نہیں ہوگا کیونکہ لوگوں کو معلوم ہوگا کہ اس بات کا اچھا امکان ہے کہ جواب دہندہ بل گیٹس تھا۔ ممکنہ طور پر غلط آؤٹ لیئرز کو شائع ہونے سے روکنے کے لیے ٹاپ کوڈنگ کا بھی اطلاق کیا جا سکتا ہے۔ نیچے کی کوڈنگ یکساں ہے، مثال کے طور پر۔ اگر صفر سے نیچے کی رقم کو صفر کے طور پر رپورٹ کیا جائے۔ ٹاپ کوڈنگ گروپوں میں ریکارڈ شدہ ڈیٹا کے لیے ہوتی ہے، مثال کے طور پر۔ اگر ان گروپوں میں عمر کی حدود کی اطلاع دی گئی ہے: 0-20، 21-50، 50-99، 100-اور-اوپر۔ یہاں ہم صرف یہ جانتے ہیں کہ کتنے لوگوں کی عمر 100 سے زیادہ ہے، ان کی تقسیم نہیں۔ سروے کے اعداد و شمار کے پروڈیوسر بعض اوقات سینسر شدہ رقوم کی اوسط جاری کرتے ہیں تاکہ صارفین کو ٹاپ گروپ کے غیر جانبدارانہ تخمینے لگانے میں مدد ملے۔ مثال: 30,000 ڈالر کی آمدنی کی ٹاپ کوڈنگ عوامی استعمال کے ڈیٹا سیٹوں کے تجزیے کے لیے ایک عام مسئلہ ہے۔ موجودہ آبادی کے سروے میں ٹاپ کوڈنگ آمدنی کی عدم مساوات کے اقدامات کا اندازہ لگانا مشکل بنا دیتی ہے کیونکہ زیادہ آمدنی کی تقسیم کی شکل مسدود ہے۔ اس مسئلے پر قابو پانے میں مدد کے لیے، سی پی ایس ٹاپ کوڈڈ ویلیوز کی اوسط قیمت فراہم کرتا ہے۔ کمائی کرنے والے کے نام ظاہر نہ کرنے کی حفاظت کے لیے ٹاپ کوڈنگ، یا ٹیکس ریٹرن پر رپورٹ کی گئی زیادہ سے زیادہ قیمت کو محدود کرنے کا رواج، ریاستہائے متحدہ میں دولت کی تقسیم کے تجزیے کو پیچیدہ بناتا ہے۔ اگر ٹاپ کوڈڈ گروپ کی نچلی حد کو ریگریسر ویلیو کے طور پر استعمال کیا جاتا ہے (اوپر کی مثال میں 30000)، تو OLS متعصبانہ اور متضاد ہے کیونکہ ریگریسر کی اعلی ترین اقدار کو منظم غلطی کے ساتھ رپورٹ کیا جاتا ہے۔ اوپری کوڈ والے مشاہدات کو رجعت سے مکمل طور پر خارج کیا جا سکتا ہے۔ بشرطیکہ خارج شدہ گروپ اور شامل کردہ گروپوں کے درمیان کوئی منظم فرق نہ ہو، او ایل ایس مستقل اور غیر جانبدار ہے۔ ٹوبیٹ طریقہ کار ٹاپ کوڈنگ کے لیے مضبوط ہے، اور غیر جانبدارانہ تخمینے دیتا ہے۔ مزید پڑھنے کے لیے ٹوبیٹ ماڈل ہیکٹ ماڈل ٹرنکیٹیڈ ڈیٹا سنسرنگ (اعدادوشمار) جینکنز، ایس پی، برکھاؤزر، آر وی، فینگ، ایس، اور لاریمور، جے دیکھیں۔ (2009)۔ سنسر شدہ ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے عدم مساوات کی پیمائش: ایک سے زیادہ امپوٹیشن اپروچ، آئی ایس ای آر ورکنگ پیپر سیریز 2009-04، انسٹی ٹیوٹ فار سوشل اینڈ اکنامک ریسرچ۔ حوالہ جات شماریاتی ڈیٹا کوڈنگ