文章导读
总览 评价 高付清 1，* ， 赵兴球 2， （ 1、 武汉大学数学与统计学院,武汉 430072 ； 2、 香港理工大学应用数学系,香港； ） 摘要： Mao 和 Lindsay 对覆盖问题提出一个泊松模型并研究了相关Good-Turing 估计量。泊松模型提供了一个简单的框架来推断一般$ma
高付清1，*， 赵兴球2，
（
1、武汉大学数学与统计学院,武汉 430072 ； 2、香港理工大学应用数学系,香港； ）
摘要：
Mao 和 Lindsay 对覆盖问题提出一个泊松模型并研究了相关Good-Turing 估计量。泊松模型提供了一个简单的框架来推断一般$mathcal K$覆盖问题。本文中, 我们证明Good-Turing 估计量满足大偏差和中偏差原理, 它刻画了对应的收敛速度并为构造渐近置信区间提供了有用的方法。
关键词：
大偏差原理; 中偏差原理; 泊松混合; 样本覆盖
GAO Fu-qing1,*， ZHAO Xin-qiu2,
（
1、School of Mathematics and Statistics, Wuhan University, Wuhan 430072 ； 2、Department of Applied Mathematics, The Hong Kong PolytechnicUniversity, Hong Kong； ）
Abstract：
Mao and Lindsay proposed a Poisson model for the coverageproblem and studied the Good-Turing estimators associated with themodel. The Poisson model provides a simplified framework forinferring any general abundance-$mathcal K$ coverage. In thispaper, we prove that the Good-Turing estimators satisfy largedeviation principle and moderate deviation principle, which yieldrates of convergence and a useful method for constructing asymptoticconfidence intervals.
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