Schätzung der stationären fehlenden Masse in einer markovschen Sequenz

Die Kernaussage dieses Artikels ist, dass die Autoren einen linearen Schätzalgorithmus namens Windowed Good-Turing (WingIt) entwickeln und zeigen, dass dessen Risiko mit der Rate e O(Tmix/n) abklingt, wobei Tmix die Mischzeit der Kette in Bezug auf die Totalvariationsdistanz bezeichnet. Diese Rate ist unabhängig von der Größe des Zustandsraums und minimax-optimal bis auf einen logarithmischen Faktor in n/Tmix.