Abstract
從一個多項分配裡取出的樣本資料當中，樣本涵蓋機率為此樣本中所有出現過的種類，其機率之總和。過去一直採用GOOD的估計量１扣掉樣本中祇出現一次的種類數比值做為樣本涵蓋機率的預測值。由於在一般抽取機率下，不存在以該樣本資料為基礎，而為此樣本之涵蓋機率的不偏估計量。所以縱使GOOD的估計量為有偏差的估計量。很多論文仍然採用GOOD的估計量，並證明其為擁有許多好性質的不錯估計量。本篇就針對GOOD估計量的偏差問題，考慮在不改變GOOD估計量的一些好性質下，來推廣GOOD的估計量。此推廣的估計量比GOOD估計量應用到更多的樣本資料。且在保持GOOD估計量之好的極限性質下，比GOOD估計量有更小的偏差。另外本篇也將就特殊條件下，求一個樣本涵蓋機率的不偏估計量及其它同樣有較小偏差的估計量。