Good–Turing推定
ここで Zr は次で定義される。
Z r = N r 0.5 ( t − q ) , {\displaystyle Z_{r}={\frac {N_{r}}{0.5(t-q)}},}
そしてここで q、 r そして t は非ゼロである N q , N r , N t {\displaystyle N_{q},N_{r},N_{t}} を持つ三連続の添字である。r が1のとき、qは0とする。r が最後の非ゼロの頻度であるときは t を 2r − q とする。
Good–Turing推定はそれぞれの種の出現回数が二項分布に従うことを仮定している。
そして両対数グラフに対して線形単回帰 (simple linear regression) を行う。小さい r に対しては、 S ( N r ) = N r {\displaystyle S(N_{r})=N_{r}} (つまり、平滑化を行わない) としてよい。一方で大きい r に対しては、 S ( N r ) {\displaystyle S(N_{r})} の値は回帰線から取る。(ここでは記述しないが) 自動的な手続きによってどの点でその平滑化無しから線形平滑化への切替が行われるべきかを特定することができる 。その手法のソースコードはパブリックドメインで使用可能である。