关于马尔可夫源生成的多状态序列中模式随机计数的前k阶矩
概率论
2012-01-24 v1
摘要
在本文中，我们发展了一个显式公式，用于计算由马尔可夫源生成的多状态序列中模式随机计数的前k阶矩。我们推导了高效的算法，能够处理低复杂度或高复杂度的模式，以及齐次或非齐次的马尔可夫模型。然后，我们将这些结果应用于基因组序列中DNA模式的分布，并展示了基于矩的展开（即：埃奇沃思展开和格拉姆-沙利耶B型级数）能够提高常见渐近近似（如高斯近似或泊松近似）的可靠性。
引用
@article{arxiv.0909.4071,
title = {On the first k moments of the random count of a pattern in a multi-states sequence generated by a Markov source},
author = {Grégory Nuel},
journal= {arXiv preprint arXiv:0909.4071},
year = {2012}
}