Si $s$ no es demasiado grande, la desigualdad es correcta. Esto es debido a que el cociente de los coeficientes binomiales es
$$
\prod_{0\le i<N_c} \frac{{n\elegir 2}-s(n-s)-i}{{n\elegir 2}-i}
=
\prod_{0\le i<N_c} \left(1-\frac{s(n-s)}{{n\elegir 2}-i}\right)
\le \exp -\frac{2s(n-s)}{n^2} N_c,
$$
por lo que es suficiente para tener
$$
n^s \exp -\frac{2s(n-s)}{n^2} N_c \le e^{(3-2c)s},
$$
o, tomando logaritmos,
$$
- \frac{2s(n-s)}{n^2} N_c +s\log n\le (3-2c)s.
$$
Ahora, $N_c=\frac{1}{2}n\log n+cn-\theta$, para algunas de las $0\le\theta<1$, y la inserción de esta en esta última desigualdad se cancela los términos de $s\log n$$-2cs$, dejando
$$
\frac{2s(n-s)}{n^2}\theta +\frac{2s^2}{n^2}(\frac{1}{2}n\log n+cn)\le 3s,
$$
lo cual es cierto si se requiere que el $s\le n/\log n$ y $n$ ser lo suficientemente grande.
Si $s=\Omega(n)$, la desigualdad no se puede sostener. Set $s:=\lfloor n\delta \rfloor$, fix$\delta\in(0,\frac{1}{2}]$$c$, y deje $n$ llegan a ser grandes. Mira los logaritmos de cada lado. El cociente de los coeficientes binomiales en el lado izquierdo va a dar $$N_c \log(1-s(n-s){n\choose 2}^{-1})+O((\log n)^2)=\frac{1}{2}(n\log n) \log(1-2\delta(1-\delta)) + O(n),$$ while $\registro {n\elegir s}=O(n)$. On the right-hand side, the logarithm of $1/s!$ is $-\delta n \log n + O(n)$, and $\log e^{(3-2c)s}$ is $O(n)$. Por lo tanto, si la desigualdad fuera cierto, tendríamos
$$
\frac{1}{2}( n\log n) \log(1-2\delta(1-\delta))+O(n)\le -\delta n\log n+O(n),
$$
pero desde $\frac{1}{2}\log (1-2\delta(1-\delta))>-\delta$ todos los $\delta$$(0,\frac{1}{2}]$, esto es falso, por lo suficientemente grande como $n$.
El fracaso de la desigualdad de la gran $s$ no es un problema para el Erdős-Rényi de papel. Esto es debido a que el uso de esta desigualdad (numeradas (14) en el papel) es obligada la suma del lado izquierdo de (14) como $s$ varía entre algunos de límite inferior y $n/2$. Sin embargo, el cociente de los coeficientes binomiales está disminuyendo en la $0\le s\le n/2$, por lo que si establecemos $s_0:=n/\log n$ y
suma el lado izquierdo de (14)$s_0\le s\le n/2$, el resultado no será más de
$$
2^n \left.\binom{\binom{n}{2}-\lceil s_0\rceil(n-\lceil s_0\rceil)}{N_c}\right/\binom{\binom{n}{2}}{N_c}
\le 2^n \exp -\frac{2s_0(n-s_0)}{n^2} N_c,
$$
y tomando el logaritmo de la mano derecha da
$$
n\log 2 - \frac{2s_0(n-s_0)}{n^2} (\frac{1}{2}n\log n+cn-\theta).
$$
Sin embargo, si fijamos $c$, esto es $-n(1-\log 2)+O(n/\log n)$, que se aproxima $-\infty$ $n$ se hace más grande. Por lo tanto, el lado derecho de la desigualdad (13) en el papel puede ser dividida en cuatro piezas: (1) $M<s<n/\log n$, (2) $n/\log n\le s\le n/2$, (3) $n/2< s\le n-(n/\log n)$, y (4) $n-(n/\log n)<s<n-2N_c/n$. Piezas (1) y (4) puede ser demostrado ser pequeño por (14) y (15), (2) es pequeño por la estimación inmediatamente anterior, y (3) también puede ser demostrado ser pequeño por el cálculo anterior como la suma del lado izquierdo de (14) no cambia al $s$ es reemplazado por $n-s$.