(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
データ処理装置を使用して販売小売店における製品の販売活動を推定する方法において、
複数の第１販売小売店から前記製品の販売データをオンラインで中央ステーションの前記データ処理装置が受信し、
前記第１販売小売店及び有効な販売データを前記データ処理装置が受信できない少なくとも１軒の他の販売小売店からの地理的データ及び数値データであって販売小売店を特徴付けできる特徴付けデータを含む販売小売店のデータベースを前記データ処理装置の記憶装置に設け、
前記地理的データを使用して前記他の販売小売店と、前記第１販売小売店のうちの選択した複数の第１販売小売店との間の距離データ値をデータ処理装置のプロセッサにより生成し、また距離データ値を前記記憶装置に記憶し、
前記選択した複数の前記第１販売小売店及び前記他の販売小売店の各々の加重係数であって、前記距離及び特徴付けデータの関数である加重係数データ値を前記プロセッサにより生成し、また前記記憶装置に記憶し、
前記選択した第１販売小売店のデータ及び前記加重係数データを使用し、前記他の販売小売店の販売を前記プロセッサにより次式で計算し、即ち、
【数１】
0003560611.tif 000008
ここで、VUは少なくとも１軒の他の販売小売店における製品の推定販売量、ｄはプロセッサにより生成した距離データ、VSは複数の第１販売小売店のそれぞれにおける販売量、TSは複数の第１販売小売店のそれぞれを特徴付ける特徴付けデータ、TUは少なくとも１軒の他の販売小売店を特徴付ける特徴データ、ｑはゼロより大きく、和Σは選択した複数の第１販売小売店にわたる合計をとったものとして、前記他の販売小売店の販売を推定する推定方法。
【請求項２】
前記特徴付けデータは、複数の第１販売小売店及び少なくとも１軒の他の販売小売店のそれぞれの規模を表すものとした請求項１記載の推定方法。
【請求項３】
前記特徴付けデータは、複数の第１販売店及び少なくとも１軒の他の販売小売店の総販売量を表すものとした請求項１記載の推定方法。
【請求項４】
前記製品を、複数の医師によって処方された処方薬とし、前記販売データは、前記医師を認識する医師認識データとし、前記販売推定を各医師に対して個別に計算するものとした請求項１乃至３のうちのいずれか一項に記載の推定方法。
【請求項５】
前記選択した第１販売小売店を前記距離に従って選択した請求項１乃至４のうちのいずれか一項の推定方法。
【請求項６】
販売小売店における製品の販売活動を推定するシステムにおいて、
複数の第１販売小売店のそれぞれから販売データをオンラインで受信するデータ受信手段と、
前記第１販売小売店及び有効な販売データをデータ受信手段が受信できない少なくとも１軒の他の販売小売店に関するデータベースを記憶し、このデータベースは、前記販売小売店のそれぞれの地理的データ及び数値データであって販売小売店を特徴付けできる特徴付けデータを含むものとした記憶装置と、
前記データ受信装置及び前記記憶装置に接続したプロセッサであり、前記地理的データを使用し、前記他の販売小売店と、前記第１販売小売店のうちの選択した複数の第１販売小売店のそれぞれとの間の距離データ値を生成し、前記選択した複数の第１販売小売店及び前記他の販売小売店のそれぞれの加重係数、即ち、前記距離及び前記特徴付けデータに基づく加重係数のデータ値を生成及び前記記憶装置に記憶し、また前記選択した第１販売小売店からの前記販売データ及び前記加重係数データ値を使用し、前記他の販売小売店の販売を推定するプロセッサと
を具え、前記プロセッサは、次式、即ち、
【数２】
0003560611.tif 000009
ここで、VUは少なくとも１軒の他の販売小売店における製品の推定販売量、ｄはプロセッサにより生成した距離データ、VSは複数の第１販売小売店のそれぞれにおける販売量、TSは複数の第１販売小売店のそれぞれを特徴付ける特徴付けデータ、TUは少なくとも１軒の他の販売小売店を特徴付ける特徴データ、ｑはゼロより大きく、和Σは選択した複数の第１販売小売店にわたる合計をとったものとして、前記他の販売小売店のそれぞれの販売を測定することを特徴とする推定システム。
【請求項７】
データ処理装置を使用して販売小売店における製品の販売活動を推定する方法において、
複数の第１販売小売店から販売データをオンラインで中央ステーションの前記データ処理装置が受信し、
前記第１販売小売店及び有効な販売データを前記データ処理装置が受信できない少なくとも１軒の他の販売小売店のそれぞれに関する地理的データ及び数値データであって販売小売店を特徴付けできる特徴付けデータを含む販売小売店のデータベースを前記データ処理装置の記憶装置に設け、
販売小売店のグループに対応するデータセットであって、特徴付けデータ、前記第１販売小売店の販売データ、及び前記地理的データから導き出した前記第１販売小売店のうち選択した第１販売小売店のそれぞれと前記他の販売小売店との間の距離に対応するデータ値、並びに前記選択した複数の前記第１販売小売店、及び前記他の販売小売店の各々の加重係数であって、前記距離及び特徴付けデータの関数である加重係数のデータ値を含むデータセットよりなるデータアレイを第１プロセッサにより生成し、かつ前記データアレイを前記記憶装置に記憶し、また
複数の第２プロセッサが前記データアレイにおける各データセットに応答して対応する前記販売小売店のグループの他の販売小売店のための製品推定データ値を次式で生成し、即ち、
【数３】
0003560611.tif 000010
ここで、VUは少なくとも１軒の他の販売小売店における製品の推定販売量、ｄはプロセッサにより生成した距離データ、VSは複数の第１販売小売店のそれぞれにおける販売量、TSは複数の第１販売小売店のそれぞれを特徴付ける特徴付けデータ、TUは少なくとも１軒の他の販売小売店を特徴付ける特徴データ、ｑはゼロより大きく、和Σは選択した複数の第１販売小売店にわたる合計をとったものとして、前記他の販売小売店のそれぞれの販売活動を推定する推定方法。
【請求項８】
前記特徴付けデータは、複数の第１販売小売店及び少なくとも１軒の他の販売小売店のそれぞれの規模を表すものとした請求項７記載の推定方法。
【請求項９】
前記特徴付けデータは、複数の第１販売店及び少なくとも１軒の他の販売小売店の総販売量を表すものとした請求項７記載の推定方法。
【請求項１０】
前記製品を、複数の医師によって処方された処方薬とし、前記販売データは、前記医師を認識する医師認識データとし、前記販売推定を各医師に対して個別に計算するものとした請求項７乃至９のうちのいずれか一項に記載の推定方法。
【請求項１１】
前記選択した第１販売小売店を前記距離に従って選択した請求項７乃至10のうちのいずれか一項に記載の推定方法。
【請求項１２】
製品の流通情報をサンプリングされる複数の流通地区及びサンプリングされない少なくとも１つの他の流通地区を含む流通地区における製品の流通を推定するシステムにおいて、
複数のサンプリングされる流通地区のそれぞれから各製品の流通データをオンラインで受信するデータ受信手段と、
数値データであって前記流通地区を特徴付ける第１特徴付けデータ並びに前記流通地区及び有効な製品の流通データをデータ受信手段により受信できない流通地区の第２地理的データによりなるデータベースを記憶する記憶装置と、
流通地区のグループに対応するデータセットであって、前記第１特徴付けデータ、前記流通データ、及び前記地理的データから導き出した流通地区のうち選択した複数の第１流通地区のそれぞれと前記他の流通地区との間の距離に対応するデータ値、並びに前記選択した複数の第１流通地区、及び前記他の流通地区の各々の加重係数であって、前記距離及び第１特徴付けデータの関数である加重係数のデータ値を含むデータセットよりなるデータアレイを生成し、かつ前記記憶装置に記憶するプログラムを有する第１プロセッサと、
前記データアレイにおける各データセットに応答する複数の第２プロセッサであって、前記第１プロセッサの制御の下に、前記データアレイに記憶された前記データから、対応する前記流通地区のグループの各製品の流通量に関する値を計算する複数の第２プロセッサと
を具え、前記第２プロセッサは、次式、即ち、
【数４】
0003560611.tif 000011
ここで、VUは少なくとも１軒の他の販売小売店における製品の推定販売量、ｄはプロセッサにより生成した距離データ、VSは複数の第１販売小売店のそれぞれにおける販売量、TSは複数の第１販売小売店のそれぞれを特徴付ける特徴付けデータ、TUは少なくとも１軒の他の販売小売店を特徴付ける特徴データ、ｑはゼロより大きく、和Σは選択した複数の第１販売小売店にわたる合計をとったものとして、前記他の流通地区のそれぞれの各製品の流通を推定することを特徴とする推定システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
発明の分野
本発明は、製品のマーケティング、特に製品の流通および販売を推定するための構成に関する。
【０００２】
発明の背景
小売り製品の製造業者および流通業者は通常、適切な在庫を維持しマーケティング努力の方向を決定するために、製品の販売をモニタする。モニタは、小売店で販売量をサンプリングし、評価のために販売データを中央ステーションに転送することによって実行することができる。小売店は通常、販売データの提供には協力するが、大多数の小売店は、分析に必要な形式でサンプリングした販売データを得ることができないか、あるいは得ようとしない。その結果、マーケティングの情報を提供するには、サンプリングしていない個々の小売店およびサンプリングが不十分な個々の小売店の製品販売量を推定する必要がある。
【０００３】
ある種の産業では、特定の製品の流通を規制するので、マーケティングのためにこのような製品の規制に関する追加データが必要である。たとえば製薬業では、多くの製品が処方箋によって販売され、このような販売は、処方を書く医師によって規制される。その結果、処方を書く医師にマーケティング努力を向けられるよう、その医師の書く処方箋の数を判定することが望ましい。
【０００４】
ある州の郡のような小さい地域における営業販売の推定は、州に関する関係が郡にも当てはまると仮定し、州に関する既知のデータに基づいて行われてきた。
【０００５】
『Journal of Buslness and Economic Statistics』誌1990年10月号（Vol.D,No.4）の435〜441ページにあるCary T.Isakiによる「小地域における経済的統計の推定」という記事は、２つの連続的な経済的調査から得た州に対する郡の小売り販売シェアを用いて小地域（郡）の小売り販売を推定する比率相関（多重回帰）方法について記述している。これらの方法では、公開データから比較的小さい郡地域の小売り販売が推定されるが、個々の小売店の特徴が大きく異なる場合には、個々の小売店の小売り販売の推定に適合されない。その結果、広域のデータに基づく個々小売店の推定にバイアスがかかり、個々のの小売店の実際の販売を反映しないことがある。
【０００６】
ニューヨークのW.G.GochranおよびJohn Wileyによる「サンプリング技術」のような」テキストに一般に記載されているような比率推定量およびインフレ係数推定量に基づいて、医師の処方活動の推定が市場調査の従業者によって試みられてきた。この方法は、予め設定された既知の寸法の地理的地域において、その地域内の活動サンプルを、全地域の既知の補助変数に比例して拡大する（すなわち比率推定）か、（インフレ係数を介して）全地域のサンプル適用範囲のレベルに比例して拡大することによって活動を推定しようと試みる。典型的な地理的地域は、複数の小売店および処方医師を含む。このような地理に基づく方法では、各小売店内の各地方医師の活動は推定されず、その土地の全活動の大きさが出るだけである。処方医師のレベルで推定したいなら、その方法は、各処方医師のサンプル・データで捕捉された全活動の割合（すなわち捕捉割合）が等しいと仮定しなければならない。小売店について推定したい場合は、サンプリングされていない各小売店は、その土地でサンプリングされた小売店の平均によって正確に表される、と仮定しなければならない。このように仮定すると、ある層内の全サンプル・データは、同じ「拡大」係数を受ける。しかし、この仮定は不正確で、活動ソース・レベルで推定にバイアスがかかる。
【０００７】
資源開発および鉱業の分野では、既知の地理杓原理に従って空間的相関によりサンプリングした位置で獲得したデータではデータが得られず、サンプリングされない位置では、データを推定することがよく知られている。たとえば1991年に11月５日にStanley W.Zisonに対して発行された米国特許第5,063,519号は、埋立地で任意に選定した位置で土の覆い中の気圧を測定することによって、埋立地のガス発生を推定する方法について記載している。流れの輪郭が推定され、埋立地のガスの連続的な空間的分布が予想される。
【０００８】
1991年２月19日にJohn L,Spiesbergerに対して発行された特許第4,995,011号は、海上または地上の環境に設置された５台以上のレシーバからのデータを処理することにより、音響伝送機の位置を決定する音響マッピング・システムについて記載している。この処理は、レシーバのデータを相互に相関させ、コンピュータが生成したマップを表示する。
【０００９】
1990年５月15日にPhilip  M.Doyenに対して発行された米国特許第4,926,394号は、岩石特性の別個の地質学的測定値を、地震属性の連続的測定値と組み合わせた地震データから石版印刷を推定するモンテカルロ法について開示している。組み合わせた測定値を、地表下の岩石種を最適推定した画面に変換する。
前述した特許は、既知の位置のデータからの連続的な空間的プロセスを内挿するか、最適化した推定値を決定する既知のデータを使用したモンテカルロ・シミュレーションによって推定を行う空間的に連続するプロセスを指向する。各プロセスにおいて、信頼されているのは、基礎をなす連続的な物理的プロセスの法則である。小売り販売量の推定値を提供するには、空間的相関を用いるのが望ましい。しかし、薬局なとの販売小売店は、共通の物理的プロセスが適用される１つのグループを形成するのではなく、各小売店が独自の特性を有する別個の存在である。したがって、前述の特許のような相関の基礎となる連続的な物理的プロセスはない。
【００１０】
発明の要約
本発明は、販売活動データの獲得元となる第１の販売小売店とその他の販売小売店との間の距離を求め、第１販売小売店とその他の販売小売店との間に求められた距離に従って、第１販売小売店の販売活動データを相関させることによって、製品の販売活動を推定する。
【００１１】
以前に知られていた構成と異なり、本発明は、実際の活動源（すなわち各小売店および小売店における各処方医師）で生じる活動をバイアスなしで推定し、予め地理的地域を規定しなくても推定できるようにする。本発明によると、既知ではあるがサンプリングされない小売店の空間的近傍内で、最も近い隣接小売店活動源を特定し、隣接する活動源間の別個の空間的相関パターンに基づき情報を処理することにより、非サンプリング小売店の推定値を組み立てる。小売店間の空間的相関プロセスは、（サンプリング、または非サンプリング）小売店の局所的な隣接店間の各処方医師の処方活動の分布パターンによって表される。実際には、サンプリングした大量のデータ（たとえば２×109個のサンプル記録）を使用して、20,000を上回る非サンプリング小売店位置および600,000を上回る活動源（たとえば処方医師）について、活動を推定することができる。
【００１２】
本発明の一側面によると、販売活動が１つの非サンプリング販売小売店と、販売活動がサンプリングされている複数の販売小売店の各々との間の距離を求める。非サンプリング販売小売店の近傍にあるサンプリング販売小売店のグループを選択し、非サンプリング販売小売店と選択した販売小売店との間の距離に従って、選択した販売小売店の製品の販売活動データを組み合わせ、非サンプリング販売小売店の販売量を推定する。
本発明の別の側面によると、選択されたサンプリング販売小売店と非サンプリング販売小売店との間の距離を、各販売小売店を特徴付けるパラメータと組み合わせて、非サンプリング販売小売店の製品の販売推定量を示す信号を形成する。
【００１３】
本発明のさらに別の側面によると、サンプリング販売小売店と非サンプリング販売小売店との両方を含む地域の製品販売活動は、販売小売店間の距離を代表する信号を生成し、各販売小売店のタイプ（たとえばサイズまたは販売量）を代表する信号を生成し、各非サンプリング販売小売店のためにサンプリング販売小売店のグループを選択し、非サンプリング販売小売店とそれと関連する選択販売小売店との閤の距離、および非サンプリング販売小売店とそれと関連する選択サンプリング販売小売店とを代表するタイプに従って、各非サンプリング販売小売店の販売活動を推定し、サンプリング販売小売店の販売活動データを、非サンプリング販売小売店の販売活動の推定値と組み合わせることによって、推定される。
【００１４】
本発明のさらに別の側面によると、ある地域の第１処方薬販売位置における処方医師の処方薬販売は、第１処方薬販売位置と、他の処方薬販売位置の内の選択された１カ所との間の距離に従って、他の処方薬販売位置から獲得した処方医師の処方薬販売を関連づけることによって推定される。
【００１５】
本発明のさらに別の側面によると、サンプリング処方薬販売小売店と非サンプリング処方薬販売小売店とを含む地域の処方医師の処方薬販売活動を、処方薬販売小売店間の距離を表す信号を生成し、各処方薬販売小売店のサイズまたは総処方薬販売量を示す信号を生成し、各非サンプリング小売店に最も近いサンプリング小売店のグループを選択し、非サンプリング小売店と選択されたサンプリング小売店との間の距離、および小売店のサイズまたは総量とに従って、各非サンプリング小売店における処方医師の処方薬販売量を推定することにより、推定する。処方医師の処方薬販売を代表する信号は、サンプリング小売店での処方医師の販売量、および非サンプリング小売店での処方位置の販売量の推定畳に従って生成される。
【００１６】
本発明のさらに別の側面によると、サンプリング処方薬販売小売店と非サンプリング処方薬販売小売店とを含む処方薬販売小売店での処方医師の処方薬販売活動は、処方販売薬小売店間の距離を示す信号を生成し、各処方薬販売小売店での処方薬販売のサイズまたは総量を示す信号を生成し、各非サンプリング小売店に最も近いサンプリング小売店グループを選択し、サンプリング小売店と、選択によって選択された小売店と関連づけられた非サンプリング小売店との間の距離に従って、各サンプリング小売店での処方医師の処方薬販売量を推定することによって、推定される。処方医師の処方薬販売量を代表する信号は、販売量と、サンプリング小売店での処方医師の販売推定量とに従って生成される。
【００１７】
本発明の１つの実施例では、特定の製品の販売量は、第１グループの薬局でサンプリングされ、主プロセッサとワーク・ステーション・プロセッサのグループとを有する中央ステーションに送信される。主プロセッサでは、第１薬局グループとその他の各薬局との間の距離を示すデータと、各薬局の全製品の総販売量または各薬局のサイズを示す信号とが生成される。他の薬局Ｕの近傍Ｎ（Ｕ）にあるサンプリング薬局Ｓの各々における特定の製品の販売量に関する加重係数は、次式によって生成される。
【数５】
0003560611.tif 000002
【００１８】
ここで、dsは、サンプリング薬局Ｓとその他の薬局Ｔのいずれか一軒との間の距離、TSは、サンプリング薬局Ｓでの全製品の総販売量、Tu他の薬局Ｕでの全製品の総販売量、ｑはＯより大きい数、和Σは近傍Ｎ（Ｕ）にある全サンプリング薬局Ｓである。加重係数信号、販売データ信号、および薬局特性信号を次に、転送記憶装置に転送し、そこで分割し、分割部を複数のワーク・ステーションフロセッサに送信する。次に、各薬局Ｕにおける特定の製品量を、次式のようにワーク・ステーション・プロセッサで推定する。
VU＝ΣwsVs
ここで、Vsは、選択されたサンプリング薬局における特定の製品の販売量、Wsは選択されたサンプリング薬局の加重係数、和Σは、近傍Ｎ（Ｕ）にある全サンプリング薬局Ｓである。
【００１９】
本発明の別の実施例では、処方医師ｊの処方薬製品の販売量を、第１薬局グループでサンプリングし、主プロセッサおよび複数のワーク・ステーション・プロセッサを有する中央ステーションに送信する。中央ステーションの主プロセッサでは、第１薬局グループの選択された各薬局Ｓとその他の薬局Ｕの各々との間の距離dsuを示すデータを生成し、各薬局TsおよびTUの総販売量を示す信号を記憶する。非サンプリング薬局の近傍にあるサンプリング各薬局の加重係数を、主プロセッサで生成し、サンプリング薬局の加重係数および薬局特性を、転送記憶装置に転送し、そこで分割し、ワーク・ステーション・プロセッサ間で配分する。
【００２０】
処方医師ｊの処方薬製品Vjの販売量を、次式に従って処方医師ｊのワーク・ステーション・プロセッサ内で推定する。
VTj＝Σ1Vsij［１＋Σ2wsu］
ここで、Vsijは薬局１における医師ｊの処方薬製品販売量、wsuは、サンプリング薬局Ｓをそれと関連した近傍のサンプリング薬局Ｕに関連づけるプロセッサ内で生成される加重係数、Σ１は全サンプリング薬局の和、Σ２は非サンプリング薬局ｐをサンプリング薬局Sijに関連づける全加重係数の和である。
【００２１】
【数６】
0003560611.tif 000003
ここで、Σ３は非サンプリング薬局の近傍にある全サンプリング薬局の和である。
本発明の特徴と利点とは、添付した図面と一緒に好ましい実施例に関する以下の詳しい説明を読めば、明らかになる。
【００２２】
詳細な説明
図１は、非サンプリング販売小売店の製品販売量を推定する、本発明の第１の実施例を示す構成を描く。図１には、地域100、地域100内のサンプリング販売小売店110−１、110−２、110−３、110−Ｎ−１および110−Ｎ、および非サンプリング販売小売店110−４および110−５、および中央ステーション120が図示される。
【００２３】
図１で、小売店は、薬局あるいは特定の製品を流通させるその他のタイブの小売店または流通企業でもよい。小売店は、地域100内の様々な位置にある。図１には、例証のために７つの小売店が図示されているが、一般に、任意の地域に限定されない数百または数千の小売店があることを理解されたい。各小売店の位置は、一般に、利用可能な調査データの緯度および経度、または郵便局データからの郵便番号によって分かる。したがって、薬局間の距離を判断することができる。各小売店Sn（たとえば110−１）で生成された製品販売データは、ライン（たとえば130−１）を介して中央ステーション120に転送することが好ましい。地域100内の非サンプリング小売店Un（たとえば110−４または110−５）は、中央ステーションに結合されないか、結合された場合は、特定の製品の販売量しか推定できないよう、有効な販売データを供給しない。
【００２４】
図１には、例証のためにのみ単一の地域100が図示されている。本発明により、非サンプリング小売店Ｕの販売活動は、非サンプリング小売店Ｕの近傍にあるサンプリング小売店Ｓの販売活動に基づいて推定される。非サンプリング小売店Ｕの近傍とは、各非サンプリング小売店について異なるＮ個の最も近いサンプリング小売店で、予め規定された地理的地域ではない、と定義される。市街地域では、最も近いサンプリング小売店の近傍とは、すべて非サンプリング小売店から短距離内に位置する。田園地域では、Ｎ個の最も近いサンプリング小売店は、広い範囲に広がることがある。したがって、各非サンプリング小売店は、最も近いＮ個のサンプリング小売店への距離に応じて異なる独自の近傍の地域を有する。販売活動データの相関は、先行技術と異なり、予め規定された地理的地域に限定しない方が有利である。
【００２５】
図２は、入出力ユニット201、特性および位置記憶装置205、販売データ記憶装置210、プロセッサ215、プログラム記憶装置202、母線225、転送記憶装置228、およびワーク・ステーション・プロセッサ230−１から230−Ｎを含む、図１の中央ステーション120のブロック図を示す。入出力201は母線225に結合され、サンプリングの小売店の線130−１から130−Ｎおよび出力ライン245にも結合される。特性および位置記憶装置205、処方データ記憶装置210およびプログラム記憶装置220は、母線225に結合される。
【００２６】
プロセッサ215は母線225、転送記憶装置228に結合され、コントロールライン240を介してワーク・ステーション・プロセッサにも結合される。転送記憶装置228は、ワーク・ステーション・プロセッサ230−１から230−Ｎに結合され、ワーク・ステーション・プロセッサはネットワーク250を通して相互に結合される。記憶装置205に記憶された特徴信号は、小売店のタイプまたはその小売店の全製品の総販売量を表す信号を含むことができる。このタイプのデータは、ペンシルバニア州Plymouth Meething IMS   Americaから取得できるDrug Distribution（DDDTM）等の情報源から取得することができる。DDDTMとは、IMS Americanの商標である。プログラム記憶装置220は命令信号を記憶し、命令信号は、プロセッサ215の操作をコントロールして、プロセッサ215および制御ライン240を介してワーク・ステーション・プロセッサ230−１から230−Ｎの操作を決定するパラメータ信号を提供する。
【００２７】
入出力201が販売小売店から受信し、それぞれが88から1000バイトを有する２×109個のレコードを上回ることがある販売小売店データが、データ記憶装置210に転送される。大量のデータを処理するという見地から、処理はプロセッサ215とワーク・ステーション・プロセッサ230−１から230−Ｎとの間で分割される。プロセッサ215内で生成された情報信号アレイは、転送記憶装置228を介してワーク・ステーション・プロセッサ230−１から230−Ｎに転送される。転送記憶装置228に配置されたプロセッサ215からの各情報信号アレイは、Ｎ個の部分に分割される。予め転送記憶装置に割り当てられた情報信号アレイの部分は、ワーク・ステーション・プロセッサ230−１から230−Ｎの各々に供給され、ワーク・ステーション230−１から230−Ｎの部分の処理は、制御ライン240を介してプロセッサ215から転送された信号によって制御される。ワーク・ステーション・プロセッサ内の情報信号アレイ部分の処理後、処理された情報信号アレイ部分は、１つの処理済み情報信号アレイにマージされ、これはワーク・ステーション・プロセッサから転送記憶装置228に返送される。次に、転送記憶装置228内の返送情報信号アレイは、プロセッサ215内でさらに処理され、推定販売量の結果を出す。図２のシステムの操作をさらに、図３から図７に示す推定構造との関係で説明する。
【００２８】
図３は、図１の小売店O4または小売店O5のような非サンプリング小売店における特定の製品の販売量を推定する際に、図１の中央ステーション120の操作を示す流れ図である。図３の流れ図に描かれた操作は、プログラム記憶装置220からの命令信号の制御により、図２のプロセッサ215およびワーク・ステーション・プロセッサ230−１から230−Ｎによって実行される。図３の流れ図では、販売店O1、O2、O3、ON−１およびONからの製品データが、ステップ301で、好ましくは対応するライン130−１から130−Ｎを介して入出力ユニットに転送される。転送データは、小売店販売データ記憶装置210に記憶される。小売店からのデータの転送は、販売取引ごとに発生するか、あるいは規定された期間の取引数を含む。販売データは、予め設定された間隔でプロセッサ215に伝送し、ステップ310においてそこで評価し、プロセッサ215内でサンプリング小売店Siおよび非サンプリング小売店Upを求める。非サンプリング小売店は、無効と評価された小売店転送データを含む。
【００２９】
図４は、サンプリング小売店と非サンプリング小売店とを決定する方法を、さらに詳しく示す。図４を参照すると、ステップ401において、小売店O1、O2、・・、ONの小売店指数ｎが１に設定される。ステップ405および410で、サンプリング小売店指数ｉおよび非サンプリング小売店指数ｐが１に設定される。各小売店Onからの特定の製品に閑する販売データは、決定ステップ415で、データが有効（予め規定した基準に適合）であるか検査する。ステップ415でデータが有効と判断されたら、小売店Onはステップ420でサンプリング小売店Siと分類され、ステップ425で指数ｉが増加する。ステップ415で、小売店Onに関してデータが得られないか、あるいはデータが有効と認められない場合は、ステップ422で小売店Onを非サンプリング小売店Upと分類し、ステップ427で指数ｐが増加する。次に、ステップ430で指数ｎが増加する。最後の小売店ONについて指数ｎがＮを上回るまで、決定ステップ435からステップ415に繰り返し入る。小売店O1から、ONの全部がサンプリング小売店および非サンプリング小売店と分類されたら、非サンプリング小売店の数およびサンプリング小売店の数を示す指数ｐの最後の値（pmax）および指数ｉの最後の値（imax）を、データ記憶装置210に記憶する（ステップ440）。
【００３０】
図１に示したように、図４の処理でS1、S2、S3、S4およびS5と指定された５つのサンプリング小売店110−１（O1）、110−２（O2）、110−３（O3）、110−Ｎ−１（ON−１）および110−Ｎ（ON）、および図４の処理でU1およびU2と指定された２つの非サンプリング小売店110−４（O4）および110−５（O5）がある。非サンプリング小売店U1は、地域100の中心部にあり、サンプリング小売店S1からS5に囲まれている。非サンプリング小売店U2は、地域100の一方端にあり、サンプリング小売店S5に最も近く、サンプリング小売店S1から最も遠い。これまで知られていた技術は、地理的地域の製品の販売量に基づき、非サンプリング小売店の製品の販売量を推定した。販売小売店は様々な特性（たとえばサイズ及び位置）を有し、その販売量は特定の地域の外側にある小売店と関係するので、先行技術のような特定の地域における全体的な販売量に基づく推定には、バイアスがかかる。
【００３１】
本発明によると、販売小売店における特定の製品の販売量は、その販売小売店と他の小売店との間の距離、および地理的地域に関係ないその小売店特有の特性に従って、他の小売店の既知の販売量に基づいて推定される。小売店の特性および距離を用いることによって、バイアスがかからず、さらに正確な推定値を求めることができる。
【００３２】
次に、非サンプリング小売店U1とサンプリング小売店S1からS5との間の距離および小売店U2とサンプリング小売店S1からS5との間の距離に対応する信号が、ステップ330で形成される。ステップ335では、非サンプリング小売店ｐに最も近いmmax個のサンプリング小売店を選択する。選択はプロセッサ215で実行する。mmaxは、サンプリング小売店の総数に従って選択することができる。各非サンプリング小売店に関連づけられたサンプリング小売店の選定については、図５でさらに詳しく示す。
【００３３】
図５を参照すると、ステップ501では、ステップ330で生成された距離信号dipに対応する１セットの距離信号dip'が選別のために生成される。ステップ505で、非サンプリング小売店の指数ｐが１に設定される。ステップ510で、選択小売店の指数ｍが１に設定され、ステップ515で、サンプリング小売店の指数ｉが１に設定される。ステップ520では、信号ＤがLPN（最大可能数）に設定され、ステップ525、530、535および540を含むループに入り、距離dip'の最短距離を探す。
【００３４】
決定ステップ525では、サンプリング小売店Siから非サンプリング小売店Upまでの距離を示す信号dip'を、Ｄと比較する。dip'がより小さい場合は、ステップ530で、Ｄがdip'に設定され、仮に選択された小売店を表すRmがSiに設定され、指数ｉ＊がｉに設定され、仮に選択された距離信号dmpがdip'に設定される。次に、サンプリング小売店の指数ｉが増加するステップ535に入る。dip'がＤ以上の場合は、決定ステップ525から直接ステップ535に入る。ステップ540でサンプリング小売店の指数ｉがimaxを超えるまで、繰り返しステップ525に入り、次の距離信号dip'を最後に決定した最短距離信号と比較する。ｉがimaxを超えると、選択されたサンプリング小売店の最小数をRmと選択する。次にステップ545で、最短距離信号dip'がLPNに設定され、ステップ525における比較からSi＊を排除し、ステップ550で選択された小売店の指数ｍが増加する。
【００３５】
非サンプリング小売店ｐについて最も近いmmax個の小売店が選択されるまで、ステップ555から繰り返しステップ515に入り、ステップ525から540のループで別の小売店Rmを選択する。mmax個のサンプリング小売店を選択したら、ステップ560で非サンプリング小売店の指数ｐが増加し、決定ステップ565を介して図５で次の非サンプリング小売店Upについてｍ個のサンプリング小売店のセットを選択できるよう、ステップ565を介してステップ510に再度入る。ｐがpmaxを上回る場合は、図３のステップ340に制御権が渡される。
【００３６】
ステップ340では、指数ｐが１に設定される。次にステップ345で、非サンプリング小売店Upで選択された各サンプリング小売店Rmについて、加重係数wm決定する。加重係数は、プロセッサ215内で生成する。加重係数は次式に従う、サンプリング小売店Rmと非サンプリング小売店Upとの間の距離と、サンプリング小売店および非サンプリング小売店との特性の逆関数である。
【数７】
0003560611.tif 000004
【００３７】
ここで、dRmupはサンプリング小売店Smと非サンプリング小売店Upとの間の距離、和記号はｍ＝１からmmaxまでのサンプリング小売店の合計、TUpは非サンプリング小売店の特性（たとえば全製品の総販売量）、Tmはサンプリング小売店の特性、ｑはゼロより大きい数字である。ｑは、たとえば２でもよい。指数ｐは、ステップ348で増加し、ｐが決定ステップ350でpmaxを上回るまで、制御権がステップ345に渡される。
【００３８】
非サンプリング小売店Upの加重係数信号および小売店の製品データを、Ｎ個のデータ・アレイ部分に分割されたデータ・アレイとして、転送記憶装置228に読み取る。プロセッサ215は、制御信号をワーク・ステーション・プロセッサ230−１から230−Ｎに送信し、ワーク・ステーション・プロセッサのデータ・ファイル部分の処理を起動させる。次に、各バッチ・ワークステーション・プロセッサが、図３のステップ355から370で全データ・ファイルに関して指示した通りに、それに割り当てられたデータ・ファイル部分のために製品推定信号を形成する。ステップ335−１では、非サンプリング小売店の指数ｐ＝１という開始値が設定される。次に、ステップ360−１からステップ370−１のループに入る。次にステップ360で、非サンプリング小売店Upの範囲について、次式に従い、特定の製品の推定販売量を生成する。
Wst（VUp）＝ΣwmVm
【００３９】
ここで、Vmはサンプリング小売店ｍにおける特定の製品の販売量、和記号はｍ＝１からｍ＝mmaxのサンプリング小売店の合計である。ステップ365−１で非サンプリング小売店の指数ｐが増加し、ワークステーション・プロセッサ230−１で処理される範囲の最大値をｐが上回り、この範囲の全非サンプリング小売店の生産量が推定されるまで、決定ステップ370−１を介して制御権がステップ360−１に渡される。その他のワーク・ステーション・プロセッサ230−２から230−Ｎの処理は、ワーク・ステーション・プロセッサ230−１に閑する記述と同じであるが、範囲は、ワーク・ステーションに送信されるデータ・ファイルの部分によって決定される。ワーク・ステーション・プロセッサ230−Ｎの処理を、ステップ355−Ｎから370−Ｎで示す。
【００４０】
図１に関する例証のために、選択されたサンプリング小売店の数mmaxは、３とした。しかし、その他の値でもよいことを理解されたい。たとえば、50以上のサンプリング小売店がある場合は、mmax＝10が適切な値である。図１では、サンプリング小売店O1、O2およびO3が、非サンプリング小売店U1に最も近い３つのサンプリング小売店R1、R2およびR3として選択されている。本発明を例証するために、サンプリング小売店R1から非サンプリング小売店U1までの距離dR1U1を0.4マイル、サンプリング小売店R2から非サンプリング小売店U1までの距離dR2U1を0.2マイル、サンプリング小売店R3から非サンプリング小売店U1までの距離dR3U1を0.6マイルと仮定する。さらに、サンプリング小売店R1、又R2、R3およびU1の全製品の総販売量を、それぞれ＄3,000、＄2,000、＄5,000および＄4,000と仮定する。すると、サンプリング小売店R2の加重係数は次式のようになる。
w2＝｛（1/0.2）2/（200/（0.2）２＋3000/（0.4）２
＋500/（0.6）２）｝＊4000
w2＝1.210084
【００４１】
同様に、w1は0.302521、w3は0.13445377である。それぞれ５、20および４というR1、R2およびR3における特定製品の販売量について、非サンプリング小売店U1における特定製品の推定販売量は、次式の通りである。
Est（VU1）＝w1VR1＋w2VR2＋w3VR3
Est（VU1）＝26.252
次にステップ372−１から372−Ｎで、サンプリング小売店Siの製品量信号が形成され、次にステップ375で、ワーク・ステーション・プロセッサ230−１から230−Ｎの各範囲について、非サンプリング小売店およびサンプリング小売店の製品の総推定販売量が形成される。その結果得られたワーク・ステーション・プロセッサの処理の非サンプリング小売店の推定信号および総数推定信号は、次にステップ380で、結果データ・ファイルにマージされ、合計される。結果データ・ファイルは、転送記憶装置228に転送され、そこからデータ記憶装置210に転送される。次に、その結果は入出力ユニット201の出力ライン245に送信される。
図６は、規制機関によって規制された製品の流通の推定方法を示す流れ図である。特に図６は、薬局で処方医師が販売する処方薬製品の量を推定する上で、図１および図２の構成の操作を示す。図６の流れ図の操作は、プログラム記憶装置220に記憶された対応する命令信号の制御によって、図２のプロセッサ215およびワークステーション・プロセッサ230−１から230−Ｎによって実行される。図６を参照すると、ステップ601で、位置データ、図１の薬局O1からONの特性タイブのデータ、および医師識別データを、図２の特性および位置記憶装置205に記憶する。処方薬データは、薬局O1、O2、O3、ON−１およびONから転送され、処方医師に従って薬局データ記憶装置210に記憶される（ステップ603）。
【００４２】
図６のステップ605から670では、規定の間隔で、特定の処方薬製品の処方医師ｊについての総版売量が推定される。ステップ605では、プロセッサ215が作動し、転送された処方医師ｊの処方薬データの有効性および量に従い、特定の処方製品に関してサンプリング薬局Sijおよび非サンプリング薬局Upを決定する。ステップ605の決定には、図４に示した構成を用いることができる。図１および図３に関して記載したように、サンプリングされたデータが有効とされたら、薬局O1、O2、O3、ON−１およびONをサンプリング小売店S1j、S2j、S3j、S4jおよびS5jと決定することができる。薬局O4およびO5は、非サンプリング小売店U1およびU2と分類される。
【００４３】
ステップ605からステップ610に入り、各サンプリング小売店Sijと各非サンプリング小売店Upとの間の距離dipを示す信号が、プロセッサ215で生成される。ステップ610で距離が決定された後、ステップ615に従って、プロセッサ215が、各非サンプリング薬局Upについて、最も近いサンプリング薬局Rmjのセットを選択する。サンプリング薬局の選択は、図５に関する記述と同様に実行することができる。次に、ステップ620で非サンプリング薬局の指数ｐが１に設定され、ステップ625からステップ634のルーフで、各サンプリング薬局Rm（ｍ＝１からmmax）の加重係数信号wmが生成される。
各加重係数信号は、次式に従って形成される。
【数８】
0003560611.tif 000005
【００４４】
ここでｑは０より大きく、TUpは薬局Upにおける全製品の総販売量、TRmは薬局Rmにおける全製品の総販売量、和Σはｍ＝１からmmaxである。
ステップ625から634までのループで最後の非サンプリング薬局について加重係数信号が形成されたら、プロセッサ215が、加重情報および記憶装置210からの販売データを含むデータ・アレイを形成し、これは転送記憶装置228に送信される。データ・アレイはＮ個の部分に分割され、その各々がワーク・ステーション・プロセッサ230−１から230−Ｎのいずれか１つに処理されて、医師ｊの稔処方薬製品販売量の推定量を表す信号を形成する。ワーク・ステーションプロセッサの操作は、制御ライン240を通してプロセッサ215により制御される。各ワーク・ステーション・プロセッサは、転送記憶装置228内のデータ・アレイの規定範既を処理するよう作動する。
【００４５】
ワーク・ステーション・プロセッサ230−１は、ステップ638−１から655−１に従って作動し、ｐ＝１からｐ＝p1の範囲で医師ｊの製品量信号を形成する。ステップ640−１では、ｐ＝１からｐ＝p1の範囲で、各非サンプリング薬局について非サンプリング小売店Upjの処方薬推定信号が形成され、この範囲のサンプリング薬局の販売量信号は、ステップ655−１に従って、ワーク・ステーション・プロセッサ230−１が決定する。ワーク・ステーション・プロセッサ230−Ｎは、ｐ＝pNからｐ＝pmaxの範囲に渡り医師ｊについて、図６の指示と同様の方法でステップ638−Ｎから655−Ｎに従い作動する。信号は、１つのワーク・ステーション・プロセッサの操作の必要性に応じて、ネットワーク250を通して１つのワーク・ステーション・プロセッサから別のワーク・ステーション・プロセッサに転送される。ワーク・ステーション・プロセッサ230−１から230−Ｎの操作の結果は、ステップ660でマージされ、ステップ665では、次式で処方薬製品の量を推定する。
VT＝Σ1VSij＋Σ2VjUp
【００４６】
ここで、VjUPは次式で得られる。
【数９】
0003560611.tif 000006
Σ１は、全サンプリング小売店の合計、Σ２は全非サンプリング小売店の合計、Σ３は非サンプリング小売店Upの近傍にある全サンプリング小売店の合計である。この時点で、処方医師ｊの製品処方箋の総数VTjで生じ得るエラーの程度を推定する信頼性信号が、ステップ670で生成される。
【００４７】
図７は、ステップ670における信頼性信号の生成操作をさらに詳しく示す。
図７を参照すると、まずステップ701において、サンプリング薬局S1からSimaxまでの販売データに基づき、ブートストラップによって平均平方エラー信号MSEが生成される。ブートストラップの方法は、当技術分野では周知のことであり、1982年にフィラデルフィアのSoeiety for Industrial and Applied Mathematics（SIAM）Publicationsが発表したB.Efronによる「ジャックナイフ、ブートストラップ、およびその他の再サンプリング・プラン」に記載されている。
【００４８】
ブートストラップでは、薬局のサブセットが選択され、処方医師の処方薬の量がそこから推定される。「ブートストラップされた」推定値の変動量は、真の変動量をほぼ近似する。ステップ701で以下の形で生成されたMSEから、一般
化した変動関数（GVF）が得られる。
log（SQRT（MSE））＝ａ＋blog（Tj）＋clog（Nj）＋dlog（NSj）
ここで、SQRTは平方根、ａ、ｂ、Ｃおよびｄは回帰係数、Tjは医師ｊが処方した処方薬製品の総推定量、Njは医師ｊが処方しサンプリング薬局で分配された処方薬製品の総量、NSjは医師ｊが処方薬製品を販売するサンプリング薬局の数である。一般化された変動閑数については、1985年にニューヨークのSpringer−Verlagが発表したK.M.Wolterによる「変動推定概論」に記載されている。
Tj、NjおよびNSjの値は、ステップ710、715および720で、プロセッサ215内にある図２の記憶装置210内の処方データから決定される。回帰係数信号ａ、ｂ、ｃおよびｄは、当技術分野で周知の多重回帰技術で生成され、医師ｊのlog（SQRT（MSE））の値は、ステップ720で決定される。次に、ステップ725に入り、log（SQRT（MSE））の値をK1と比較するlog（SQRT（MSE））がK1より小さい場合は、ステップ730で低推定エラー信号が生成される。次に、ステップ735でlog（SQRT（MSE））の値をK2＞K1と比較し、log（SQRT（MSE））の値がK2より小さい場合は、ステップ740で中位推定エラー信号を生成するlog（SQRT（MSE））の値がK2以上の場合は、ステップ745で高推定エラー信号を生成する。図７の流れ図では、推定エラー信号に対して３つの値が決定されているが、５のように任意の数値を使用できることを理解されたい。
【００４９】
図８の流れ図は、処方医師の処方薬製品販売量を推定するための別の構成を示す。図８の構成によると、各非サンプリング薬局について１グループのサンプリング薬局が選択され、非サンプリング薬局１軒の近傍にある各サンプリング薬局の加重係数が、図６と同様に生成される。サンプリング薬局の加重係数を、次式に従ってサンプリング薬局の実際の販売データと組み合わせる。
VTj＝Σ1VSij＋Σ２Σ3wSpVSij
これは次式と対応する。
VTj＝Σ1VSij［１＋Σ4wip］
ここでVSijは薬局ｉにおける医師ｊの処方薬製品販売量、wipは非サンプリング薬局の選択された近傍にあるサンプリング薬局ｉの加重係数、Σ１はサンプル薬局の合計、Σ２は非サンプリング薬局の合計、Σ３は非サンプリング薬局ｐの近傍にある全サンプリング薬局の合計、およびΣ４はサンプリング薬局ｉに伴う加重係数である。その結果得られる処方医師の販売推定量は、図６に関する記述と同様であるが、推定値生成の効率は改善される。
【００５０】
図８の方法では、各サンプリング薬局の近傍にあるサンプリング薬局がまず決定され、近傍のサンプリング薬局の加重係数信号wipが、記憶装置205内の薬局位置、特性データおよび医師識別データに基づき、図２のプロセッサ215内で形成される。サンプリング薬局の販売データおよび加重係数信号wipは、転送記憶装置228に転送され、そこで規定の範囲に分割され、各範囲のデータは、ワーク・ステーション・プロセッサ230−１から230−Ｎの割り当てられたいずれかに供給される。各ワーク・ステーション・プロセッサで、ワーク・ステーション・プロセッサにより処理された範囲内の各サンプリング薬局の推定販売量がサンプリング薬局の販売データおよび予測係数から生成される。ワーク・ステーション・プロセッサの範囲に渡るサンプリング薬局の総推定販売量が、次に生成される。ワーク・ステーションの処理が終了すると、その結果ワーク・ステーション・プロセッサから得られた推定販売量は、転送記憶装置228を介してプロセッサ215にマージされ、転送される。
【００５１】
図８を参照すると、位置、図１の薬局O1からONのタイプ特性、および医師識別データが、ステップ801で図２の特性および位置記憶装置205に記憶される。処方データは、薬局O1、O2、O3、ON−１およびONから受診され、処方医師に従ってデータ記憶装置210に記憶される（ステップ803）。
特定の処方薬製品に関する処方医師ｊの総販売量が、ステップ805から870で推定される。ステップ805で、プロセッサ215が作動し、処方医師ｊの転送処方データの有効性および量に従い、特定の処方製品に関するサンプリング薬局Sijおよび非サンプリング薬局Upを識別する。図４の構成を使用することができる。図１および図３に関して記載したように、サンプリングされたデータが有効とされたら、薬局O1、O2、O3、ON−１およびONをサンプリング小売店S1j、S2j、S3j、S4jおよびS5jと決定することができる。小売店O4およびO5は、非サンプリング小売店U1およびU2と分類される。
【００５２】
ステップ805からステップ810に入り、各サンプリング小売店Sijと各非サンプリング小売店Upとの間の距離dipを示す信号が、プロセッサ215内で生成される。ステップ810の距離決定の後、ステップ815に従ってプロセッサ215が、各非サンプリング薬局Upについて最も近いサンプリング薬局のRmjのセットを選択する。サンプリング薬局Rmjの選択は、図５に関して前述した通りに実行することができる。
【００５３】
非サンプリング薬局の指数ｐが、ステップ820で１にリセットされ、ステップ825から834のループで、選択されたサンプリング薬局Rmiについて加重信号wmpが形成される。ステップ825で、加重信号
【数１０】
0003560611.tif 000007
が非サンプリング薬局Upの近傍として選択された各サンプリング薬局ｍについて形成される。プロセッサ215内で全非サンプリング薬局の加重信号が形成された後、記憶装置210に記憶された。販売データおよび如重信号が転送記憶装置228に転送され、ここでデータおよび加重信号アレイがＮ個の部分に分割され、各部分はワーク・ステーション・プロセッサ230−１から230260−Ｎのいずれかに転送される。ワーク・ステーション・プロセッサ230−１に転送された部分の処理を、図８のステップ838−１から855−１に示し、ワーク・ステーション・プロセッサ230−Ｎに転送された部分の処理を、ステップ838−１から838−Ｎに示す。
【００５４】
ワーク・ステーション・プロセッサ230−１におけるサンプリング薬局の範囲の処理に関し、ステップ838−１でサンプリング薬局の指数ｉは１に設定され、ステップ840−１から850−１のルーフが反復し、ｉ＝１からｉ＝i1の範囲にあるサンプリング薬局の推定処方薬量V'ijを形成する。反復する毎に、次式に従い、ステップ840でサンプリング薬局ｉについて推定量信号が生成される。
VTSij＝VSij［１＋Σwmp］
ここで、VSijは薬局１における医師ｊの実際の処方薬製品販売量、wmpはサンプリング薬局Sijの加重係数、Σは薬局Sijに関連した加重係数の合計である。［１＋Σwmp］は、サンプリング薬局VSijにおける医師の処方薬の予測係数である。
【００５５】
ワーク・ステーション・プロセッサ230−１においてｉ＝１からｉ＝i1の範囲について推定量信号が形成された後、ステップ850−１からステップ855−１に入り、ここで薬局Sijの推定量を合計することによって、ｉ＝１からｉ＝i1の範囲の総量が推定される。ワーク・ステーション・プロセッサ230−Ｎは、ステップ838−Ｎから855−Ｎと同様の方法で作動し、iNからimaxの範囲の総推定量を生成する。ワーク・ステーション・プロセッサは、イーサネットまたはトークン・リングなどのネットワーク250によって相互接続されるので、あるワーク・ステーションのVTSij信号を形成するために必要な信号が、別のワーク・ステーション・プロセッサから転送される。その範囲の総量信号が、ステップ860でマージされ、マージされた信号は、転送記憶装置228を介してプロセッサ215へ転送される。その結果得られる医師ｊの推定総量信号VTjが、次にプロセッサ215内で形成され（ステップ865）、推定総量VTjに関する信頼性信号が、図７の流れ図に関して述べたように、ステップ870で生成される。
本発明を、特定の例証的な実施例に関して述べてきた。本発明は上述した実施例に限定されるものではなく、本発明の精神および範囲から逸脱することなく、当業者は様々な変更および修正を加えることができるのを理解されたい。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施例を示す、販売小売店と処理ステーションとの構成を示すブロック図である。
【図２】図１の中央ステーションとして使用できる処理システムのブロック図である。
【図３】本発明を示す、小売店での処方薬販売の推定量を示す流れ図である。
【図４】図３のサンプリング小売店と非サンプリング小売店との決定をさらに詳しく示す流れ図である。
【図５】各非サンプリング小売店に対してサンプリング小売店グルーフの選択をさらに詳しく示す流れ図である。
【図６】本発明を示す、複数の薬局における処方医師の処方薬販売量を推定するための１つの構成を示す流れ図である。
【図７】図６の信頼性信号の操作をさらに詳しく示す流れ図である。
【図８】本発明を示す、複数の薬局における処方医師の処方薬販売量を推するための別の構成を示す流れ図である。
【図１】
0003560611.tif 000012
【図２】
0003560611.tif 000013
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
0003560611.tif 000019