(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力インタフェースとプロセッサとを備えるシステムにより被予測事象のタイムラグインジケータを識別する方法であって、
前記入力インタフェースを用いて、前記被予測事象とは異なる事象である要因の指標を含む情報を受け取ることと、
前記プロセッサを用いて、事象発生時刻及び要因発生時刻を含む履歴情報を、前記事象発生時刻の中の最初の事象発生時刻と最後の事象発生時刻との間の期間にわたって解析し、当該解析に基づいて、前記事象が前記要因と統計的に相関するウインドウ期間を識別することと、
前記プロセッサを用いて、前記ウインドウ期間の持続時間にわたって前記要因及び前記事象の発生を示すデータを収集することと、
前記プロセッサを用いて、前記収集されたデータのうちの候補要因の中から最も相関する要因を選択し、当該選択された要因に対する前記事象のタイムラグ従属性を識別することと、
を含む、前記方法。
【請求項２】
前記プロセッサを用いて、前記タイムラグ従属性に基づいて、前記要因の発生後の事象の発生を予測することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記履歴情報を解析することが、
前記最初の事象発生時刻以外の前記事象発生時刻とそれぞれの事象発生時刻の直前のそれぞれの要因発生時刻との間の持続時間に基づいて第１の平均持続時間を計算することと、
更に、前記最後の事象発生時刻以外の前記事象発生時刻とそれぞれの事象発生時刻の直後のそれぞれの要因発生時刻との間の持続時間に基づいて第２の平均持続時間を計算することと
を含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記ウインドウ期間を識別することが、
前記最初の事象発生時刻と前記最後の事象発生時刻との間の持続時間と、前記第１の平均持続時間と、前記第２の平均持続時間とに基づいて前記ウインドウ期間を計算すること
を含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記第１の平均持続時間を計算することが、前記それぞれの事象の前の事象の明確な終了時刻に更に基づく、請求項３又は４に記載の方法。
【請求項６】
前記プロセッサを用いて、前記データ内の各事象の前の前記ウインドウ期間にわたる前記要因の発生回数を総計することに基づいて、総計データを生成することをさらに含む、請求項１〜５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項７】
前記タイムラグ従属性を識別することが、前記総計データに基づく、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記タイムラグ従属性を識別することが、サンプルデータに基づいて前記事象と前記要因との間の相関を定量化することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
被予測事象のタイムラグインジケータを識別するシステムであって、
前記被予測事象とは異なる事象である要因の指標を含む情報を受け取るように構成された入力インタフェースと、
事象発生時刻及び要因発生時刻を含む履歴情報を、前記事象発生時刻の中の最初の事象発生時刻と最後の事象発生時刻との間の期間にわたって解析し、当該解析に基づいて、前記事象が前記要因と統計的に相関するウインドウ期間を識別し；前記ウインドウ期間の持続時間にわたって前記要因及び前記事象の発生を示すデータを収集し；そして、前記収集されたデータのうちの候補要因の中から最も相関する要因を選択し、当該選択された要因に対する前記事象のタイムラグ従属性を識別するように構成されたプロセッサと
を備えた前記システム。
【請求項１０】
前記プロセッサは、前記タイムラグ従属性に基づいて、前記要因の発生後の事象の発生を予測するようにさらに構成されている、請求項９に記載のシステム。
【請求項１１】
前記プロセッサは、前記最初の事象発生時刻以外の前記事象発生時刻とそれぞれの事象発生時刻の直前のそれぞれの要因発生時刻との間の持続時間に基づいて第１の平均持続時間を計算するように動作可能であり、更に、前記最後の事象発生時刻以外の前記事象発生時刻とそれぞれの事象発生時刻の直後のそれぞれの要因発生時刻との間の持続時間に基づいて第２の平均持続時間を計算するように動作可能である、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
前記プロセッサは、前記最初の事象発生時刻と前記最後の事象発生時刻との間の持続時間と、前記第１の平均持続時間と、前記第２の平均持続時間とに基づいて前記ウインドウ期間を計算する、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記プロセッサは、前記それぞれの事象の前の事象の明確な終了時刻に更に基づいて前記第１の平均持続時間を計算するように動作可能である、請求項１１又は１２に記載のシステム。
【請求項１４】
前記プロセッサは、前記データ内の各事象の前の前記ウインドウ期間にわたる前記要因の発生回数を総計することに基づいて総計データを生成するように動作可能である、請求項９〜１３のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項１５】
前記プロセッサは、前記総計データに基づいて前記タイムラグ従属性を識別するように動作可能である、請求項１４に記載のシステム。
【請求項１６】
前記プロセッサは、サンプルデータに基づいて前記事象と前記要因との間の相関を定量化する、請求項９に記載のシステム。
【請求項１７】
コンピュータプログラムであって、前記プログラムが入力インタフェースとプロセッサとを備えるシステム上で実行されたときに請求項１〜８のいずれか１項に記載の方法を前記システムに実施させるように適合された、コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、事象予測に関し、より詳細には、ウインドウ期間を用いた事象に対するタイムラグインジケータの識別に関する。
【背景技術】
【０００２】
事象予測は、履歴データ及びその他のデータに基づいて未来の事象を予測することに向けられたデータ解析のアプリケーションである。典型的には、頻繁かつ規則的間隔で起こる事象は、まれにかつ不規則に起こる事象よりも予測が容易である。なぜなら、時間的パターンを用いた従来の連関規則マイニングは、このような不規則事象を予測する見込みがないからである。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
本発明の目的は、被予測事象のタイムラグインジケータを識別する方法及びシステムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明の第１の態様によれば、被予測事象のタイムラグインジケータを識別する方法は、被予測事象とは異なる事象である要因の指標を含む情報を受け取ることと、プロセッサを用いて、事象が要因と統計的に相関するウインドウ期間を識別することと、ウインドウ期間の持続時間にわたって要因及び事象の発生を示すデータを収集することと、データを解析することに基づいて要因に対する事象のタイムラグ従属性を識別することとを含む。
【０００５】
本発明の第２の態様によれば、被予測事象のタイムラグインジケータを識別するシステムは、被予測事象とは異なる事象である要因の指標を含む情報を受け取るように構成された入力インタフェースと、事象が要因と統計的に相関するウインドウ期間を識別し、ウインドウ期間の持続時間にわたって要因及び事象の発生を示すデータを収集し、データの解析に基づいて要因に対する事象のタイムラグ従属性を識別するように構成されたプロセッサとを備える。
【０００６】
本発明の第３の態様によれば、コンピュータプログラム製品は、プロセッサで処理されたときに該プロセッサに被予測事象のタイムラグインジケータを識別する方法を実装させる命令を含む。該方法は、被予測事象とは異なる事象である要因の指標を含む情報を受け取ることと、事象が要因と統計的に相関するウインドウ期間を識別することと、ウインドウ期間の持続時間にわたって要因及び事象の発生を示すデータを収集することと、データを解析することに基づいて要因に対する事象のタイムラグ従属性を識別することとを含む。
【０００７】
追加の特徴及び利点は、本発明の技術によって実現される。本発明の他の実施形態及び態様は、本明細書で詳細に説明され、特許請求する発明の一部とみなされる。本発明をその利点及び特徴と共に一層よく理解するために、説明及び図面を参照されたい。
【０００８】
本発明と見なされる主題は、本明細書の結論部分にある特許請求の範囲で具体的に指摘しかつ明確に特許請求している。ここで、本発明の好ましい実施形態を、例示のみの目的で、添付図面を参照しながら説明する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の実施形態によるタイムラグインジケータの識別に基づく事象予測を行うシステムのブロック図である。
【図２】本発明の実施形態によるウインドウ期間の識別及び使用に基づいて事象に対するタイムラグインジケータを識別する方法のプロセスフローである。
【図３】本発明の実施形態によるウインドウ期間を識別するために用いられる例示的なデータ集合を示す。
【図４】本発明の一実施形態によるウインドウ期間を示す。
【図５】本発明の別の実施形態によるウインドウ期間を示す。
【図６】本発明の実施形態による２つの例示的な候補要因の中から要因を識別するために用いられるサンプリング表を示す。
【図７】本発明の実施形態によるタイムラグ従属性を識別するために用いられるサンプリング表を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
上記のように、まれかつ不規則な事象は予測が難しい。これらの事象は、ランダムであり、明白な時間パターンを有さない。加えて、それらの発生は、不確定性に関連付けられ、しばしば他の要因により条件付けられる。従って、共起型関係を探す伝統的な連関規則マイニング又は関連性解析では、まれかつ不規則な事象の予測には限界があり得る。これらの事象は、２つのタイプのパターンに高度に従属し、それに関する情報を事前に知ることができる。１つのタイプのパターンは、タイミングである。例えば、一箱のバターが購入から１ヶ月以内に賞味期限切れになるとすると、それにより、新たな一箱のバターがいつ購入されるかの予測が支援される。他方のタイプのパターンは、被予測事象に関連した付加的要因である。例えば、自動車窃盗は、盗まれた自動車がしばしば強盗の犯行に用いられるので、強盗の予測に関連した要因となり得る。共起又は同時発生のみを用いて関係を確立するとすれば、要因が実際には無関係の事象に関連付けられる場合がある。他方、たとえある要因が事象の予測に影響を及ぼす場合であってもその要因が識別されない場合がある。本発明者は、要因と事象との間の統計的関係がウインドウ期間内で正確に識別される（それと同時に、誤った相関を軽減する）ことを見いだした。本明細書で詳述されるシステム及び方法の実施形態は、妥当なウインドウ期間を識別すること、及び該ウインドウ期間を用いて事象予測で使用するためのタイムラグインジケータを識別することに関する。すなわち、実施形態は、注目事象と相関する注目事象以外の事象である要因からのタイムラグに基づく事象予測式の開発を詳述する。
【００１１】
図１は、本発明の実施形態によるタイムラグインジケータの識別に基づく事象予測を行うシステム１１０のブロック図である。システム１１０は、ソース１３０からの情報を受け取るための入力インタフェース１１２を含む。情報は、無線受信することができ、又はネットワーク１２０を通して受け取ることができる。情報は、事前知識、調査情報、又は専門知識、履歴事象情報、又は妥当な要因情報を含むことができる。情報は、注目要因を指示し、又はこれを用いて注目要因を識別することができる。詳細に後述するように、情報の一部又は全部を用いて、事象１０２と注目要因１０３との間の統計的相関が識別可能なウインドウ期間１０１を識別する。次いで情報の一部又は全部を用いて、事象１０２を予測するためのタイムラグインジケータ（要因に適用される規則）を識別する。すなわち、１つの実施形態によれば、ウインドウ期間１０１及びタイムラグインジケータを、受け取った情報の中で要因１０３として識別される（既知の）要因１０３に対して決定することができる。別の実施形態によれば、２つ以上の（潜在的）要因１０３を、ウインドウ期間１０１を決定し、候補要因１０３のうちどれが事象に最も密接に相関するか判断することにより、試行することができる。両実施形態をさらに詳細に後述する。データの一部又は全部を、１つ又は複数のプロセッサ１１５による処理において用いるためにシステム１１０の１つ又は複数のメモリ装置１１３内に格納することができる。プロセッサ１１５は、ウインドウ期間１０１を識別して、サンプリングされたデータがウインドウ期間１０１中にメモリ装置１１３内に収集及び格納されるようにすることができる。タイムラグ従属性もまたプロセッサ１１５によって識別され、メモリ装置１１３内に知識ベースが構築されるようにすることができ、これはまた、実時間事象１０２及び実時間要因１０３のデータベースも維持することができる。出力インタフェース１１７は、更なる処理のためのウインドウ期間１０１及びタイムラグインジケータ情報（事象予測規則）を含むデータの出力を容易にし、又はプロセッサ１１５による処理に基づく事象予測情報の出力を容易にする。出力は、ディスプレイ若しくは無線伝送を通してオペレータに対して行われ、又はネットワークを通して別のシステムに対して行うことができる。システム１１０の構成要素（１１２、１１３、１１５、１１７）は、共通バスを通してデータを共有することができ又はそれ以外の方法で相互接続することができる。
【００１２】
図２は、本発明の実施形態によるウインドウ期間１０１を識別すること及び使用することに基づいて事象１０２に対するタイムラグインジケータを識別する方法のプロセスフローである。ブロック２１０において、事前知識、調査情報、又は専門知識、履歴事象情報、又は関連要因情報のいずれか又は全てを含む情報を受け取る。事前知識は、事象１０２に関する情報及び１つ又は複数の潜在要因１０３に関する情報を含む。調査情報及び専門知識は、例えば候補要因１０３の選択を支援することができる。履歴事象情報及び関連要因情報は、詳細に後述するように、ウインドウ期間１０１の決定に用いられる。ブロック２１０で受け取る情報は、予測を行う（ブロック２５０）のに必要な現在又は実時間の情報を付加的に含むことができる。上記のように、受け取った情報は（ブロック２１０）は、２つの実施形態の一方に属することができる。
【００１３】
１つの実施形態によれば、情報は、事前知識、調査、専門知識、又はソース１３０から受け取った他の情報に基づいて、要因１０３を識別する。この実施形態によれば、ブロック２２０においてウインドウ期間１０１を決定することは、後で詳述するように（既知）要因１０３に対するものである。ひとたびウインドウ期間が決定されると、ブロック２３０においてウインドウ期間１０１内の要因１０３及び事象１０２のサンプルを収集することが、解析を促進する（ブロック２３５の処理は行われない）。この解析は、ブロック２４０において要因１０３に対する事象１０２のタイムラグ従属性（従って事象予測規則）を識別することを促進する。ブロック２５０において、事象１０２を予測することは、識別されたタイムラグ従属性（事象予測規則）並びに要因１０３の履歴又は実時間発生に関する情報（ブロック２１０）に基づく。すなわち、１つの実施形態によれば、バリデーションは、履歴的に入手可能なデータに対して行うことができる。代替的な実施形態において、バリデーションは、実時間データを用いて行うことができる（すなわち、タイムラグ従属性を新たに発生した要因に適用する）。実時間バリデーションは、ウインドウ期間１０１の持続時間に依存して実用性が高まる又は低下する場合がある（すなわち、バリデーションのために実時間情報を用いることは、ウインドウ期間１０１が比較的長い場合には非実用的であり得る）。ブロック２６０において予測をバリデーションすることに基づいて、ブロック２７０において情報に追加することは、相関する要因１０３及び事象１０２に関する知識ベースに追加することを含む。
【００１４】
代替的な実施形態によれば、情報は、２つ又はそれ以上の候補要因１０３（又は要因１０３の集合）を識別する。ブロック２２０においてウインドウ期間１０１を決定すること及びブロック２３０においてウインドウ期間１０１内のサンプルを収集することは、全ての候補要因１０３に対して行われる。次いでブロック２３５において注目要因１０３が識別される。ひとたび要因１０３がブロック２３５において識別されると、ブロック２４０においてタイムラグ従属性（及び対応する事象予測規則）を識別するプロセス及びそれに続くプロセス（２５０−２７０）は、上述の実施形態の場合と同じである。プロセスの各々は、以下詳述する。ウインドウ期間１０１の決定（ブロック２２０）を最初に詳述する。
【００１５】
図３は、本発明の実施形態によりウインドウ期間１０１を識別するために用いられる例示的なデータの集合を示す。例示的なタイムライン３１０を（履歴）事象１０２Ｙ及び要因１０３Ｘの発生時刻と共に示す。上述のように、所与の事象１０２（例えば住居強盗）に対する要因１０３（例えば自動車窃盗）を既知の要因１０３とすることができる。代替的に、１より多くの候補要因１０３をタイムライン３１０上で用いることができる。すなわち、要因１０３Ｘは、注目事象Ｙ（例えば住居強盗）と潜在的に相関し得る１より多くのタイプの要因（例えば、自動車窃盗、銃窃盗）とすることができる。事象集合１０２Ｙ１、Ｙ２、Ｙ３、Ｙ４の発生時刻（例えば、４件の住居強盗の時刻）が図３のタイムライン３１０上に表示され、１つ又は複数の要因１０３の発生時刻（例えば、１１件の自動車窃盗の時刻、又は７件の自動車窃盗及び４件の銃窃盗の時刻）は、事象１０２Ｙ１とＹ４との間に散在する他の全てのマークで示される。所与の事象１０２Ｙと該事象１０２の直後の要因１０３Ｘとの間のタイムギャップはＧＦで表示され、所与の事象１０２Ｙと該事象１０２の直前の要因１０３Ｘとの間のタイムギャップはＧＰで表示される。事象１０２が更に後述するハードエンド（ｈａｒｄ  ｅｎｄ）を有する代替的な実施形態によれば、所与の事象１０２Ｙと、要因１０３Ｘと次いで事象１０２Ｙとに先立つハードエンドとの間のタイムギャップがＧＰである。所与の事象１０２Ｙの集合｛Ｙ１，Ｙ２，．．．，Ｙｉ｝及び所与の要因１０３Ｘの集合｛Ｘ１，Ｘ２，．．．，Ｘｊ｝に関して、ＧＦ及びＧｐの総数はｉ−１である（持続時間が事象Ｙで開始及び終了する場合）。図３に示す例において、ｉは４、ｊは１１であり、ＧＦ及びＧＰの総数は、示したようにｉ−１、すなわち３である。ウインドウ期間１０１を計算するために用いられる値ａ１０４、ｂ１０５、ｃ１０６、及びｄ１０７は、ＧＦ及びＧＰのｉ−１個の値の集計統計量（ｓｕｍｍａｒｙ  ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ）に基づき、正規分布を仮定すると以下の通りである。
【数１】
0006614678.tif 000002
Ｔｙｎ及びＴｙｍは、２つの事象の発生時刻であり、Ｔｙｎが後の事象である。値ａ１０４、ｂ１０５、ｃ１０６、及びｄ１０７の各々は、加算又は減算される標準偏差を有することができる。標準偏差値は、事前知識に基づいて決定することができる。ａ１０４、ｂ１０５、ｃ１０６、及びｄ１０７を用いたウインドウ期間の決定を、以下、図４及び図５を参照して２つの異なる実施形態について説明する。
【００１６】
図４は、本発明の１つの実施形態によるウインドウ期間１０１を示す。図４に示す実施形態によれば、後で更に説明するようにｃ１０６は存在しない（ハードエンドは存在しないのでｃ＝０）。事象１０２間（ソフトスタートからソフトエンドまで）の総時間は、式３で示されるように、ｄ１０７で与えられる。式１で示されるように、事象１０２とその直後の要因１０３との間の平均間隔又はギャップ（平均ＧＦ）は、ａ１０４で与えられる。要因１０３の発生が、計算すべき値であるウインドウ期間１０１を開始する。式２で示されるように、要因１０３とその後の事象１０２との間の平均間隔又はギャップ（平均ＧＰ）は、ｂ１０５で与えられる。値ａ１０４、ｂ１０５、及びｄ１０７は、利用可能な履歴データを用いて計算されるので（式１、式２、式３を用い、ここで式２は、ｃ１０６が存在しない、すなわちｃ＝０の場合、ｂ１０５を与える）、ウインドウ期間１０１は、
ｄ−（ａ＋ｂ）                                    ［式４］
に従って計算することができる。
【００１７】
図５は、本発明の別の実施形態によるウインドウ期間１０１を示す。図５に示す実施形態は、持続時間ｃ１０６を含み、これは事象１０２の明確な終了（ハードエンド）を表す。例えば、被予測事象１０２がバターの購入の場合、以前購入したバターの賞味期限がｃ１０６を与えることになるであろう。図４に示す実施形態で示されるように、ウインドウ期間１０１に対する拡張として機能する、この明確な終了は、特定の事象１０２には適用されない場合がある。図３に関する考察において言及したように、注目事象１０２がハードエンドを有する場合、ＧＰはｂ＋ｃである。この場合、式２は、ｂ１０５とｃ１０６との合計を与え、ウインドウ期間１０１は、
ｄ−（ａ＋ｂ＋ｃ）                                  ［式５］
によって与えられる。ひとたびウインドウ期間が既知になると、後述するように、要因１０３に対する事象１０２のタイムラグ従属性の解析及び決定（図２、ブロック２４０）のために、事象１０２及び要因１０３発生のサンプルが、受け取った情報（図２、ブロック２１０）から又は実時間で収集される（図２、ブロック２３０）。１つの実施形態によれば、ブロック２４０でタイムラグ従属性を決定する前に、要因１０３が、候補要因１０３の中から最も密接に相関する要因１０３として選択される。この実施形態を最初に論じる。
【００１８】
図６は、本発明の実施形態による２つの例示的な候補要因１０３の中から要因１０３を識別するために用いられるサンプリング表６１０を示す。図６は、ソース１３０から受け取られた情報内の中で１つより多くの（潜在的）要因１０３が識別される実施形態による、ブロック２３５での処理を示す。図６では説明の目的で２つの候補要因１０３（要因１及び要因２）が示されているが、更なる候補要因１０３を考えることができる（ブロック２２０におけるウインドウ期間１０１の決定、及びブロック２３５における注目事象１０２に最も密接に相関する候補要因１０３を識別するための処理において）。サンプリング表６１０は、３つのウインドウ期間１０１−１、１０１−２、１０１−３にわたる注目事象１０２並びに候補要因１０３である要因１及び要因２の発生数を含む。ウインドウ期間１０１同士の間の時間は、間隔ａ１０４である。候補要因１０３の要因１及び要因２の発生数を総計表６２０において総計する。総計表６２０は、サンプルを取得したウインドウ期間１０１内で第１の候補要因１０３である要因１の方が第２の候補要因１０３である要因２よりも多くの回数発生したことを示す。これに基づいて、第１の候補要因１０３である要因１の方が事象１０２により密接に相関することから、これが事象１０２の予測において用いられる要因１０３として識別される。図２に示すプロセスフローのこの段階（ブロック２３５完了後）において、ウインドウ期間１０１が識別され、単一の要因１０３もまた識別されたことになる（要因１０３は開始時点から既知であった又はブロック２３５において決定された、そのいずれかである）。要因１０３に対する事象１０２のタイムラグ従属性の識別（ブロック２４０）を次に詳述する。
【００１９】
図７は、本発明の実施形態によるタイムラグ従属性を識別するために用いるサンプリング表７１０を示す。単一の要因１０３が事象１０２に相関するものとして既知である場合、図６に示すサンプリング表６１０及び総計表６２０は生成されない。しかしながら、サンプリング表６１０において収集されたサンプルを用いてタイムラグ従属性を決定することができる。説明の目的で、サンプリング表６１０並びにサンプリング表６１０及び要因１０３の要因１に対応する相関表ではなく、１つの注目要因１０３（例えば図６を参照した考察に従って識別された要因１０３の要因１）に関連付けられたサンプリング表７１０及び相関表７２０を論じる。図７に示す例において、ウインドウ期間１０１を７日間と仮定する。従って、サンプリング表７１０に示された各事象日に対して、事象１０２の日及びそれ以前の７日間の各日に対して要因１０３の発生（「１」で示される）が示される。サンプリング表７１０に示された要因１０３発生に基づいて、この例における７日間のウインドウ期間１０１の各日における要因１０３と事象１０２との間の相関を示す相関表７２０が生成される。相関は、図７に示すように、例えばピアソン（Ｐｅａｒｓｏｎ）のＲ相関を用いて定量化することができる。代替的な実施形態において、別のタイプの相関（例えばクラメール（Ｃｒａｍｅｒ）のＶ相関）を用いることができる。ウインドウ期間１０１についての相関表７２０に示された相関の中で最も高い相関を用いてタイムラグ従属性を決定する。この例示的な事例では、７日間のウインドウ期間１０１内で「５日前」が最高相関値を示したので、タイムラグ従属性は５日間と決定される。タイムラグインジケータ（要因１０３発生）に基づいて、事象予測は、
ｆａｃｔｏｒ＿ｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅ＋ａ＋ｔｉｍｅ＿ｌａｇ  ［式６］
によって与えられる。要因１０３の発生時刻から持続時間ａ１０４及び上記相関表７２０を参照して論じたタイムラグが、事象１０２の予測発生を示す。上述の例の場合、事象１０２の５日前が要因１０３と事象１０２との間の最高相関をもたらした。従って、式６中のｔｉｍｅ＿ｌａｇは、この例示的な事例において５となる。ａ１０４の値は、ウインドウ期間１０１を決定するプロセスの間に式１を用いて決定されているはずである（図２、ブロック２２０）。
【００２０】
本明細書で用いられる用語は、特定の実施形態を説明のみを目的としたものであり、本発明を限定することを意図したものではない。本明細書で使用される単数形「ａ」、「ａｎ」及び「ｔｈｅ」は、前後関係から明らかに別の意味を示さない限り、複数形態も含むことを意図する。更に、本明細書内で使用する場合に、「備える、含む」及び／又は「備えている、含んでいる」という用語は、そこに述べた特徴、整数、ステップ、動作、要素及び／又はコンポーネントの存在を明示しているが、１つ又は複数の特徴、整数、ステップ、動作、要素、コンポーネント及び／又はそれらの群の存在又は付加を排除するものではないことは理解されるであろう。
【００２１】
以下の特許請求の範囲における全ての「手段又はステップと機能との組み合わせ（ミーンズ又はステップ・プラス・ファンクション）」要素の対応する構造、材料、動作、及び均等物は、その機能を、明確に特許請求された他の請求要素との組み合わせで実行するためのあらゆる構造、材料、又は動作を含むことが意図されている。本発明の説明は、例証及び説明を目的として提示されたものであるが、網羅的であること又は本発明を開示された形態に限定することを意図したものではない。本発明の範囲及び思想から逸脱しない多くの修正及び変形が当業者には明らかであろう。実施形態は、本発明の原理及び実際の用途を最も良く説明するようにまた企図される特定の用途に適するような種々の修正を伴う種々の実施形態に関して本発明を当業者が理解するのを可能にするように、選択しかつ説明したものである。
【００２２】
本明細書に示されるフロー図は、単に１つの例である。本発明の思想から逸脱することなく、この図又はその中に記載されたステップ（又は動作）に対する多くの変形が存在し得る。例えば、ステップを異なる順序で実行することができ、又はステップを追加、削除若しくは修正することができる。これらの変形の全てが特許請求される発明の一部とみなされる。
【００２３】
本発明の好ましい実施形態を説明してきたが、当業者は、現在及び未来の両方において、以下の請求項の範囲内に入る種々の改善及び強化を行うことができる。これらの請求項は、最初に記載された発明に対する適正な保護を維持するものとみなされるべきである。
【符号の説明】
【００２４】
１０１：ウインドウ期間
１０２：事象
１０３：要因
１０４：ａ
１０５：ｂ
１０６：ｃ
１０７：ｄ
１１０：システム
１１２：入力インタフェース
１１３：メモリ装置
１１５：プロセッサ
１１７：出力インタフェース
１３０：ソース
６１０、７１０：サンプリング表
６２０：総計表
７２０：相関表
【図１】
0006614678.tif 000003
【図２】
0006614678.tif 000004
【図３】
0006614678.tif 000005
【図４】
0006614678.tif 000006
【図５】
0006614678.tif 000007
【図６】
0006614678.tif 000008
【図７】
0006614678.tif 000009