이 연구는 선형 가우시안 모델에서 잠재 교란이 존재할 때 베이지인 인과 발견의 사후 추론이 어떻게 행동하는지 분석하며, 특히 두 관측 변수 간의 가법적 교란에 초점을 맞춘다.

  • 저자들은 교란된 변수들 사이에 허위 간선이 포함된 그래프를 선호하는 임계 상관 계수를 유도한다.
  • 이 임계값은 표본 크기가 증가함에 따라 감소하며, 이는 더 많은 데이터가 허위 간선이 선호되기 위해 필요한 상관을 낮춘다는 것을 의미한다.
  • 이 임계값을 넘어서면 사후 분포는 교란된 변수 주변의 국소 구조에 의해 결정되는 두 가지 명확한 실패 레짐을 보인다.
  • 이러한 발견은 여러 그래프 구조에 대한 정확한 사후 계산을 통해 지원되며, 예측된 실패 레짐을 확인한다.