RSCFの平均的なパフォーマンスと投票者の選好分布の関係をより深く理解するためには、実データやシミュレーションを活用した詳細な分析が必要です。まず、実際の選挙データやシミュレーションを使用して、異なる選好分布におけるRSCFのパフォーマンスを比較し、その関係を明らかにすることが重要です。さらに、投票者の選好がどのようにRSCFの結果に影響を与えるかを定量的に評価し、そのパターンや傾向を分析することで、より深い理解が得られます。また、機械学習やデータマイニングの手法を活用して、選好分布とRSCFのパフォーマンスの関係をモデル化し、予測することも有効です。これにより、RSCFの設計や改善に役立つ洞察を得ることができます。