제안된 방법의 성능은 변수 간 인과 관계의 구조에 따라 달라질 수 있습니다. 예를 들어, 높은 아웃디그리와 낮은 인디그리를 가진 모델의 경우, 제안된 방법은 변수를 더 세밀하게 그룹화하여 모델의 밀도를 높일 수 있습니다. 이는 각 그룹에서 추정된 부분 그래프가 더 밀집하고 정확해지는데 도움이 될 수 있습니다. 따라서, 모델의 구조에 따라 제안된 방법의 성능이 달라질 수 있으며, 특히 높은 아웃디그리와 낮은 인디그리를 가진 모델에서 높은 성능을 보일 수 있습니다.