本文研究了线性数据和非线性模型中方差的演变模式，并引入了ScoreSort算法。通过理论和实证分析发现，ScoreSort在统计效率上具有优势。文章认为缺乏数据多样性限制了非线性因果发现方法的评估，强调了全面测试不同设置的重要性，以及分析因果发现中的统计特性的重要性。现有研究常限于模型的可识别性条件。