本研究では、シミュレーションに基づく予測分析を通じて、大規模構造（LSS）の高次統計量であるミンコフスキー関数（MF）と条件付き導関数モーメント（CMD）の制約力を比較し、特に赤方偏移空間における非線形および異方性特性に対する感度に焦点を当てています。赤方偏移z=0.5のビッグソボルシーケンス（BSQ）シミュレーションのハローカタログを用いて、ニューラル後方推定によるライクフッドフリー推論フレームワークを実装しました。結果として、CMDはMFの0次から3次成分よりも優れた予測結果を示し、精度をそれぞれ約44%から52%、30%から45%、27%から17%、26%から17%向上させました。また、MFとCMDを組み合わせることで、精度が約27%改善され、CMDによって取得される異方性に敏感な情報がMFのスカラー形態内容と対照的な補完を強調しています。さらに、私たちは予測分析を連続的な宇宙論的パラメーターの範囲と複数のスムージングスケールに拡張しました。結果は、各統計量の絶対予測不確実性は基礎となるパラメータの値とスムージングスケールに依存するものの、相対的な制約力はほぼ一定であることを示しました。