この記事では、シミュレーションベースの推論（SBI）における構成スコアを利用したアルゴリズムの誤差分析について述べています。SBIは、実験観察に最も適した確率モデルのパラメータを推定するための手法として広く利用されています。著者は、観察結果を効果的に統合する方法がパラメータ推論の精度向上にどのように寄与するかを探求し、個々の後方スコアを集約した新しい構成スコアについて検討しています。また、観察数が増えるにつれて個々の誤差がサンプリングの質にどのように影響するかという理論的課題に焦点を当て、GAUSSアルゴリズムによって生成された構成スコアの平均二乗誤差に関する上限を導出しています。具体的な解析例として、ガウス分布を用いて理論的発見を示しています。