बायेसियन पदानुक्रमित अपरिवर्तनीय पूर्वानुमान (BHIP), पदानुक्रमित बायेस के दृष्टिकोण से अपरिवर्तनीय कारणात्मक पूर्वानुमान (ICP) को पुनर्परिभाषित करने की एक विधि प्रस्तावित करता है। यह पदानुक्रमित संरचना का लाभ उठाकर विषम आँकड़ों में कारणात्मक तंत्रों की अपरिवर्तनीयता का स्पष्ट परीक्षण करके ICP की तुलना में अधिक भविष्यवाणियों के लिए अभिकलनात्मक मापनीयता में सुधार करता है। इसके अलावा, BHIP अपने बायेसियन गुण के कारण पूर्वसूचना का उपयोग कर सकता है। इस पत्र में, हम कारणात्मक विशेषताओं की अधिक विश्वसनीय पहचान के लिए दो विरलता-प्रेरक पूर्ववर्तियों, हॉर्सशू और स्पाइक-एंड-स्लैब का परीक्षण करते हैं। हम सिंथेटिक और वास्तविक आँकड़ों पर BHIP का परीक्षण करके ICP के वैकल्पिक अनुमान विधि के रूप में इसकी क्षमता प्रदर्शित करते हैं।
