近年、がん細胞における染色体異常蓄積のモデルとして混合木モデルが提案されている。このモデルによれば、各症例で起こっている染色体異常イベントのデータから木構造の因果関係を推定することができる。しかし従来のモデルには観測ノイズに起因する偽陰性の悪影響を受けやすいという問題があった。そこで我々はイベント推定における偽陰性の影響に対してロバストな因果関係を推定するべく混合木モデルの改良を行った。また人工データにもとづいて従来のモデルのノイズの影響を検証し、さらに偽陰性ノイズを考慮した改良の効果を確認した。