プロダクトの派生関係の記録は保守に有用な情報だが，開発の過程で失われることがある．この問題を解決するため，著者らは可逆圧縮を利用した派生関係の推定手法EEGLを提案したEEGLはプロダクトを可逆圧縮し，データ量の増分が少ないプロダクトを接続することで派生関係のグラフを推定する手法である．過去に行なわれた実験によって，EEGLが採用する圧縮アルゴリズムによって，推定結果の精度や誤りの傾向が変化することが分かっている．そこで本研究では，新たな圧縮アルゴリズムを加え，出力される誤りの内容について比較分析を行った．その結果，プロダクトの派生時に加わる変更の単位や種類，規模と，誤りの種類との間に，相関があることが分かった．