“重复测量退化”平台中的“响应”报表包含三个部分：“公式图片”、“Bayes 估计的规格”和“MCMC 控件”。每次点击“转到 Bayes 估计”按钮以获得新的路径定义和变换组合时，都会创建一个新的“响应”报表。
“公式图片”部分包含选定模型的方程。在“Bayes 估计的规格”部分中指定先验分布时，将该方程用作参考。
“Bayes 估计的规格”部分支持您为路径定义模型中的参数指定先验分布。该表填充了默认值，这些值提供基于初始模型拟合的起点。用于指定先验分布的表包含以下列：
参数
包含路径定义模型中的参数的列。
参数分布
一列列表，这些列表支持您指定路径定义模型中随机参数的分布。该列不适用于固定参数。
先验
包含每个参数的先验规格的列。
先验分布
一列列表，这些列表支持您指定每个参数的先验分布。可以使用百分位数或参数指定分布。该列表中包含尖括号的分布名称表示先验分布是使用分布的百分位数定义的。如若不然，先验分布使用参数来定义。
值列
每个值列都包含输入字段，这些字段支持您定义路径定义模型中参数的先验分布。可以使用百分位数或传统参数指定分布。
提示：您可以使用百分位数或参数指定先验分布的参数。若在“先验分布”列表中选择包含尖括号的分布名称，则必须使用分布的百分位数定义分布。若选择的分布名称在“先验分布”列表中不包含尖括号，则必须使用分布的参数定义分布。
在用于指定先验分布的表下方，还提供以下附加选项：
Monte Carlo 迭代次数
指定老化过程后从后验分布中抽取的样本大小。该数字必须大于等于 2000。
随机种子
指定随机种子，以便可以重现 MCMC 结果。
拟合模型
基于 JMP 使用指定值拟合的先验分布执行 MCMC 过程。添加名为“Bayes 估计 <N>”的报表，其中，N 是在每个“响应”报表内对“Bayes 估计”报表连续编号的整数。请参见重复测量退化 Bayes 估计报表。
“MCMC 控件”部分包含以下用于 Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 过程的选项：
预热圈
指定在 MCMC 过程开始时用于调整候选分布的迭代次数。若后验分布看起来没有收敛或未显示出高度自相关的迹象，则考虑增加预热圈数。若“链数”选项的值大于 1，则也应增加预热圈数。
自动细化
指定是否使用建议的细化期间。若未选定该选项，则细化期间由“细化”选项指定。从后验分布中来细化样本可减少结果中的自相关。仅当增加预热圈数无助于减少自相关时，才应关闭“自动细化”选项。
细化
（仅当未选定“自动细化”选项时才适用。）指定细化值。使用“自动细化”选项时，提供的细化值应大于“MCMC 控件”报表中显示的“已应用细化”值。
链数
指定 MCMC 过程中的链数。默认值为 1，推荐将该值用于探索性分析。当“链数”选项为 1 时，该过程使用初始模型中的值开始，这通常会导致快速收敛。不过，后验值有可能被困在局部最优值。当“链数”选项大于 1 时，该过程对其余的链使用随机值。这可能会导致收敛速度减慢，但却有机会增加关于最终结果已收敛的置信度。您可能需要同时增大“预热圈”选项的值，以解决因随机开始而导致的缓慢收敛问题。
提示：仅当在使用其他“MCMC 控件”设置无法获得令人满意的结果时，才应增大该值。增大“链数”值以调查无法通过单个链识别的情况。
“响应”红色小三角菜单包含以下选项：
删除
从“带随机参数的重复测量退化”报表窗口中删除当前“响应”报表。