吉布斯采樣器,大都市和類似的算法迭代模擬方法可能非常有助於總結多元分布。用天真的,然而,迭代模擬可以給誤導的答案。我們的方法是簡單和普遍適用於任何迭代的輸出仿真;他們主要是為研究人員感興趣的科學基礎數據和模型分析,而不是研究人員感興趣的概率論基礎迭代模擬本身。我們的推薦策略是使用幾個獨立的序列,與起點從overdispersed抽樣分布。在迭代的每一步模擬,我們得到,對於每一個感興趣的單變量estimand,分布估計,估計多少銳利分布估計可能成為如果模擬持續下去。因為我們的重點是應用貝葉斯後驗分布在現實問題的推理,通常傾向於常態轉換和邊緣化後,我們得出結果normal-theory近似精確的貝葉斯推理,觀察模擬條件。方法說明在一個隨機混合模型應用於實驗測量正常和精神分裂症患者的反應時間。