在實際應用中，確定Mallows和Zipf-Mandelbrot重排序模型是否適合描述具體的重排序器，可以通過以下步驟進行：
模型擬合：首先，通過收集重排序器的輸出數據，使用統計方法（如最小二乘法）來擬合Mallows和Zipf-Mandelbrot模型。這包括計算模型的參數（如位置參數和尺度參數），並評估擬合的好壞，例如使用AIC或BIC等信息準則來比較不同模型的擬合效果。
交叉驗證：進行交叉驗證以評估模型的泛化能力。將數據集分為訓練集和測試集，並在訓練集上擬合模型，然後在測試集上評估模型的預測性能。這可以幫助確定所選模型是否能夠有效地捕捉重排序器的行為。
依賴性檢測：為了確定描述之間的依賴性分佈，可以使用統計檢驗（如卡方檢驗或Kolmogorov-Smirnov檢驗）來檢查假設之間的獨立性。如果假設之間存在顯著的依賴性，則需要考慮使用更複雜的模型來描述這些依賴性，例如引入混合變量或使用貝葉斯模型來捕捉這些關係。
模擬實驗：進行模擬實驗以驗證模型的適用性。通過生成合成數據並應用所擬合的模型，觀察模型在不同情況下的表現，這可以幫助理解模型的局限性和適用範圍。
通過這些步驟，可以系統地評估Mallows和Zipf-Mandelbrot重排序模型在具體應用中的適用性，並確定描述之間的依賴性分佈。