分布
“模型”报表的“分布”部分包含四个子部分：“处理 - 结果”、“处理 - 计算的（稳定）权重”、“处理分布”和“残差分布”。
处理 - 结果
当处理为二值型变量而结果为连续变量时，“处理 - 结果”部分会包含一个分层箱线图，用于显示两个处理水平下的结果分布。当处理为二值型变量且结果也是二值型变量时，“处理 - 结果”部分会包含一个马赛克图，用于显示落入四个可能类别（处理为 0 或 1，结果为 0 或 1）中的每个类别的观测数。
当处理为连续变量时，“处理 - 结果”部分会包含一个散点图，其中处理位于水平轴上，结果位于垂直轴上。
处理 - 计算的（稳定）权重
注意：仅当指定了处理模型时才显示该部分。
当处理为二值型变量时，“处理 - 计算的权重”部分会包含一个分层箱线图，用于显示两个处理水平下的逆概率权重分布。若在“模型启动”控制面板中选中了“稳定权重”复选框，则对应的“模型”报表会生成该图，这样垂直轴即表示稳定权重。若未选中该复选框，则对应的“模型”报表生成该图，这样垂直轴即表示标准的非稳定逆概率权重。
当处理为连续变量时，“处理 - 计算的稳定权重”部分会包含一个散点图，其中处理位于水平轴上，稳定权重位于垂直轴上。当处理为连续变量时，权重会自动进行稳定化处理。
处理分布
当处理为二值型变量时，“处理分布”部分会包含一个表，用于显示落入每个处理水平的观测数。若在“拟合因果处理”红色小三角菜单中选中“显示提示和解释”选项，在数据表中存在任何缺失值时，该表下方会出现一条警示消息。
当处理为连续变量时，“处理分布”部分会包含一个“处理直方图”，该图显示落入处理变量特定区间的观测数。“处理直方图”还在右上角显示分布的标准差。
残差分布
当处理为二值型变量时，“残差分布”部分会包含两个“回归调整模型残差”散点图。左图显示“目标水平”信息，右图显示“控制水平”信息。这些图显示调整的回归模型的残差。水平轴表示在给定处理水平下的预测结果，垂直轴表示残差值。虽然为数据表中的每一行仅观测到一个处理水平，但调整后的回归可用于预测每个观测在每个处理水平下的结果。因此，每个散点图上的点数对应于整个样本中的观测数。
当处理为连续变量时，“残差分布”部分会包含“IPW 响应模型残差”散点图。该图是边缘结构模型经 IPW 调整后的预测值相对残差图。水平轴表示在给定处理水平下的预测结果，垂直轴表示残差值。