Trong phương pháp DRM được đề xuất, có năm tham số tự do{m, λ1, λ2, α, β} để kiểm soát việc đánh giá giả thuyết thống nhất. Khi thực hiện, ta cố định bốn tham số trong số chúng (ví dụ, m, λ2, α, β) là không đổi. Tuy nhiên, nó vẫn là giá trị điều tra tác động của sự ổn định và sự vững mạnh của toàn bộ quá trình phân vùng.
Trong SPRT, m được sử dụng để quyết định chất lượng của dữ liệu đã chọn cho các thử nghiệm ngẫu nhiên. Ta chọn nó là một nửa kích thước của vùng, như trong các thí nghiệm ta thấy rằng các kết quả phân chia không nhạy cảm với những thay đổi vừa phải m.
Sau đó, ta kiểm tra sự lựa chọn các thông số α và β, để đại diện cho khả năng chấp nhận một mô hình "không phù hợp" cũng như "phù hợp" và từ chối một mô hình "phù hợp" cũng như là "không phù hợp", tương ứng. Trong việc thực hiện này, cả α và β được thiết lập để được một giá trị cố định 0.05. Về mặt lý thuyết, các giá trị của α và β cũng sẽ ảnh hưởng đến số lần kiểm tra cần thiết cho SPRT, được thể hiện trong phương trình (9) được đề xuất bởi Wald. Ràng buộc trên về số lượng các bài kiểm tra N0 được thiết lập dựa trên SPRT.
Các thử nghiệm cuối cùng được thực hiện để kiểm tra sự lựa chọn của tham số λ1, mà chỉ người sử dụng tham số đầu vào trong việc thực hiện. Theo định nghĩa trong phương trình (4) và phương trình (5), nếu ta đặt λ2 = 1, thì λ1 có thể được sử
dụng để cân bằng trọng số tương đối của P0 và P1 để chỉ λ1 cần phải điều chỉnh. Đối với một giá trị nhỏ của λ1, nó đòi hỏi phải có chứng minh thuyết phục cho một biên. Nói cách khác, sát nhập trên là không có khả năng xảy ra với giá trị nhỏ của λ1.
Nói chung, làm giảm giá trị của λ1 sẽ tạo ra nhiều miền hơn trong kết quả phân vùng. Việc kiểm soát tham số này dẫn đến một hệ thống các phân vùng ở các quy mô khác nhau. Khi λ1 tăng, số lượng các miền có xu hướng giảm. Trong các thí nghiệm, giá trị của λ1 được chọn từ 0.1 đến 5. Chú ý rằng rất khó để tìm thấy một λ1 phù hợp nói chung cho tất cả các ảnh, vì sự đa dạng và giải thích đa hình các nội dung ảnh.