我们引入了广义重标度Pólya（GRP）urn，它为聚类数据的长期概率的拟合优度的二次方检验提供了一个生成模型，由于每个聚类内部的强化机制，聚类之间具有独立性和相关性。我们将建议的测试应用于推特上有关新冠肺炎大流行的帖子数据集：简而言之，对于经典的二次方测试，数据结果对于拒绝零假设（每日长期情绪率保持不变）具有显著意义，但是，考虑到数据之间的相关性，引入的测试得出了不同的结论。除了统计应用外，我们还指出，GRP urn是标准Eggenberger-Pólya urn的简单变体，在适当选择参数的情况下，它显示出“局部”强化、经验平均值几乎肯定收敛到确定性极限以及预测平均值的不同渐近性态。此外，对该模型的研究为分析相关文献中不常见的随机近似动力学提供了机会。