）。在后者的情形下，不需要不确定性的模型即可以产生情境。最值得注意的是，此情形下的情境最佳化伴随着的是成熟的理论，因为所有情境最佳化的结果都和分佈无关，因此可以应用在没有不确定性模型或是缺乏类似资讯的情形下。
理论结果.针对凸拘束（也就是和线性矩阵不等式有关的），已有深入的理论分析说明新的拘束无法满足的机率是依照以β分布为主的分布。针对所有凸优化问题的结果也是如此。再继续扩展，有许多实验等级的结果是依照狄利克雷分布，其边缘分布为β分布。也有探讨过配合formula_1正则化的情境