この他にも、理論的もしくは経験的文脈を伴うシミュレーションに基づく形式的あるいは発見的なものなど、多くの手法が提案されている。以下でこれらについて説明する。より詳しい問題に、として知られる最大値の選択（母集団の最大値の推定）があり、これには「標本の最大値にギャップを加えた」のような解が存在し、最も単純には となる。この間隔一様化へのより形式的な応用はパラメータのである。
一様分布の順序統計量の期待値.
 を用いる手法は、() 個の無作為に抽出した値の最後の値が、最初の 個の無作為に抽出した値の 番目に小さな値を超えない確率に従って点をプロットすることと等価である。
標準正規分布の順序統計量の期待値.
より一般的には、シャピロ–ウィルク検定では、与えられた分布の順序統計量の期待値を用いる。得られたプロットと回帰直線は、（近似直線の切片と傾きから）位置とスケールに関する推定値を与える。これは正規分布ではあまり重要ではないが（位置とスケールはそれぞれ平均と標準偏差によって推定されるため）、他の多くの分布では有用となる。
しかし、これには順序統計量の期待値を計算する必要があり、分布が正規分布でない場合には困難な場合がある。
順序統計量の中央値.
その代わりに、順序統計量の中央値の推定値を使うこともでき、これは一様分布の順序統計量の中央値の推定値と、その分布の分位関数に基づいて計算される。この手法は、によって提案された。これは、分位関数を計算することができる任意の分布に対して簡単に生成できるが、逆に、得られる位置およびスケールの推定値は、 が小さい場合にのみ有意に異なるものの、正確には最小二乗推定値ではない。
ヒューリスティクス.
次のような式がある。
サンプルサイズ が大きい場合、これらのさまざまな式の間にほとんど違いはない。
順序統計量中央値（）は、その分布の順序統計の中央値である。これらは、連続一様分布の分位関数および順序統計量の中央値を使用して、次式で表現できる。
ここで、 は一様順序統計量の中央値、 は目的の分布についての分位関数である。分位関数は、累積分布関数（ がある値以下である確率）の逆関数である。すなわち、ある確率を仮定すると、それに対応する累積分布関数の分位数が必要となる。