インドの鉄道でもイギリスと同様、ボンベイ（現在のムンバイ）、カルカッタ（現在のコルカタ）、ラホール、マドラス（現在のチェンナイ）から急速に延伸する鉄道に沿って異なる時間を使っており、その問題に取り組む必要が出てきた。1860年代の終わりごろになると、それぞれの鉄道が接続されるようになり、さらに混乱するようになった。1870年、問題の解決のために、マドラス時間を全ての鉄道に採用することが決定された。これは、マドラスの経度がカルカッタとボンベイの間のほぼ中間にあることと、マドラスにある天文台が既に電信サービスを開始しており、1852年にイギリスで最初に使用されたのと同じ時報システムを介して鉄道時間を同期させることができたからである。マドラス時間は、ニューマンの「インドのブラッドショー時刻表」で使用されたことにより普及した。しかし、鉄道時間が全国的に急速に採用され、それが後に標準時に発展していったイギリスとは異なり、インドでは、国土が遥かに広いことと、ボンベイとカルカッタで自治を享受したことにより、どちらの首長も20世紀に入っても地方時を維持している。19世紀の残りの期間を通して、マドラス時間は全ての鉄道によって使用され続けた。1884年以降、少なくとも1つの子午線を基準とするインドの標準時が何度か提案されたが、合意に達することはできなかった。1906年にようやく、イラーハーバードの子午線を基準とする標準時が導入され、鉄道はこれに従った。それにもかかわらず、カルカッタは1948年まで地方時を公式に使用し、ボンベイでも1955年まで非公式に地方時を使用し続けた。
ロシアでは2017年まで、標準時とは別の鉄道時間を使用しており、ロシア鉄道の時刻表や切符に記載される時刻は現地時間ではなくモスクワ時間に基づいていた。しかし、2018年8月1日にこれを廃止し、その地域の標準時を使用するようになった。
スウェーデンでは、私鉄による鉄道はいくつか建設されたが、公営鉄道の建設は他のヨーロッパ諸国よりも遅かった。それは、建設コストへの懸念と商船会社からの強い抵抗があったためである。1862年に開業したストックホルムとヨーテボリの間の幹線鉄道路線で鉄道時間が導入された。時刻表は、路線の最西端のヨーテボリでの地方時に基づいていた。その結果、乗客がその地域での地方時の時間通りに駅についても、列車が到着する前ということになる。多くの私鉄は、地方時かその会社独自の鉄道時間に従って運行していた。1879年1月1日、スウェーデン全土に全国標準時が導入されたが、これはグリニッジ平均時より1時間早いものだった。
オランダの鉄道の時刻はGMTに基づいていたが、1909年に国内の標準時間としてGMTより19分進んだアムステルダム時間が採用され、鉄道もそれに従った。1940年にオランダがナチスに占領され、ドイツ時間への移行が要求された。これが現在に至るまで標準となっている。
当時の政治感情を反映して、アイルランドとフランスはグリニッジ平均時を正式には採用しなかった。ダブリン平均時はロンドン時間より25分遅く設定されていたが、1916年10月の夏時間終了時に国際標準時間に移行した。すなわち、アイルランドのほとんどの鉄道時計は、この日に1時間ではなく35分の調整をしたのである。また、ベルファストやバンゴーなどのアルスターの駅では、鉄道用のダブリン平均時のほか、グリニッジより23分39秒遅いベルファスト平均時も時計盤に表示されていた。
イタリアは1866年12月12日に新たな統一国家となったが、その冬の初めから、トリノ、ヴェローナ、フィレンツェ、ローマ、ナポリ、パレルモを中心とする鉄道の時刻がローマ時間に同期された。ローマは1870年まで実質的にフランス軍の支配下にあったが、いまだにイタリアの中心とみなされていた。単一の鉄道時間の採用に加え、民生及び商用目的の時刻の漸進的な標準化があった。ミラノはすぐに採用し、1867年1月1日にトリノとボローニャ、1880年5月1日にヴェネツィア、1886年にカリャリが採用した。
標本データの最頻値は、その中で最も頻繁に出現する値を意味する。例えば [1, 3, 6, 6, 6, 6, 7, 7, 12, 12, 17] という標本群の最頻値は6である。[1, 1, 2, 4, 4] というデータでは最頻値は一意に定まらない。そのようなデータ群を「二峰性 (英: bimodal)」と呼び、最頻値が2つよりも多ければ「多峰性 (英: multimodal)」と呼ぶ。連続確率分布の標本は [0.935..., 1.211..., 2.430..., 3.668..., 3.874...] のようになり、正確に同じ値が出現することはないため、そのままの定義では最頻値を求められない。この場合一般に、値の範囲を等間隔の区間に分割し、ヒストグラムを作成することで区間ごとの頻度を求め、区間の中央の値でその区間を代表させる。したがって最頻値はヒストグラムのピークの値ということになる。標本数が少ない場合、区間の幅をどう選択するかで値が大きく変わってくる。一般に各区間の標本数をある程度以上確保するために区間数を少なくする。もう1つの手法としてカーネル密度推定があるが、これは本質的に標本値をぼやけさせて確率密度関数を連続的に推定するもので、それによって最頻値を提供できる。次のMATLABのコード例は、標本群から最頻値を計算するものである。X = sort(x);indices   =  find(diff([X; realmax]) > 0); % indices where repeated values change[modeL,i] =  max (diff([0; indices]));     % longest persistence length of repeated valuesmode      =  X(indices(i));このアルゴリズムでは、まず標本群を昇順にソートする必要がある。次いでソートされたリストの離散微分係数を計算し、その微分係数が正となるインデックス群 (indices) を求める（つまり、値が上がっている位置を求める）。次にそのインデックス列の離散微分係数を計算し、それが最大となっている位置を求める（つまり、同じ値が長く続いているほどインデックスの差が大きくなり、微分係数が大きくなる）。