MinStableDistributionを使って一日当りの最小流量の年間平均をモデル化することができる．マハナディ川を例に考える．最小流量は立方メートル/秒で与えられる：
データのヒストグラムを推定分布の確率密度関数と比較する：
一日当りの最小平均流量の年間平均を求める：
最小流量が1.5立方メートル/秒以下になる確率を求める：
年間最小流量は独立であると考え，最小流量が2立方メートル/秒を上回らない年が3年続く確率を求める：
次の30年間の一日当たりの平均流量の年間最小値のシミュレーションを行う：
MinStableDistributionを使って降伏強度をモデル化することができる：
データのヒストグラムを推定分布の確率密度関数と比較する：
平均降伏強度を求める：
降伏強度が少なくとも38である確率を求める：
50個のサンプルについて降伏強度のシミュレーションを行う：
MinStableDistributionを使ってサイズをモデル化することができる．フライアッシュ粒子について直径20ミクロンと仮定して考える：
分布をデータにフィットする：
データのヒストグラムを推定分布の確率密度関数と比較する：
粒子直径の平均を求める：
直径が少なくとも200ミクロンである確率を求める：
100個のアッシュ粒子のシミュレーションを行う：
MinStableDistributionを使って「放散虫 (
Cyrtoideae radiolarians)」の長さをモデル化することができる：
分布をデータにフィットする：
データのヒストグラムを推定分布の確率密度関数と比較する：
放散虫の平均長を求める：
長さが最低でも100ミクロンになる確率を求める：
60個のサンプルについて長さのシミュレーションを行う：
，尺度母数 
，形状母数 
の一般化された最小極値分布を表す．
の確率密度は，
では
に比例し，その他の場合は0である．
についての累積分布関数に対する母数の影響： 
についての解を確かめる：
の極限を求める：
例題
例 
スコープ 