维基百科声明中使用的空间概念可能是所有可能信号的集合，而不是“空间：最终边界……”中的空间。在没有可以同时观察到来自集合的不同信号的平行宇宙的情况下，工程师很少通过比较时间平均值和集合平均值来确定信号是遍历的。更常见的是，假设信号是遍历的，因此时间平均值的值可以用作整体平均值的估计。例如，工程师需要$1000$随机信号的样本并绘制值的直方图。这看起来有点像钟形，因此信号被建模为高斯随机过程，其平均值是样本的平均值等。最终，布丁的证据在于吃东西。大相径庭，则可能会放弃遍历性假设，或者样本或样本（例如，根据对和很少准确，但数周的观察可能会产生更好的模型）。$1000$$10,000$$100,000$$5:30$$2:00$$3:00$

非遍历系统的一个很好的例子是台球桌（或类似的矩形环境中的光线追踪）。大量的球（或光线）看到一组随机的反射角（根据“漫射”分布），但是每个球在其整个路径中一次又一次地看到相同的反射角。假设每次反弹的能量流产是入射角的函数。在遍历系统中（对于相当数量的反弹），您可以简单地使用“平均”角度的吸收并乘以反弹次数。但是，由于这是非遍历的，因此您会得到错误的结果。您必须根据每个球的特定角度计算吸收。