上面的運算單獨應用於單個期望。以下的運算應用於由兩個或更多期望組成的系列。
約減（Cancellation）。前面描述的分離效應的實質就是舍棄所給期望所共有的成分。因此，我們的回答者顯然忽視了問題10提出的連續遊戲的第一階段，因為該階段是由兩個選項共有的，所以，他們只評估了關於第二階段結果的期望（見圖2）。類似地，他們也忽視了問題11與問題12中增加到期望上的共有的獎金。另一種類型的約減涉及到對共有要素的舍棄（即，結果-概率成對組合）。例如，在（200，0.20；100，0.50；-50，0.30）與（200，0.20；150，0.50；-100，0.30）之間的選擇，可以通過約減而簡化為在（100，0.50；-50，0.30）與（150，0.50；-100，0.30）之間的選擇。
另外兩種應該提到的運算是簡化與優勢檢測。第一種是指通過概率或結果的四舍五入而簡化期望。例如，期望（101，0.49）可能被再轉換為對等機率贏得100（譯註：即（100，0.50））。一種特別重要的簡化形式涉及到對極端不可能結果的舍棄。第二種運算涉及到浏覽所給期望以檢測出占絕對優勢的備選方案，這些方案不經進一步評估即被否決。
因為編輯運算使決策工作變得容易，所以，我們假設它們總是能得到應用。然而，某些編輯運算或者允許或阻止了其他運算的運用。例如，如果兩個期望的第二個因素被簡化為（100，0.50），那麼，（500，0.20；101，0.49）會顯得比（500，0.15；99，0.51）占優勢。因此，最終編輯過的期望可能取決於編輯運算的順序，順序可能會隨著所給的一組數據的結構而變化，也可能隨著數據編排的格式而變化。對這個問題詳細的研究超出了目前讨論的範圍。在本文中，我們讨論的選擇問題可以做以下合理的假設：期望的初始表述方式無須做進一步的編輯，或者經過編輯的期望可以被清晰無誤地確定。
許多偏好的異常來自於期望的編輯。例如，與分離效應有關的不一致性是由對共有成分的約減造成的。某些選擇的不切實際可以用消除了期望之間的小差異的簡化來解釋。更普遍的情況是，對期望的偏好次序不一定是一成不變的，因為同一個已給出的期望可以根據其出現的上下文採用不同的編輯方式。
在編輯階段之後，假定決策者對每個編輯過的期望進行評估並挑選出價值最高的期望。一個編輯過的期望的總價值（表示為V）用兩種尺度來表示，即π和v。
第一種尺度π使每個概率p對應著一個決策權重π(p)，π(p)表示p對期望的總價值的影響。然而，π並非是一種對概率的度量，稍後我們將看到π(p)+π(1-p)一般小於整體1。第二種尺度v為每個結果x確定一個數字v(x)，v(x)表示該結果的主觀價值。回憶一下，結果相對於某個參考點進行定義，參考點就作為價值尺度的零點。由此，v度量的是價值相對參考點的偏差，即損益。
目前的表述形式與(x,p;y,q)形式的簡單期望有關，該形式至多有兩個非0結果。在這樣的期望中，你得到概率為p的x、概率為p的y及概率為1-p-q的結果0，式中p+q≤1。如果其結果全部為正，即，如果x,y>0且p+q=1，則所給的期望嚴格為正；如果其結果全部為負，則期望嚴格為負。如果一個期望既非嚴格為正又非嚴格為負，則該期望就是正則的。
本理論的基本方程描述了π和v相結合以決定正則期望總價值的形式。
若(x,p;y,q)為正則期望（即，或p+q<1，或x≥0≥y，或x≤0≤y），则
（1）V(x,p;y,q)=π(p)v(x)+π(q)v(y)
式中，v(0)=0，π(0)=0，且π(1)=1。如同在預期效應理論中，V根據期望進行定義，而v根據結果進行定義。這兩種尺度適用於確定期望，這裡有V(X,1.0)=V(x)=v(x)。
方程（1）通過放寬預期原則而概括出預期效用理論。對這一表達式的原理分析在附錄中有概略的叙述，該分析描述了保證存在唯一一個π與一個比例尺度v滿足方程（1）的條件。
對嚴格為正與嚴格為負的期望的評估遵循另一條法則。在編輯階段此類期望被分成兩個部分：（ⅰ）無風險部分，即，確定得到的最小收益或確定支付的最小損失；（ⅱ）有風險部分，即，實際上無把握的附加收益或損失。對此類期望的評估在下一個方程中給以描述。
若p+q=1且或x>y>0或x（2）V(x,p;y,q)=v(y)+π(p)[v(x)-v(y)]
即，嚴格為正或嚴格為負的期望的價值，等於無風險部分的價值加上結果的價值差與絕對值較大的結果的相關權重的乘積。例如，V(400,0.25;100,0.75)=v(100)+π(0.25)[v(400)-v(100)]。方程（2）的基本特徵是將一個決策權重應用於價值差v(x)-v(y)（表示期望的無風險部分），而不是應用於v(y)（表示有風險的部分）。註意：方程（2）的右邊等於π(p)v(x)+[1-π(p)]v(y)。由此，如果π(p)+π(1-p)=1，方程（2）就簡化為方程（1）。如我們稍後將看到的，該條件並非總是被滿足的。
評估模型的許多因素已經在以前對預期效用理論進行修改的嘗試中出現。Markowitz是首位提出應根據損益而不是根據最終的資產狀況對效用進行定義的人，這一假說無疑已在大多數對效用的實驗度量中被接受。Markowitz還註意到風險喜好出現在正期望及負期望的偏好中，並提出一種在正域和負域中均存在上凸區間和下凹區間的效用函數。然而，Markowitz的論述保留了預期原則；因此，他的理論無法解釋許多違背該原則的現象；參見表1的例子。
概率為更具普遍性的權重所替代是由Edwards提出的，該模型在幾項經驗研究中得到檢驗。類似的模型是由Fellner提出的，他引入決策權重的概念用以解釋對模糊性的厭惡。vanDam也提出了類似的模型，他嘗試對決策權重進行計量。至於其他的對預期效用理論的批評和替代模型，可以參看Allais、Coombs、Fishburn以及Hansson的論著。
期望理論的方程式保留了通常的二元一次方程的形式，該形式構成了預期效用理論的基礎。然而，為了適應本文第一部分中描述的幾種效應，我們不得不假設價值依賴於變化而非最終狀態，決策權重與所給的概率無關。這些對預期效用理論的背離必然會導致不為規範理論接受的結果，比如不一致性、不切實際以及對優勢的違背。正常情況下，在決策者認識到自己的偏好不一致、不切實際或者不被接納時，決策者會自己更正這些異常。然而，在很多情況下，決策者沒有機會發現自己的偏好可能違背了自己希望遵守的決策準則。在這些情況下，期望理論指出的異常就很可能出現。
價值函數（TheValueFunction）
本理論的基本特徵在於價值的載體是財富或福利的變化而不是其最終狀態。這項假設與感覺及判斷的基本原理是相一致的。我們的知覺器官適宜於評估變化或差異而不適宜於評估絕對值。當我們對亮度、音量或溫度此類屬性做出反應時，過去與現今的經驗情況限定了某種適應標準（或參考點），而外界刺激就針對該參考點被感覺到。因此，對給定溫度物體的觸覺感受可能為熱，也可能為冷，這取決於人對溫度的適應。同一原理也可用於非感覺類型的屬性，比如健康、威望以及財富。例如，同樣級別的財富對一個人可能意味著赤貧，而對另一個人可能意味著豪富，這取決於他們目前的資產。
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