lligence）是基于所罗门诺夫的归纳推理理论上对于奥卡姆剃刀的规范化，用来计算一个行为的期望值。学术期刊上有无数的论文试图从概率论推出奥卡姆剃刀，将其应用到推断统计学中，用它来支持某些标准，用以降低统计推断中的复杂性。一些论文提出奥卡姆剃刀和柯氏复杂性之间的联系。奥卡姆剃刀的原版有一个问题，就是它只适用于具有同等解释力的模型（也就是说，它只是告诉我们在同样好的模型中选择较简单的那一个）。奥卡姆剃刀的一个更通用的形式，可以从贝叶斯模型比较中产生。它基于，可以适用于那些并不和观察结果同样吻合的模型比