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较。这些模型有时候可以在解释力和复杂性中找到最好的平衡。总的来说，贝叶斯因子的准确值很难得到，但是有很多种方法给出近似值，例如赤池信息量准则、、、错误发现率以及拉普拉斯方法。许多人工智能研究者将这些方法用于中。奥卡姆剃刀的统计版本比哲学讨论要更加严格。特别地，他们必须对于“简单性”给出严格的定义，而这个定义会很不一致。例如，在柯尔莫哥洛夫-最小描述长度的概念中，对象必须选择一个图灵机，用它的基本操作来描述对象的操作，用它来代表对象