逸脱度情報量規準
逸脱度(英語版)を D ( θ ) = − 2 log  ( p ( y | θ ) ) + C {\displaystyle D(\theta )=-2\log(p(y|\theta ))+C} と定義する。 y {\displaystyle y} はデータ、 θ {\displaystyle \theta } はモデルの未知のパラメータ、 p ( y | θ ) {\displaystyle p(y|\theta )} は尤度関数である。 C {\displaystyle C} は異なるモデルを比較する全ての計算で打ち消される定数であり、したがって知る必要はない。
モデルのパラメータの有効な数を計算するために一般的に使われる方法には2種類がある。1つ目の計算法は p D = D ( θ ) ̄ − D ( θ ̄ ) {\displaystyle p_{D}={\overline {D(\theta )}}-D({\bar {\theta }})} ( θ ̄ {\displaystyle {\bar {\theta }}} は θ {\displaystyle \theta } の期待値)である。