Akaikovo informační kriterium

Výběr optimálního substitučního modelu na základě informačních kritérií má výhodu v tom, že porovnávané modely nemusí být vzájemně vnořené a informační kritéria se počítají pro každý model samostatně. Akaikovo informační kritérium (AIC, Akaike information criterion) se počítá podle vzorce:

kde  je počet volných parametrů -tého modelu. Pro málo variabilné alignmenty je vhodné korigované AIC (AICc), které bere v úvahu i velikost vzorku (). Velikost vzorku v alignmentu ale nemá v praxi jasně zjistitelnou hodnotu. Mělo by se jednat o počet variabilních znaků v alignmentu, což je díky možné saturaci substitucí netriviální. Jako aproximace je možné použít celkovou délku alignmentu.

Nejvhodnější model je ten, který má nejnižší hodnotu AIC. Modely se pomocí AIC porovnávají na základě rozdílu .