Podemos usar a função $G(x)$ para descrever um espectro com $M$ picos

$$G(x) = \sum_{i=1}^M A_i f(x,x_i)\, , \;\; onde \;\; f(x,x_i) = exp\{ - \frac{(x-x_i)^2}{2 \sigma_i^2} \}$$

para calcular $P(M\vert\{D_k\},I)$ podemos integrar (teorema da marginalização) sobre todas os demais parametros ( $A_i, x_i, \sigma_i$ ...), o que nos leva a:

$$P(M\vert\{D_k\},I) \propto \frac{M! (4 \Pi)^M}{V^M \sqrt{\nabla \nabla \chi^2}} exp \{- \frac{\chi_{min}^2}{2}\}$$

onde $V$ é o volume do espaço sobre o qual e feita a integração, $\chi_{min}^2$ e $\nabla \nabla \chi^2$ são calculados no ponto de melhor ajuste.