我目前用于构建模型的软件将“当前运行”模型与“参考模型”进行比较，并报告（如果适用）基于似然比检验的卡方 p 值和每个模型的 AIC 值。我知道 AIC 优于似然比检验的一个优势是 AIC 可以在非嵌套模型上进行比较。但是，我不知道 AIC 不能或不应该在嵌套模型上进行比较的任何原因。在我的模型中，当比较变量选择的嵌套模型时，我发现了几种情况，其中似然比检验和 AIC 比较得出了相反的结论。

由于两者都是基于可能性计算，我正在努力解释这些结果。但是我的软件文档说（没有解释），

“如果两个模型是嵌套的（即一个是另一个的子集），那么更常用的卡方检验是最适合使用的。如果模型没有嵌套，则可以使用 AIC...”

谁能详细说明和/或解释为什么 AIC 不如嵌套模型的似然比测试有用？