很顯然地，我們無法直接測量宇宙的大小，宇宙論學者僅能利用理論模型來推測宇宙到底有多大。不過不同的宇宙論模型會得出不同的結論。例如：其中一個理論假設在宇宙暴漲期間，是以光速向外快速膨脹，那麼真正的宇宙大小應該比可見宇宙大了10^23倍。這個數字實在太驚人了！而其他理論也都受到一堆變因的影響，特別是宇宙曲率（curvature of the Universe）：宇宙到底是封閉的（closed）、平坦的（flat）還是開放的（open）；其中後兩種曲率會使得宇宙無限大。因此若能測量宇宙曲率，或許可以找出宇宙大小的上限。
然而，當宇宙論學者檢測所有這些觀測資料以估算宇宙曲率和大小時，還是碰到不同的宇宙理論模型卻會給出不同答案的問題。到底該如何抉擇？牛津大學（Oxford）Mihran Vardanyan等人提出一個突破性的想法，用一種稱為「貝氏模型平均演算法（Bayesian model averaging）的方式，將所有觀測資料帶入，得出一個最簡單的答案。貝式模型平均演算法不看模型與資料的符合度，而是在看在某種觀測資料下的模型正確度有多高；這種自動逼近以剔除複雜模型的演算方式，其實是所謂的奧坎簡化論（Occam's razor）統計法的一種。
