AIC para modelos não aninhados: constante de normalização

O AIC é definido como , em que é o estimador de probabilidade máxima é a dimensão do espaço do parâmetro. Para a estimativa de , geralmente se negligencia o fator constante da densidade. Ou seja, o fator que não depende dos parâmetros, a fim de simplificar a probabilidade. Por outro lado, esse fator é muito importante para o cálculo da AIC, pois, ao comparar modelos não aninhados, esse fator não é comum e, portanto, a ordem dos AICs correspondentes pode ser diferente se não for considerada.$AIC=-2 \log(L(\hat\theta))+2p$$\hat\theta$$p$$\theta$

Minha pergunta é : precisamos calcular incluindo todos os termos da densidade ao comparar modelos não aninhados?$\log(L(\hat\theta))$

Onde a 'constante' normalizadora difere entre os modelos em consideração, esses termos precisariam ser incluídos.