Schwarzi informatsioonikriteerium
Schwarzi informatsioonikriteeriumi BIC (ka Bayesi informatsioonikriteerium) kasutatakse mudelite võrdlemisel alternatiivina Akaike informatsioonikriteeriumile. Akaike informatsioonikriteerium ei ole suurte valimite korral uute tunnuste lisamise suhtes piisavalt kriitiline. Seepärast Schwarz (1978) korrigeeris Akaike informatsioonikriteeriumi valemit, nii et parameetrite arvu suurenemine avaldaks suurte valimite korral rohkem mõju. Selleks korrutas ta parameetrite arvu \(k\) läbi valimi mahu \(n\) logaritmiga ning $$BIC=-2 \Lambda +2k \ln n,$$kus \(\Lambda\) on logaritmiline tõepära ja \(k\) mudelis olevate parameetrite arv. Nii nagu AIC korral on parem mudel, mille BIC on väiksem.