En estadística, el criterio de información de Hannan-Quinn (HQC) es un criterio para la selección del modelo.[1]​ Es una alternativa al Criterio de Información de Akaike (AIC) y el criterio de información bayesiano (BIC). Se administra en forma:

  
    
      
        
          H
          Q
          C
        
        =
        n
        log
        ⁡
        
          (
          
            
              
                R
                S
                S
              
              n
            
          
          )
        
        +
        2
        k
        log
        ⁡
        log
        ⁡
        n
        ,
         
      
    
    {\displaystyle \mathrm {HQC} =n\log \left({\mathrm {RSS}  \over n}\right)+2k\log \log n,\ }
  donde k es el número de parámetros, n es el número de observaciones, y RSS es la suma residual de cuadrados que resulta de una regresión lineal u otro modelo estadístico.
Burnham y Anderson (2002) dicen que HQC ", mientras que cita a menudo, parece haber visto poco uso en la práctica" (p. 287).[2]​ También señalan que el HQC, tanto como BIC, pero a diferencia de AIC, no es un estimador de una Divergencia de Kullback-Leibler. Claeskens y Hjort (2008) señalan que HQC, como BIC, pero a diferencia de AIC, no es asintóticamente eficiente (Capítulo 4), y señalan, además, que el método que se está utilizando para afinar el criterio será más importante en la práctica que el log n log plazo, ya que esta última cifra es pequeña incluso para muy grandes de n.[3]​