En estadística, el criterio de información bayesiano (BIC) o el más general criterio de Schwarz (SBC también, SBIC) es un criterio para la selección de modelos entre un conjunto finito de modelos. Se basa, en parte, de la función de probabilidad y que está estrechamente relacionado con el Criterio de Información de Akaike (AIC).
Cuando el ajuste de modelos, es posible aumentar la probabilidad mediante la adición de parámetros, pero si lo hace puede resultar en sobreajuste. Tanto el BIC y AIC resuelven este problema mediante la introducción de un término de penalización para el número de parámetros en el modelo, el término de penalización es mayor en el BIC que en el AIC.
El BIC fue desarrollado por Gideon E. Schwarz, quien dio un argumento bayesiano a favor de su adopción.[1]​  Akaike también desarrolló su propio formalismo Bayesiano, que ahora se conoce como la ABIC por Criterio de Información Bayesiano de Akaike ".[2]​