Информацио́нный крите́рий Ака́ике, информационный критерий, применяющийся для выбора лучшей модели из нескольких статистических моделей. Предложен Акаикэ Хироцугу (5.11.1927–4.8.2009) в 1974 г. Критерий основан на оценке потери информации при уменьшении числа параметров модели и нахождении компромисса между точностью модели и количеством объясняющих переменных. Критерий Акаике вычисляется по формуле: $AIC=2k-2Ln(L)$, где $k$ – количество переменных модели, $L$ – максимизированное значение функции правдоподобия модели. Чем меньше информационный критерий Акаике, тем точнее модель.