
الفترة البايزية التي تحتوي على نسبة محددة من التوزيع البعدي — الإجابة على سؤال "أين تقع المعلمة"، على عكس فترة الثقة.فترة المصداقية هي الإجابة البايزية على سؤال "أين تقع المعلمة؟" وهي نطاق من القيم يحتوي على نسبة محددة من التوزيع الاحتمالي البعدي. على سبيل المثال، فترة مصداقية 95% تحتوي على 95% من الكتلة البعدية، مما يعني أنه، بالنظر إلى البيانات والنموذج، هناك احتمال 95% أن تقع المعلمة ضمن هذه الفترة. هذا التفسير الاحتمالي المباشر هو الفرق الرئيسي عن فترة الثقة التكرارية، التي لا تقدم بيانًا احتماليًا حول معلمة ثابتة.
قدم هذا المفهوم توماس بايز في القرن الثامن عشر، على الرغم من أن المصطلح الرسمي "فترة المصداقية" دخل حيز الاستخدام الشائع في القرن العشرين مع تطور الإحصاء البايزي.
لإنشاء فترة مصداقية، تحسب أولاً التوزيع البعدي، الذي يجمع المعتقدات السابقة مع احتمال البيانات المرصودة عبر نظرية بايز. ثم تجد الفترة التي تحتوي على الكتلة الاحتمالية المطلوبة. الطريقة الأكثر شيوعًا هي فترة "أعلى كثافة بعدية"، وهي أضيق فترة تحتوي على الكتلة المحددة، ولكن الفترات ذات الذيل المتساوي (التي تقطع ذيولًا متساوية) تُستخدم أيضًا. يعتمد اختيار نوع الفترة على شكل التوزيع البعدي والسؤال المطروح.
تُستخدم فترات المصداقية على نطاق واسع في التجارب الطبية والاقتصاد والتعلم الآلي للإبلاغ عن عدم اليقين في تقديرات المعلمات، مثل حجم تأثير دواء أو خطأ التنبؤ لنموذج.
يمكن تفسير فترة مصداقية 95% على أنها "هناك احتمال 95% أن تقع المعلمة ضمن هذه الفترة" — وهي عبارة ممنوعة رياضيًا لفترات الثقة.

