在统计学中，一个概率样本的置信区间（，），是对产生这个样本的总体的参数分布（）中的某一个未知母数值，以区间形式给出的估计。相对于点估计（）用一个样本统计量来估计参数值，置信区间还蕴含了估计的精确度的信息。在现代机器学习中越来越常用的置信集合（）概念是置信区间在多维分析的推广。置信区间在频率学派中间使用，其在贝叶斯统计中的对应概念是（）。两者建立在不同的概念基础上的，贝叶斯统计将分布的位置参数视为随机变量，并对给定观测到的数据之后未知参数的后验分布进行描述，故无论对随机样本还是已观测数据，构造出来的可信区