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Para ello, se simularon 3124 escenarios de distribuciones triangulares y se les estimó una incertidumbre estándar considerando que los límites simulados delimitan un intervalo de cobertura al 100 % (u100) y otra considerando un intervalo de cobertura al 95 % (u95), evaluando dos posibles interpretaciones sobre la ubicación del intervalo para esta última. Los factores de corrección FC se estimaron para cuatro diferentes grupos de escenarios como las pendientes entre u95 y u100, estimadas a partir de una regresión por mínimos cuadrados utilizando el software estadístico R. Se obtuvieron resultados entre 1,23 y 1,29, con un valor global de 1,25. Estos valores son consistentes con los encontrados en la guía metodológica nacional, comprobando así su validez y aplicabilidad. 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Evaluación de la validez de factores de corrección para estimar la incertidumbre estándar de una distribución triangular con un intervalo de cobertura del 95 %
Recientemente, la estimación de incertidumbre de medida se convirtió en un tópico de gran interés para el reporte de inventarios de gases de efecto invernadero (GEI) en Costa Rica. En este contexto, una guía metodológica nacional del Programa País de Carbono Neutralidad (PPCN) ha surgido como base para el desarrollo local de esta temática, pero unos pocos aspectos de su contenido carecen de una explicación clara que justifiquen su implementación. El presente estudio evalúa la validez del uso de factores de corrección, propuestos por esta guía, que amplían la incertidumbre estándar estimada mediante el ajuste una distribución triangular, en presencia de un intervalo de cobertura del 95 %. Para ello, se simularon 3124 escenarios de distribuciones triangulares y se les estimó una incertidumbre estándar considerando que los límites simulados delimitan un intervalo de cobertura al 100 % (u100) y otra considerando un intervalo de cobertura al 95 % (u95), evaluando dos posibles interpretaciones sobre la ubicación del intervalo para esta última. Los factores de corrección FC se estimaron para cuatro diferentes grupos de escenarios como las pendientes entre u95 y u100, estimadas a partir de una regresión por mínimos cuadrados utilizando el software estadístico R. Se obtuvieron resultados entre 1,23 y 1,29, con un valor global de 1,25. Estos valores son consistentes con los encontrados en la guía metodológica nacional, comprobando así su validez y aplicabilidad. Finalmente, se sugiere el uso del factor de corrección de 1,25 como aproximación práctica para todos los escenarios evaluados, lo que podría facilitar su implementación homologada por los usuarios.