Anexo 3

Glosario

ANEXO 3

GLOSARIO

Orientación del IPCC sobre las buenas prácticas y la gestión de la incertidumbre
en los inventarios nacionales de gases de efecto invernadero

A3.1

Glosario

Anexo 3

COPRESIDENTES, EDITORES Y EXPERTOS
Copresidentes de la Reunión de expertos sobre metodologías intersectoriales deestimación de la incertidumbre y calidad de los inventarios
Taka Hiraishi (Japón) y Buruhani Nyenzi (Tanzanía)

EDITOR REVISOR
Richard Odingo (Kenya)

AUTORES
Milos Tichy (República Checa) y Simon Bentley (Australia)

REVISORES
Roberto Acosta (Secretaría de la CMCC), Simon Eggleston (Reino Unido), Ian Galbally (Australia), Katarina
Mareckova (Eslovaquia), Thomas Martinsen (IPCC/OCDE), Jos Olivier (Países Bajos), Jim Penman (Reino
Unido) y Kristin Rypdal (Noruega)

A3.2

Orientación del IPCC sobre las buenas prácticas y la gestión de la incertidumbre
en los inventarios nacionales de gases de efecto invernaderoAnexo 3

GlosarioÍndiceANEXO 3 - GLOSARIO
ÍNDICE DEL GLOSARIO ........................................................................................................................ A3.4
A3.1 INTRODUCCIÓN ........................................................................................................................... A3.6
A3.1.1 Selección de los términos....................................................................................................... A3.6
A3.1.2 Definición de los términos seleccionados .............................................................................. A3.6
A3.2 GLOSARIO ..................................................................................................................................... A3.7
REFERENCIAS ....................................................................................................................................... A3.23

FiguraFigura A3.1

Orientación del IPCC sobre las buenas prácticas y la gestión de la incertidumbre
en los inventarios nacionales de gases de efecto invernadero

A3.14

A3.3

Glosario

Anexo 3Índice del glosario

A

Error

A3.12

Análisis de incertidumbre

A3.7

Error aleatorio

A3.12

Análisis de sensibilidad

A3.7

Errores sistemáticos y aleatorios

A3.12Árbol de decisiones

A3.7

Error estándar de la media

A3.12

Asimetría

A3.7

Error sistemático

A3.12

Autocorrelación

A3.7

Autocovarianza

A3.7

Esperanza

B
Buenas prácticas

A3.8

C

A3.12

Estadística

A3.12

Estadístico

A3.13

Estimación

A3.13

Estimador

A3.13

Estimador insesgado

A3.13

ExactitudA3.13

Exhaustividad

A3.14

Categoría de fuentes principales

A3.8

Coeficiente de correlación

A3.8

Coeficiente de variación

A3.8

Coherencia

A3.8

Comparabilidad

A3.8

Confianza

A3.9

Control de calidad (CC)A3.9

Correlación

A3.9

Covarianza

A3.9

Función de distribución acumulativa
Véase Función de distribución

Curtosis

A3.9

G

F
Factor de emisión
FDP

Véase Función de densidad de probabilidad

Función de densidad de probabilidad

A3.15

Función de distribución

A3.15

Garantía de la calidad (GC)

D

A3.14

A3.15

Datos de actividad

A3.10

I

Desviación estándar

A3.10

Incertidumbre

A3.15

Independencia

A3.16

Intervalo de confianza

A3.16

Intervalo sigma

A3.16

Desviación estándar de la población
Véase Desviación estándar
Dictamen de expertos

A3.10

Distribución de probabilidad

A3.10

Distribución logarítmica normal

A3.10

Distribución normal

A3.11

Distribución triangular

A3.11

Distribución uniforme

A3.11

E
Elasticidad

A3.4

A3.12

L
Ley de los grandes números

A3.16

M
Media

A3.16

Media aritmética

A3.16

MedianaA3.17

Método de Monte Carlo

A3.17

Moda

A3.17

Orientación del IPCC sobre las buenas prácticas y la gestión de la incertidumbre
en los inventarios nacionales de gases de efecto invernaderoAnexo 3

Moda de la muestra

Glosario

Véase Moda

Residuo

A3.20

ModeloA3.17

S

Modelo lineal

A3.17

Sensibilidad

A3.20

Modelo no lineal

A3.18

Serie temporal

A3.20

Momentos (de la variable aleatoria)

A3.18

Sesgo

A3.20

MuestraA3.18

T

Muestra aleatoria simple

A3.18

Técnica de bootstrap

A3.20

Muestreo por Hipercubo Latino

A3.18

Tendencia

A3.21

Teorema del límite central

A3.21
A3.21

P
Parámetros de la población

A3.19

Transparencia

Percentil

A3.19

V

Percentil de la muestra

Véase Percentil

Validación

A3.21

Percentil de la población

Véase Percentil

Valor esperado

A3.21

Población

A3.19

Valor extremo

A3.21

Precisión

A3.19

Variabilidad

A3.22

Probabilidad

A3.19

Variable aleatoria

A3.22

Propagación de las incertidumbres

A3.19

Varianza

A3.22

Varianza de la media muestral

A3.22

Verificación

A3.22

R
Regresión lineal

A3.20

Orientación del IPCC sobre las buenas prácticas y la gestión de la incertidumbre
en los inventarios nacionales de gases de efecto invernadero

A3.5

Glosario

Anexo 3ANEXO 3 - GLOSARIO
A3.1

INTRODUCCIÓN

Este Glosario, que constituye una fuente de referencia útil para los compiladores de los inventarios y losencargados de formular las políticas, abarca términos estadísticos generales y términos que tienen un significado
particular en el contexto de los inventarios de emisiones.

A3.1.1

Selección de los términos

Los objetivos principales de la selección y la definición de los términos fueron:•distinguir entre términos que tienen significados diferentes cuando se emplean en el contexto de lacompilación de inventarios de gases de efecto invernadero y cuando se utilizan en un sentido técnico,
estadístico o matemático, por ejemplo, el término “coherencia”;•

proporcionar un sistema de notación unificado de los términos básicos (en su mayoría estadísticos) que seconsideran fundamentales, a los efectos prácticos, para la presentación de informes sobre los inventarios;•

definir otros términos que contribuyan a la comprensión y la elaboración de directrices sobre buenas
prácticas en lo que respecta a las incertidumbres en los inventarios nacionales.

A3.1.2

Definición de los términos seleccionados

El Glosario adopta un criterio pragmático y da uno o más de los siguientes tipos de definiciones para cadatérmino. En primer lugar, toda definición elaborada especialmente a los efectos de los inventarios se indica con
el nombre de “Definición para los inventarios”. En algunos casos se utilizan ejemplos para ilustrar significados
específicamente relacionados con la preparación de los inventarios. El segundo tipo de definición es la“definición estadística”, que se utiliza para explicar la definición estadística o matemática común de un
determinado término. Asimismo, en algunos casos se dan ejemplos para aclarar la aplicación de esos
significados en el contexto de los inventarios. El último tipo de definiciones está constituido por aquellas que
provienen de otras fuentes, entre ellas definiciones ya existentes del OSACT o del IPCC acordadas por elÓrgano Subsidiario de Asesoramiento Científico y Tecnológico (OSACT) de la Convención Marco de lasNaciones Unidas sobre el Cambio Climático (CMCC) (indicadas en el documento FCCC/SBSTA/1999/6/Add.
1), las Directrices del IPCC para los inventarios nacionales de gases de efecto invernadero, versión revisada en
1996, y la Organización Internacional de Normalización (ISO). Las cláusulas indicadas con un [7] que figuran
en las definiciones de los siguientes términos: distribución de probabilidad, esperanza, estadístico,incertidumbre, media aritmética, población, probabilidad y variable aleatoria, han sido extraídas de la
publicación Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement (Guía para la expresión de la incertidumbreen las mediciones) y se han reproducido con la autorización de la Organización Internacional de Normalización(ISO). Esta publicación de la ISO puede obtenerse de cualquier organismo miembro o directamente de la
Secretaría Central de la ISO, Case Postale 56, 1211 Ginebra 20, Suiza. La ISO conserva los derechos de autor.
Las definiciones que proporciona este Glosario no son rigurosas en un sentido matemático o estadístico estricto.
La mayoría de las definiciones estadísticas que figuran aquí se enmarcan dentro del contexto de la inferencia
estadística “clásica” basada en la frecuencia, aunque se reconoce que no es la única teoría de inferencia
estadística. Como sucede con cualquier manual de referencia, fue necesario hacer algunas concesiones en arasde la comprensibilidad, la claridad, la exactitud y la brevedad. Con ese fin, se redujeron al mínimo las
notaciones matemáticas.

A3.6

Orientación del IPCC sobre las buenas prácticas y la gestión de la incertidumbre
en los inventarios nacionales de gases de efecto invernaderoAnexo 3

A3.2

Glosario

GLOSARIO

ANÁLISIS DE INCERTIDUMBRE
Definición estadística: El análisis de incertidumbre de un modelo tiene por objeto proporcionar
mediciones cuantitativas de la incertidumbre que tienen los valores finales del modelo como consecuencia
de las incertidumbres en el propio modelo y en los valores introducidos inicialmente en éste (o “valores deentrada”), y examinar la importancia relativa de esos factores.

ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD
Definición estadística: El análisis de sensibilidad es el estudio del algoritmo de un modelo para determinaren qué medida responde (o se mantiene estable) ante las variaciones de los datos introducidos en elmodelo o de los supuestos en los que éste se basa. Se lleva a cabo modificando los valores introducidos en elmodelo o las ecuaciones del modelo y observando de qué manera varían en consecuencia los resultados delmodelo. El objetivo de dicho análisis de sensibilidad puede ser:•observar el rango de los valores resultantes que corresponden a las variables introducidas en el modelo, que
se encuentren dentro de rangos “razonables”; y•calcular aproximaciones por diferencias finitas para elasticidades y sensibilidades, tal como lo exigen
algunas metodologías para el estudio de la propagación de errores dentro de un sistema.

ÁRBOL DE DECISIONES
Definición para los inventarios: Un árbol de decisiones es un diagrama de flujo que describe los pasos
ordenados específicos que deben darse para preparar un inventario o un componente de inventario deconformidad con los principios de las buenas prácticas.

ASIMETRÍA
Definición estadística: Es la medida de la asimetría de una FDP. Es una función simple de dos momentosµµde la FDP, dada por: γ = 332 = 33 donde µ2, µ3, y σ, son momentos centrales. En las distribucionesσµ2
simétricas, se tiene: γ = 0. Con frecuencia se utiliza el mismo nombre para hacer referencia a la asimetría de lamuestra, en cuyo caso ambos momentos de la población son sustituidos por momentos de la muestra.

AUTOCORRELACIÓN
Definición estadística: El coeficiente de correlación calculado respecto de dos datos numéricos de una
serie temporal.
Ejemplo: El número de animales observado en dos años sucesivos suele estar altamente autocorrelacionado
cuando el ciclo de vida de los animales supera con creces los dos años.

AUTOCOVARIANZA
Definición estadística: La covarianza calculada respecto de dos datos numéricos de una serie temporal.

BUENAS PRÁCTICASDefinición para los inventarios: Las buenas prácticas son un conjunto de procedimientos encaminados a

Orientación del IPCC sobre las buenas prácticas y la gestión de la incertidumbre
en los inventarios nacionales de gases de efecto invernadero

A3.7

Anexo 3

Glosario

garantizar que los inventarios de gases de efecto invernadero sean exactos en el sentido de que nopresenten sistemáticamente una estimación por exceso o por defecto, en la medida en que pueda juzgarse,
y que las incertidumbres se reduzcan lo más posible.
Las buenas prácticas comprenden la elección de métodos de estimación apropiados a las circunstancias
nacionales, la garantía de la calidad y el control de calidad en el plano nacional, la cuantificación de las
incertidumbres y el archivo y la notificación de los datos a fin de promover la transparencia.

CATEGORÍA PRINCIPAL DE FUENTES
Definición para los inventarios: Una categoría principal de fuentes es una categoría que tiene prioridad enel sistema del inventario nacional porque su estimación influye en gran medida en el inventario total degases de efecto invernadero directo de un país en lo que se refiere al nivel absoluto de emisiones, latendencia de las emisiones, o ambas cosas. (Véase el capítulo 7, "Elección de la metodología y realización denuevos cálculos").

COEFICIENTE DE CORRELACIÓN
Definición estadística: Un número ubicado entre –1 y +1 que mide la dependencia recíproca entre dos
variables que se observan al mismo tiempo. Un valor de +1 significa que las variables tienen una relación
lineal directa perfecta; un valor de –1 significa que existe una relación lineal inversa perfecta; y un valor de 0
significa que no existe una relación lineal. Se define como la covarianza de las dos variables dividida por el
producto de sus desviaciones estándar.

COEFICIENTE DE VARIACIÓN
Definición estadística: El coeficiente de variación, vx es la razón entre la desviación estándar de la
población, σx , y la media, µx,, donde vx = σx/µx. Con frecuencia se refiere también al coeficiente de variaciónde la muestra, que es la razón entre la desviación estándar de la muestra y la media muestral1.

COHERENCIA
Definición para los inventarios: Coherencia significa que el inventario debe ser internamente coherente en
todos sus elementos con inventarios de otros años. Un inventario es coherente si se utilizan las mismas
metodologías para el año base y todos los años subsiguientes y si se utilizan conjuntos de datos coherentes
para estimar las emisiones o absorciones de fuentes o sumideros. En determinadas circunstancias
mencionadas en los párrafos 10 y 11 del documento FCCC/SBSTA/1999/6/Add.1, se podrá considerar que uninventario en el que se hayan utilizado metodologías diferentes en años diferentes es coherente si los nuevos
cálculos se han hecho de manera transparente, teniendo en cuenta cualquiera de las buenas prácticas.
Definición estadística: Se dice que un estimador estadístico de un parámetro es coherente si el estimador tiende
al parámetro a medida que aumenta el tamaño de la muestra utilizada para el estimador – es decir, la precisión es
mayor cuando aumenta el número de observaciones.

COMPARABILIDAD
Definición para los inventarios: Comparabilidad significa que las estimaciones de las emisiones yabsorciones de que informen las Partes en sus inventarios deben ser comparables entre las Partes. A estefin, las Partes deben utilizar las metodologías y formatos acordados por la Conferencia de las Partes (CP) para
estimar los inventarios e informar sobre ellos. La asignación de diferentes categorías de fuentes/sumideros debe
seguir la división indicada en las Directrices del IPCC para los inventarios nacionales de gases de efecto
invernadero, versión revisada en 1996, en sus cuadros sinópticos y sectoriales.
1 “Coeficiente de variación” es el término que suele sustituirse por la palabra “error” cuando se dice por ejemplo que “elerror es de 5%”.

A3.8

Orientación del IPCC sobre las buenas prácticas y la gestión de la incertidumbre
en los inventarios nacionales de gases de efecto invernaderoAnexo 3

Glosario

CONFIANZADefinición para los inventarios: El término “confianza” se utiliza para indicar que se confía en la
exactitud o precisión de una medición o estimación. La confianza que se tenga en las estimaciones de un
inventario no determina que esas estimaciones sean más exactas o precisas; sin embargo, en definitiva
contribuirá a que se logre un consenso en cuanto a si los datos pueden utilizarse para resolver un problema [6]*.
Este uso de la palabra confianza difiere sustancialmente del uso estadístico que se hace de ella en el término
intervalo de confianza.

CONTROL DE CALIDAD (CC)Definición para los inventarios: El control de calidad (CC) es un sistema de actividades técnicas rutinarias
para medir y controlar la calidad de un inventario a medida que se prepara. El sistema de CC estádiseñado con los siguientes fines:i)

hacer controles rutinarios y coherentes que garanticen la integridad de los datos, su
corrección y su exhaustividad;

ii)

detectar y subsanar errores y omisiones;iii)

documentar y archivar el material de los inventarios y registrar todas las actividades de CC.

Las actividades de CC comprenden métodos generales como los controles de exactitud aplicados a laadquisición de los datos y a los cálculos, y la utilización de procedimientos normalizados aprobados paralos cálculos de las emisiones, las mediciones, la estimación de las incertidumbres, el archivo de la
información y la presentación de informes. Las actividades de CC de nivel superior comprenden
exámenes técnicos de las categorías de fuentes, los datos de actividad, los factores de emisión y losmétodos.

CORRELACIÓN
Definición estadística: Dependencia recíproca entre dos cantidades. Véase Coeficiente de correlación.

COVARIANZA
Definición estadística: La covarianza entre dos variables es una medida de la dependencia recíproca entre
dos variables.
La covarianza muestral de una muestra pareada de variables aleatorias X e Y se calcula utilizando la fórmula
1 n
2
siguiente: s xy
= ∑ ( x i − x)( y i − y ) donde xi, yi, i = 1,…,n son elementos de la muestra y x e y son medias
n imuestrales.

CURTOSIS
Definición estadística: La curtosis es una medida del aplanamiento de una FDP. Es una función simple dedos momentos.
La curtosis está dada por: γ =

µ4

=

µ4

donde µ2 y µ4 son los momentos centrales segundo y cuarto de la
σ2población. En la distribución normal, la curtosis es igual a 3. La curtosis de la muestra tiene una definición
análoga, en la cual los momentos de la muestra sustituyen a los momentos de la población; es muy sensible a lospuntos “atípicos”.
µ 22* Véanse las referencias (pág. A3.23).

Orientación del IPCC sobre las buenas prácticas y la gestión de la incertidumbre
en los inventarios nacionales de gases de efecto invernadero

A3.9

Anexo 3

Glosario

DATOS DE ACTIVIDAD
Definición para los inventarios: Datos sobre la magnitud de las actividades humanas que dan lugar a lasemisiones o absorciones que se producen durante un período de tiempo determinado. En el sector
energético, por ejemplo, la cantidad total de combustible quemado es un dato de actividad anual relativo a las
fuentes de quema de combustibles, y el número total de animales criados, desglosado por especies, es un dato deactividad anual correspondiente a las emisiones de metano provenientes de la fermentación entérica. (Directrices
del IPCC, versión revisada en 1996 [9]*)DESVIACIÓN ESTÁNDAR
Definición estadística: La desviación estándar de la población es la raíz cuadrada positiva de la varianza.
Se estima en base a la desviación estándar de la muestra, que es la raíz cuadrada positiva de la varianza de lamuestra.

DICTAMEN DE EXPERTOS
Definición para los inventarios: Un dictamen cualitativo o cuantitativo bien documentado,
cuidadosamente analizado, formulado en ausencia de pruebas inequívocas derivadas de la observación,
por una persona o personas con conocimientos especializados comprobables en la materia de que se trate.

DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD
Definición estadística: Es una función que indica la probabilidad de que una variable aleatoria tome unvalor determinado cualquiera, o que pertenezca a un determinado conjunto de valores. La probabilidad
en todo el conjunto de valores de la variable aleatoria es igual a 1 [7]*.

DISTRIBUCIÓN LOGNORMAL
Definición estadística: La distribución lognormal es una distribución asimétrica, que comienza a partir decero, aumenta hasta llegar a un máximo y luego va disminuyendo lentamente hacia el infinito. Está
relacionada con la distribución normal: X tiene una distribución lognormal si ln (X) tiene una distribución
normal.
La FDP de la distribución lognormal está dada por:f ( x) =1
σ l x 2πe−(ln x − µ l ) 22σ l2, para 0 ≤ x ≤ ∞Los parámetros necesarios para especificar la función son: µl, que es la media de la transformada del logaritmo
natural de los datos; y σl 2, que es la varianza de la transformada del logaritmo natural de los datos. Los datos yla información que puede utilizar el compilador del inventario para determinar los parámetros de entrada son: la
media = µ; la varianza = σ 2; y las relaciones:µ l = lnµ2
(σ 2 + µ 2 )y* Véanse las referencias (pág. A3.23).

A3.10

Orientación del IPCC sobre las buenas prácticas y la gestión de la incertidumbre
en los inventarios nacionales de gases de efecto invernaderoAnexo 3

Glosarioσ 2
ln  2 + 1
µ




σl =

DISTRIBUCIÓN NORMAL
Definición estadística: La distribución normal (o Gaussiana) tiene la FDP dada en la siguiente ecuación yestá definida por dos parámetros (la media µ y la desviación estándar σ):

f (x) =

1
σ 2π

−

e

( x − µ )2
2σ 2

, para - ∞ ≤ x ≤ ∞DISTRIBUCIÓN TRIANGULAR
Definición estadística: Una función de distribución triangular asimétrica tiene una FDP
f(x) = 2(x – a) / {(b – a) (m – a)} cuando a ≤ x ≤ m y a < m ≤ b= 2(b – x) / {(b – a) (b – m)} cuando m ≤ x ≤ b y a ≤ m < b= 0 en todos los demás casos,
donde los parámetros que especifican la distribución son el valor mínimo a, el valor máximo b, y la
posición más probable (es decir, la moda) m, siempre que a ≤ m ≤ b.

DISTRIBUCIÓN UNIFORME
Definición estadística: Una variable aleatoria con una distribución uniforme o rectangular se circunscribe
necesariamente a un rango dentro del cual todos los valores son igualmente probables. Si los límites
superior e inferior del rango son a y b respectivamente, la FDP es una función uniforme de a a b (los dos
parámetros definen la FDP).
La FDP de una distribución uniforme está dada por: 1para a ≤ x ≤ bf ( x) =  b − a 0
en cualquier otro caso
donde
µ =

a+b
2

es la media yσ2 =(b − a ) 2
12

es la varianza.

ELASTICIDAD
Definición estadística: La elasticidad (o la sensibilidad normalizada) es la medida en que una cantidad
responde a un cambio en otra cantidad conexa. La elasticidad de una cantidad Y que resulta afectada por loscambios ocurridos en otra cantidad X se define como el cambio porcentual de Y dividido por el cambio
porcentual de X que causó el cambio en Y.

Orientación del IPCC sobre las buenas prácticas y la gestión de la incertidumbre
en los inventarios nacionales de gases de efecto invernadero

A3.11

Anexo 3

Glosario

ERROR
Definición estadística: En lenguaje estadístico, el término “error” es un término general que se refierea la diferencia entre el valor observado (medido) de una cantidad y su valor “verdadero”(aunque generalmente desconocido), y no tiene el sentido peyorativo de equivocación o error garrafal.

ERROR ALEATORIO
Véase Errores sistemáticos y aleatorios.

ERRORES SISTEMÁTICOS Y ALEATORIOSDefinición estadística: El error sistemático es la diferencia entre el valor verdadero, aunque generalmente
desconocido, de una cantidad que se está midiendo, y el valor medio observado tal como se estimaría enbase a la media muestral de un conjunto infinito de observaciones. El error aleatorio de una medición
individual es la diferencia entre una medición individual y el valor del límite superior de la media
muestral.

ERROR ESTÁNDAR DE LA MEDIA
Definición estadística: Término que se utiliza a menudo para hacer referencia a la desviación estándar muestral
de la media.

ERROR SISTEMÁTICO
Definición estadística: Véase Errores sistemáticos y aleatorios.

ESPERANZADefinición estadística: 1. Para una variable aleatoria discreta X que asume los valores xi con las
probabilidades pi, la esperanza es µ = E(X) = Σ pi xi; y 2. Para una variable aleatoria continua X que
tenga la función de densidad de probabilidad f(x), la esperanza, si existe, es µ = E(X) = ∫ x f(x) dx, y laintegral se extiende sobre el intervalo (o intervalos) de variación de X. [7]*ESTADÍSTICA
Definición estadística: La estadística se puede referir, en sentido general, a la compilación de datos, confrecuencia sobre actividades humanas, o, en un sentido más específico, a la rama de las ciencias que seocupa del tratamiento numérico sistemático de los datos derivados de agregados de elementos.

ESTADÍSTICO
Definición estadística: Un estadístico es una función de las variables aleatorias de la muestra [7]*.

* Véanse las referencias (pág. A3.23).
* Véanse las referencias (pág. A3.23).

A3.12

Orientación del IPCC sobre las buenas prácticas y la gestión de la incertidumbre
en los inventarios nacionales de gases de efecto invernaderoAnexo 3

Glosario

ESTIMACIÓN
Definición estadística: La estimación es la evaluación del valor de una cantidad o de su incertidumbre
mediante la asignación de valores numéricos de observación en una fórmula de estimación, o estimador.
Los resultados de una estimación pueden expresarse de la siguiente manera:•

una estimación por puntos que proporciona un número que puede utilizarse como una aproximación a un
parámetro (como la desviación estándar de la muestra, que estima la desviación estándar de la población), o•

una estimación del intervalo que especifica un nivel de confianza.

Ejemplo: Una afirmación como la siguiente: “Se estima que la emisión total es de 100 kt y que su coeficiente devariación es de 5%”, se basa en estimaciones por puntos de la media muestral y la desviación estándar, mientras
que la afirmación de que, por ejemplo, “La emisión total está entre 90 y 110 kt con una probabilidad del 95%”
expresa los resultados de la estimación en términos de un intervalo de confianza.

ESTIMADOR
Definición estadística: Un estimador es una fórmula que indica de qué manera se calcula el valor
estimado de la muestra de un parámetro de una población a partir de los datos de la muestra. Porejemplo, los factores de emisión se suelen estimar como las medias muestrales de los conjuntos demediciones. Puede haber más de un estimador para un parámetro de una población, y en general cadaestimador tiene sus propias características de muestreo, entre ellas la coherencia y el insesgamiento comodos de las más importantes.
Son ejemplos de estimadores por puntos la media aritmética x, que es un estimador comúnmente utilizado delvalor esperado (media), y la varianza de la muestra s2, que se usa habitualmente como estimador de la varianza.

ESTIMADOR INSESGADO
Definición estadística: Un estimador insesgado es un estadístico cuyo valor esperado es igual al valor delparámetro que se está estimando. Cabe advertir que este término tiene un significado estadístico específico, yque una estimación de una cantidad calculada a partir de un estimador insesgado puede carecer de sesgo en elsentido estadístico, pero puede estar sesgado en el sentido más general de la palabra si la muestra se ha visto
afectada por un error sistemático desconocido. Por lo tanto, en sentido estadístico, un estimador sesgado puede
entenderse como una deficiencia en la evaluación estadística de los datos reunidos, y no en los datos
propiamente dichos o en el método utilizado para medirlos o recopilarlos. Por ejemplo, la media aritmética
(promedio) x es un estimador insesgado del valor esperado (media).

EXACTITUD
Definición para los inventarios: La exactitud es una medida relativa de la exactitud de una estimación deemisión o absorción. Las estimaciones deben ser exactas en el sentido de que no sean sistemáticamente
estimaciones que queden por encima o por debajo de las emisiones auténticas, por lo que pueda juzgarse,y de que las incertidumbres se hayan reducido lo más posible. Deben utilizarse metodologías adecuadas
que cumplan las orientaciones sobre buenas prácticas a fin de promover la exactitud de los inventarios.
(FCCC/SBSTA/1999/6/Add. 1)
Definición estadística: La exactitud es un término general que describe la medida en que una estimación de una
cantidad se mantiene inalterada ante la introducción de un sesgo causado por un error sistemático. Debedistinguirse del término precisión, como se ilustra en la FiguraHYPERLINK A3.1.

Orientación del IPCC sobre las buenas prácticas y la gestión de la incertidumbre
en los inventarios nacionales de gases de efecto invernadero

A3.13

Anexo 3

Glosario

F i g u r a A 3 . 1 E x a c t i t u d y p r e c i s i ó n ( t o m a d o d e [3]* )EXHAUSTIVIDAD
Definición para los inventarios: Exhaustividad significa que un inventario abarca todas las fuentes ysumideros, así como todos los gases que figuran en las Directrices del IPCC para los inventarios nacionales
de gases de efecto invernadero, versión revisada en 1996, así como otras categorías pertinentes de fuentes ysumideros que son específicas de determinadas Partes (y que, por consiguiente, no puedan incluirse en las
Directrices del IPCC). Exhaustividad significa también información geográfica total sobre las fuentes ysumideros de una Parte2.

FACTOR DE EMISIÓN
Definición para los inventarios: Coeficiente que relaciona los datos de actividad con la cantidad delcompuesto químico que constituye la fuente de las últimas emisiones. Los factores de emisión se basan amenudo en una muestra de datos sobre mediciones, calculados como promedio para determinar una tasa
representativa de las emisiones correspondientes a un determinado nivel de actividad en un conjunto dado decondiciones de funcionamiento (Directrices del IPCC, versión revisada en 1996 [9]*).

FDP
Véase Función de densidad de probabilidad.

FUNCIÓN DE DENSIDAD DE PROBABILIDAD – FDP
Definición estadística: Una función de densidad de probabilidad (FDP) es una función matemática que
caracteriza el comportamiento probable de una población. Es una función f(x) que especifica la posibilidad
relativa de que una variable aleatoria continua X tome un valor cercano a x, y se define como la probabilidad deque X tome un valor entre x y x+dx, dividido por dx cuando dx es un número infinitesimalmente pequeño. La* Véanse las referencias (pág. A3.23).
2 De acuerdo con los instrumentos de ratificación, se trata de la aceptación o la aprobación de la Convención por
una Parte determinada, o de su adhesión a la Convención.

A3.14

Orientación del IPCC sobre las buenas prácticas y la gestión de la incertidumbre
en los inventarios nacionales de gases de efecto invernaderoAnexo 3

Glosario

mayoría de las funciones de densidad de probabilidad requieren uno o más parámetros para especificarlas
totalmente.
La probabilidad de que una variable aleatoria continua X esté ubicada entre los valores a y b está dada por elintervalo de la FDP, f(x), comprendido en el rango entre a y b.
aPr(a ≤ x < b) = ∫ f ( x)dxb

La FDP es la derivada (cuando existe) de la función de distribución:f ( x) =dF ( x )dx

En situaciones prácticas, la FDP utilizada se elige entre un número relativamente pequeño de FDP comunes, y lalabor estadística principal consiste en estimar sus parámetros. Por lo tanto, a los efectos de los inventarios, es
necesario saber qué FDP se ha utilizado e indicarlo en la documentación de evaluación de la incertidumbre.

FUNCIÓN DE DISTRIBUCIÓN
Definición estadística: Una función de distribución o una función de distribución acumulativa F(x) de una
variable aleatoria X especifica la probabilidad Pr(X ≤ x) de que X sea menor o igual a x.

FUNCIÓN DE DISTRIBUCIÓN ACUMULATIVA
Véase Función de distribución.

GARANTÍA DE LA CALIDAD (GC)Definición para los inventarios: Las actividades de garantía de la calidad (GC) comprenden un sistema
planificado de procedimientos de examen a cargo de personal que no participa directamente en el procesode compilación y preparación de los inventarios, y que verifica si se han cumplido los objetivos sobre
calidad de los datos, si el inventario representa la mejor estimación posible de las emisiones y lossumideros, habida cuenta de la situación actual de los conocimientos científicos y de los datos disponibles,
y si apoya la eficacia del programa de control de calidad (CC).

INCERTIDUMBRE
Definición estadística: La incertidumbre es un parámetro asociado al resultado de la medición que
caracteriza la dispersión de los valores que podrían razonablemente atribuirse a la cantidad medida. [7]*(Por ejemplo, la varianza de la muestra o el coeficiente de variación).
Definición para los inventarios: Es un término general e impreciso que se refiere a la falta de certeza (en cuantoa los componentes del inventario) que se deriva de cualquier factor causal, como pueden ser la existencia defuentes y sumideros no identificados, la falta de transparencia, etc.

INDEPENDENCIA
Definición estadística: Dos variables aleatorias son independientes si no hay absolutamente ninguna
asociación entre la forma en que varían sus valores muestrales. La medida de la falta de independencia
entre dos variables aleatorias que se utiliza con mayor frecuencia es el coeficiente de correlación.

* Véanse las referencias (pág. A3.23).

Orientación del IPCC sobre las buenas prácticas y la gestión de la incertidumbre
en los inventarios nacionales de gases de efecto invernadero

A3.15

Anexo 3

Glosario

INTERVALO DE CONFIANZA
Definición estadística: Un intervalo de confianza es el rango dentro del cual se cree que se encuentra elverdadero valor de una cantidad. El grado de convicción se expresa mediante la probabilidad, cuyo valor
está relacionado con la magnitud del intervalo. Es una de las formas en que puede expresarse la
incertidumbre (véase Estimación).
En la práctica, un intervalo de confianza se define mediante un valor de probabilidad, digamos de 95%, y loslímites de confianza que están a cada lado del valor medio x. En este caso, los límites de confianza L1 y L2 se
calcularían utilizando la función de densidad de probabilidad, de manera que hubiese una probabilidad de 95%
de que el verdadero valor de la cantidad que se quiere estimar tuviese su valor x entre L1 y L2. Los límites deconfianza L1 y L2 son comúnmente el percentil 2,5 y el percentil 97,5 respectivamente.
Ejemplo: “Una emisión está entre 90 y 100 kt con una probabilidad de 95%”. Esta afirmación puede hacerse
cuando se ha calculado el intervalo de confianza (los valores numéricos utilizados en este ejemplo se han
elegido arbitrariamente).

INTERVALO SIGMA
Definición estadística: Un intervalo c-sigma es un intervalo de confianza simétrico centrado en la media yque se extiende c veces la desviación estándar a ambos lados de la media.

LEY DE LOS GRANDES NÚMEROS
Definición estadística: Teorema matemático que consagra formalmente el concepto ampliamente
difundido de que un promedio se aproxima más a la media a medida que aumenta el número deobservaciones.

MEDIA
Definición estadística: La media, media de la población, esperanza o valor esperado es, en términos
generales, una medida del valor central en torno al cual tienden a ubicarse los valores muestrales de una
distribución de probabilidades. La media muestral o promedio aritmético es un estimador de la media. Es
un estimador insesgado y coherente de la media de la población (valor esperado) y es en sí misma una
variable aleatoria con su propio valor de varianza. La media muestral es la suma de todos los valores
dividida por el número de valores:x =1 n∑ x i (xi , i = 1,.., n son elementos de una muestra)n i

MEDIA ARITMÉTICA
Definición estadística: La suma de los valores dividida por el número de valores [7]*.

MEDIANA
Definición estadística: La mediana o mediana de la población es un valor que divide en dos mitades laintegral de una FDP. En el caso de las FDP simétricas, es igual a la media. La mediana es el percentil 50 de la
población.
La mediana de la muestra es un estimador de la mediana de la población. Es el valor que divide en dos
mitades iguales una muestra ordenada. Si hay 2n + 1 observaciones, se toma la mediana como el valor ubicado
en la posición (n + 1) de la muestra ordenada. Si existen 2n observaciones, se considera que la mediana es el* Véanse las referencias (pág. A3.23).

A3.16

Orientación del IPCC sobre las buenas prácticas y la gestión de la incertidumbre
en los inventarios nacionales de gases de efecto invernaderoAnexo 3

Glosario

valor ubicado en el punto medio entre el enésimo (n) componente de la muestra y el componente ubicado en la
posición (n + 1).

MÉTODO DE MONTE CARLO
Definición para los inventarios: El principio del análisis de Monte Carlo consiste en realizar muchas veces
los cálculos del inventario con una computadora electrónica, permitiendo que la computadora seleccione
al azar, en cada caso, los factores de emisión inciertos o los parámetros del modelo y los datos de actividad
dentro de la distribución de las incertidumbres especificadas inicialmente por el usuario. Las
incertidumbres relativas a los factores de emisión o los datos de actividad suelen ser considerables y pueden notener distribuciones normales. En ese caso, las normas estadísticas convencionales que se utilizan para combinar
incertidumbres se vuelven muy aproximadas. El análisis de Monte Carlo puede resolver esta situación,
generando una distribución de la incertidumbre para la estimación del inventario que sea congruente con las
distribuciones de la incertidumbre de los datos introducidos con respecto a los factores de emisión, losparámetros del modelo y los datos de actividad.

MODA
Definición estadística: Las distribuciones pueden tener una o más modas. En la práctica, generalmente
encontramos distribuciones con una sola moda (unimodales). En este caso, la moda o moda de la población deuna FDP es la medida de un valor central en torno al cual tienden a ubicarse los valores muestrales
tomados de una distribución de probabilidades y es, en términos generales, el valor que tiene la más altaprobabilidad de ocurrir.
La moda de la muestra es un estimador de la moda de la población que se calcula subdividiendo el rango
de la muestra en subclases iguales, contando cuántas observaciones quedan comprendidas dentro de cadaclase y seleccionando el punto central de la clase (o clases) al que corresponda el mayor número deobservaciones.

MODELO
Definición estadística: Un modelo es una abstracción de base cuantitativa de una situación real que puede
simplificar o pasar por alto ciertos aspectos de ésta para centrar la atención en sus elementos más
importantes.
Ejemplo: La relación en la cual las emisiones son iguales a un factor de emisión multiplicado por un nivel deactividad es un modelo sencillo. El término “modelo” se utiliza también a menudo para hacer referencia a laejecución, mediante un programa de computadora, de una abstracción de modelo que calcula un conjunto deresultados para un determinado conjunto de valores de entrada – como los modelos numéricos del clima
mundial.

MODELO LINEAL
Definición estadística: Se dice que una variable y es linealmente dependiente (o es una función lineal) delas variables x1, x2, … si y puede expresarse mediante la fórmula y = b0 + b1x1 + b2x2 + … donde lostérminos b son números constantes.
Una función se considera lineal o no según el contexto en el que se aplique.
Ejemplo: Una emisión E se expresa normalmente como el producto de un factor de emisión F y un nivel deactividad A. En los casos en que F es una constante fija y E varía solamente cuando varía A, E es linealmente
dependiente de A. En cambio, cuando tanto F como A se consideran variables (como cuando se aplica laecuación de propagación del error para estimar la varianza de E como función de las varianzas y covarianza de Ay F), E no es una función lineal de F y A.

Orientación del IPCC sobre las buenas prácticas y la gestión de la incertidumbre
en los inventarios nacionales de gases de efecto invernadero

A3.17

Anexo 3

Glosario

MODELO NO LINEAL
Definición estadística: Un modelo es no lineal cuando la relación entre sus valores iniciales y sus valores
finales no es lineal (véase Modelo lineal).

MOMENTOS(DE LA VARIABLE ALEATORIA)
Definición estadística: Un momento de una población de una variable X en torno a una constante dada α
se define como el valor esperado de la variable aleatoria (X – α)k , es decir, E(X – α)k. Cuando α es igual ala media de la población, µ, el momento E(X – µ)k se denomina k-ésimo momento central de X. Estos son
importantes porque los cálculos estadísticos se basan normalmente en los momentos de la FDP más que en la
propia FDP. Los momentos que se dan con mayor frecuencia son la media y la varianza.
La media muestral es el primer momento en torno al cero y la varianza es el segundo momento central. La
asimetría y la curtosis son dos funciones comúnmente utilizadas de los momentos centrales que caracterizan laforma de la FDP.
Los momentos de la muestra son estimadores de los momentos de la población. El momento de la muestra
de orden k es la media aritmética de la k-ésima potencia de la diferencia entre los valores observados y su
promedio.

MUESTRA
Significado estadístico: Una muestra es un conjunto finito de observaciones obtenidas de una población.

MUESTRA ALEATORIA SIMPLE
Definición estadística: Una muestra de n elementos elegidos de una población tal que cada una de lasmuestras posibles tiene la misma probabilidad de ser elegida.

MUESTREO POR HIPERCUBO LATINO
Definición estadística: La técnica de muestreo por Hipercubo Latino consiste en seleccionar los valores
iniciales para la ejecución de un modelo en computadora, estratificando el rango de cada uno de los datos
de entrada del modelo, y garantizando que se seleccionen valores iniciales de cada rango de datos deentrada del modelo.

PARÁMETROS DE LA POBLACIÓN
Definición estadística: Son los parámetros de la distribución de probabilidad que caracteriza a una
población. Los parámetros de población que se utilizan más comúnmente son los momentos – como la
media y la desviación estándar en el caso de la distribución normal. Es una cantidad que se emplea para
describir la distribución de probabilidad de una variable aleatoria [7]*.

PERCENTIL
Definición estadística: El percentil k-ésimo o percentil de la población es un valor que separa la parte k* Véanse las referencias (pág. A3.23).

A3.18

Orientación del IPCC sobre las buenas prácticas y la gestión de la incertidumbre
en los inventarios nacionales de gases de efecto invernaderoAnexo 3

Glosario

inferior de la integral de la FDP – es decir, una integral de una FDP que disminuye a partir del percentilk-ésimo hacia densidades de menor probabilidad.
El percentil de población k-ésimo (0 ≤ k ≤ 100) de una población que tiene una función de distribución F(x) es
igual a z donde z satisface la función F(z) = k/100
El percentil k-ésimo de la muestra es una aproximación del percentil de la población que se deriva de una
muestra. Es el valor por debajo del cual se encuentra el porcentaje k de las observaciones.

POBLACIÓN
Definición estadística: La población o universo es la totalidad de los elementos estudiados. En el caso de
una variable aleatoria, se considera que la distribución de probabilidad define la población de esa
variable [7]*.
Ejemplo: todos los experimentos o acontecimientos concebibles de un determinado tipo.

PRECISIÓN
Definición para los inventarios: La precisión es lo opuesto a la incertidumbre en el sentido de que cuantomás preciso es algo, menos incierto es.

PROBABILIDAD
Definición estadística: Una probabilidad es un número real en la escala de 0 a 1 asociado a unacontecimiento aleatorio ([7]*, C.2.1). La probabilidad puede interpretarse de distintas maneras. Según una
interpretación, la probabilidad tiene la naturaleza de una frecuencia relativa (es decir, la proporción de todos losresultados que corresponden a un acontecimiento), mientras que, según otra interpretación, la probabilidad es
una medida del grado de convicción. La probabilidad de que ocurra un acontecimiento aleatorio E se indica amenudo como Pr(E). Las probabilidades también pueden expresarse en términos porcentuales. La teoría de laprobabilidad es una rama de las matemáticas creada a partir de fundamentos axiomáticos, cuyos resultados
constituyen la base de la inferencia estadística.

PROPAGACIÓN DE LAS INCERTIDUMBRESDefinición estadística: Las normas de propagación de las incertidumbres establecen la forma de combinar
de manera algebraica las medidas cuantitativas de la incertidumbre vinculadas a los valores de entrada
de las fórmulas matemáticas utilizadas en la compilación de los inventarios, a fin de obtener las medidas
correspondientes de la incertidumbre de los valores de salida. Véase el capítulo 6, "La cuantificación delas incertidumbres en la práctica", y el anexo 1, "Base conceptual del análisis de la incertidumbre".

REGRESIÓN LINEAL
Definición estadística: El método de regresión lineal permite ajustar una línea recta a un conjunto depuntos correspondientes a datos observados, teniendo en cuenta los efectos de la variabilidad de lasobservaciones.
Ejemplo: Si las observaciones de las emisiones se trazan gráficamente en función de los niveles de actividad
correspondientes, la curva de la línea ajustada mediante regresión lineal ofrece una estimación del factor deemisión adecuado. Esta técnica puede utilizarse también para estimar una tendencia lineal de una cantidad que
varía con el tiempo.

* Véanse las referencias (pag. A3.23)

Orientación del IPCC sobre las buenas prácticas y la gestión de la incertidumbre
en los inventarios nacionales de gases de efecto invernadero

A3.19

Anexo 3

Glosario

RESIDUO
Significado estadístico: En el caso de un valor observado cuyo comportamiento es modelado por un
modelo estadístico, el residuo es la diferencia entre el valor observado y el valor pronosticado por elmodelo, por ejemplo por la regresión lineal. El residuo es, por lo tanto, el componente de una observación que
no puede ser explicada por el modelo.

SENSIBILIDAD
Definición estadística: La sensibilidad es la medida en que una cantidad responde a un cambio en otra
cantidad conexa. La sensibilidad de una cantidad Y que es afectada por cambios en otra cantidad X, se definecomo el cambio producido en Y, dividido por el cambio producido en X que provocó los cambios en Y.

SERIE TEMPORAL
Definición estadística: Una serie temporal es una serie de valores que resultan afectados por procesos
aleatorios y que se observan como puntos sucesivos (pero generalmente equidistantes) en el tiempo.

SESGO
Definición para los inventarios: Un error sistemático del método de observación, cuyo valor se desconoceen la mayoría de los casos. El sesgo puede introducirse debido al uso de instrumentos de medición que no estáncorrectamente calibrados, o si se seleccionan elementos de una población equivocada, o si se favorecen
determinados elementos de una población, etc.
Definición estadística: La diferencia entre el valor esperado de un estadístico y el parámetro que éste estima.
Véase Estimador insesgado.
Ejemplo: Si para estimar la emisión fugitiva total de los sistemas de transporte y distribución de gas se utilizan
solamente mediciones de las fugas de los ductos de presión alta y media, y no se toman debidamente en cuenta
las fugas en la red de distribución de baja presión (que son mucho más difíciles de medir), se puede producir unsesgo.

TÉCNICA DE BOOTSTRAP
Definición estadística: La técnica de bootstrap es uno de los métodos estadísticos que hacen un uso
intensivo del cálculo y que utilizan generalmente el remuestreo reiterado de un conjunto de datos para
evaluar la variabilidad de las estimaciones de los parámetros.

TENDENCIA
Definición para los inventarios: La tendencia de una cantidad mide su tendencia relativa a lo largo de un
período de tiempo, de tal modo que un valor de tendencia positiva indica un aumento de la cantidad, y unvalor negativo indica una disminución. Se define como la proporción del cambio que sufre la cantidad a lolargo del período, dividido por el valor inicial de la cantidad, y generalmente se expresa ya sea como un
porcentaje o como una fracción.

*

A3.20

Véanse las referencias (pág. A3.23).

Orientación del IPCC sobre las buenas prácticas y la gestión de la incertidumbre
en los inventarios nacionales de gases de efecto invernaderoAnexo 3

Glosario

TEOREMA DEL LÍMITE CENTRALDefinición estadística: Nombre genérico con el que se designa a una clase de teoremas
matemáticos/estadísticos que, expresado en términos muy generales, postulan que la media aritmética den variables aleatorias distribuidas de manera independiente se aproxima a una distribución normal a
medida que n tiende al infinito. Esto es verdadero en el caso de las distribuciones subyacentes de las variables
que suelen encontrarse en la práctica, y también se aplica sin duda a cualquiera de las distribuciones que suelen
encontrarse en el contexto de los inventarios de gases de efecto invernadero. En el caso de los inventarios, elteorema da una orientación para interpretar las varianzas combinadas de la emisión total (que es la suma de lasemisiones sectoriales). Asimismo, y en determinadas condiciones, el teorema del límite central puede justificar
la aproximación de que el total de emisiones de un inventario preparado con el método de abajo hacia arriba
tiene una distribución normal.

TRANSPARENCIA
Definición para los inventarios: Transparencia significa que las hipótesis y metodologías utilizadas en un
inventario deberán explicarse con claridad para facilitar la reproducción y evaluación del inventario por
los usuarios de la información suministrada. La transparencia de los inventarios es fundamental para que
tenga éxito el proceso de comunicación y examen de la información.

VALIDACIÓN
Definición para los inventarios: La validación es el establecimiento de métodos y fundamentos sólidos. En
el contexto de los inventarios de emisiones, la validación consiste en verificar que el inventario se hayacompilado correctamente, de conformidad con las directrices e instrucciones para la presentación de losinformes. La validación comprueba la coherencia interna del inventario. Se utiliza en el plano jurídico para dar
una confirmación o aprobación oficial a un acto o un producto. [6]*VALOR ESPERADO
Definición estadística: Véase Media.

VALOR EXTREMO
Definición estadística: Los valores extremos de una muestra son los valores máximo y mínimo de lamuestra. La teoría estadística de los valores extremos se refiere a la estimación de las distribuciones deesos valores extremos para grandes valores de n.

VARIABILIDAD
Definición estadística: La variabilidad se refiere a las diferencias observadas que pueden atribuirse a laverdadera heterogeneidad o diversidad de una población. La variabilidad deriva de procesos que, o bien son
intrínsecamente aleatorios, o bien tienen una naturaleza y efectos influyentes pero desconocidos. Generalmente,la variabilidad no se reduce mediante nuevas mediciones o estudios, pero se puede caracterizar utilizando
cantidades como la varianza de la muestra. [6]*VARIABLE ALEATORIA
Definición estadística: Una variable que puede asumir cualquiera de los valores de un determinado
conjunto de valores y con la cual se asocia una distribución de probabilidad. Una variable aleatoria que* Véanse las referencias (pág. A3.23).

Orientación del IPCC sobre las buenas prácticas y la gestión de la incertidumbre
en los inventarios nacionales de gases de efecto invernadero

A3.21

Anexo 3

Glosario

sólo puede asumir valores aislados se denomina “discreta”. Una variable aleatoria que puede asumir
cualquier valor dentro de un intervalo finito o infinito se denomina “continua” [7]*.

VARIANZA
Definición estadística: La varianza, o varianza de la población, es un parámetro de una FDP, que expresa
la variabilidad de la población. Es el segundo momento central de una variable aleatoria. La varianza de lamuestra se define como una medida de dispersión, que es la suma de los cuadrados de las desviaciones de lasobservaciones de su promedio, dividida por el número de observaciones menos uno [7]*. EMBED
1 n
2
s2 =
∑ ( x i − x)n −1 i

VARIANZA DE LA MEDIA MUESTRAL
Definición estadística: La media de una muestra tomada de una población es en sí misma una variable
aleatoria, con su propio comportamiento característico y su propia varianza. Para esas medias
muestrales, la estimación apropiada de la varianza no es la varianza de la muestra, que estima lavariabilidad asociada a un único valor simple, sino un valor inferior, igual a la varianza de la muestra
dividida por el tamaño de la muestra.

VERIFICACIÓN
Definición para los inventarios: La verificación se refiere al conjunto de actividades y procedimientos que
pueden llevarse a cabo durante la planificación y la elaboración de un inventario, o después determinarlo, y que puede contribuir a establecer su confiabilidad para los usos que se le pretende dar a ese
inventario. Generalmente se emplean métodos ajenos al inventario para comprobar la veracidad del inventario,
entre ellos comparaciones con estimaciones realizadas por otros organismos o con mediciones de las emisiones ylas absorciones determinadas a partir de las concentraciones atmosféricas o gradientes de concentración de esos
gases [6]*.

* Véanse las referencias (pág. A3.23).

A3.22

Orientación del IPCC sobre las buenas prácticas y la gestión de la incertidumbre
en los inventarios nacionales de gases de efecto invernaderoAnexo 3

A3.3

Glosario

REFERENCIAS[1] Brandt S. (1970). Computational Methods in Statistics and Data Analysis. North-Holland, Amsterdam,
Países Bajos.
[2] Wonnacott R. y Wonnacott T. (1990). Introductory Statistics for Business and Economics. John Wiley,
Nueva York, EE.UU.
[3] Zijp W.L. (1987). Treatment of measurement of Uncertainties. ECN-194, Petten, Países Bajos.
[4] Martin B.R. (1971). Statistics for Physicists. Academic Press, Londres, Reino Unido.
[5] Kendall M. G, Stuart A. (1966). The Advanced Theory of Statistics. Charles Grifiin & Co.Ltd, Londres,
Reino Unido.
[6] Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático (IPCC) (1998). Meeting Report:
Managing Uncertainty in National Greenhouse Gas Inventories, Informe de la reunión celebrada en París,
13 al 15 de octubre de 1998, Programa IPCC/OCDE/AIE sobre inventarios nacionales de gases de efecto
invernadero.
[7] Organización Internacional de Normalización (ISO) (1993). Guide to the expression of uncertainty inmeasurement.(Guía para la expresión de la incertidumbre en las mediciones). ISBN 92-67-10188-9, ISO,
Ginebra, Suiza.
[8] Kotz, S. y Johnson, N.L. (1988). Encyclopaedia of Statistical Sciences. 9 volúmenes, John Wiley & Sons,
Nueva York, EE.UU.
[9] Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático (IPCC) (1997). Revised 1996 IPCC
Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories: Volume 1 Reporting Instructions. (Directrices del
IPCC para los inventarios nacionales de gases de efecto invernadero, versión revisada en 1996: Volumen I,
Instrucciones para realizar el informe del inventario). J.T. Houghton y otros, IPCC/OCDE/AIE, París,Francia.

Orientación del IPCC sobre las buenas prácticas y la gestión de la incertidumbre
en los inventarios nacionales de gases de efecto invernadero

A3.23