5.5 UncertaintiesOf course it is ve

5.5 Uncertainties
Of course it is very important to pay attention to the uncertainties in the methodology that is used to calculate the indicators. We distinguish two types:
1 Uncertainties about the correctness of the models used.
2 Data uncertainties.
The first type of uncertainties include value choices like the choice of the time horizon in the damage model, or the question whether we should include an effect even if the scientific proof that the effect exists is incom- plete.
The data uncertainties refer to difficulties in measuring or predicting effects. This type of uncertainties is relatively easy to handle and can be expressed as a range or a standard deviation. Uncertainties about the correctness of the model are very difficult to express as a range.

Kết quả (Việt) 1:

5.5 sự không chắc chắnTất nhiên, nó là rất quan trọng để chú ý đến sự không chắc chắn trong các phương pháp được sử dụng để tính toán các chỉ số. Chúng tôi phân biệt hai loại:1 sự không chắc chắn về tính đúng đắn của các mô hình được sử dụng.2 dữ liệu bất trắc.Các loại đầu tiên của sự không chắc chắn bao gồm sự lựa chọn giá trị như sự lựa chọn của đường chân trời thời gian trong các mô hình thiệt hại, hoặc câu hỏi cho dù chúng tôi nên bao gồm một hiệu quả ngay cả khi bằng chứng khoa học rằng hiệu quả tồn tại là công-plete.Sự không chắc chắn dữ liệu tham khảo để những khó khăn trong đo hoặc dự đoán hiệu ứng. Đây là loại của sự không chắc chắn là tương đối dễ dàng để xử lý và có thể được biểu thị dưới dạng một phạm vi hoặc một độ lệch chuẩn. Sự không chắc chắn về tính đúng đắn của các mô hình là rất khó khăn để thể hiện như một phạm vi.

Kết quả (Việt) 2:

5.5 Sự biến
Tất nhiên nó là rất quan trọng để chú ý đến những bất ổn trong phương pháp được sử dụng để tính toán các chỉ số. Chúng tôi phân biệt hai loại:
1 điều không chắc chắn về tính đúng đắn của mô hình được sử dụng.
2 không chắc chắn liệu.
Các loại đầu tiên của sự không chắc chắn bao gồm sự lựa chọn giá trị như sự lựa chọn của những chân trời thời gian trong mô hình thiệt hại, hoặc các câu hỏi liệu chúng ta cần có một tác dụng ngay cả khi các bằng chứng khoa học về các tác dụng tồn tại là plete incom-.
Sự không chắc chắn liệu này đề cập đến những khó khăn trong việc đo lường hoặc dự đoán tác dụng. Đây là loại hình không chắc chắn là tương đối dễ dàng để xử lý và có thể được diễn tả như một phạm vi hay một độ lệch chuẩn. Không chắc chắn về tính đúng đắn của mô hình là rất khó diễn tả như một loạt.