El estudio evaluó el comportamiento de los sensores de bajo de costo de la marca PurpleAir (PA-II) con el fin de determinar una ecuación de corrección de registros de PM2.5, a partir de variables meteorológicas y concentración de PM10 y PM1.0. El estudio partió de la premisa de que este tipo de tecnología tiende a presentar sesgos con respecto a mediciones realizadas por estaciones de referencia y que la aplicación de ecuaciones de corrección suele reducir esta diferencia. En este estudio se encontró que los equipos PA-II suelen presentar sesgos en las mediciones de temperatura y humedad con respecto a las mismas mediciones realizadas por estaciones de superficie, y esto es atribuido a la ubicación de los sensores dentro del equipo de monitoreo, así como los límites físicos inherentes derivados de las teorías de dispersión de Mie. Así mismo, se sabe que suelen sobreestimar las concentraciones de PM2.5 bajo condiciones de humedad por encima del 75%. Siendo así que se evaluaron 13 modelos de regresión lineal simple y múltiple. Cada uno de ellos fue considerando uno o más términos aditivos con el fin de evaluar el ajuste del modelo. Estas ecuaciones se evaluaron según las métricas error residual y R2 ajustado. Para el conjunto de datos se seleccionó el modelo 12, el cual considera la adición de los términos de PM2.5, temperatura, humedad, PM10 y PM1.0 de manera sumativa, el cual mostró un R2 de 99% y un error residual de 0.6408. Con este análisis se observó que la adición de las variables de PM10 y PM1.0 al modelo mejoraron significativamente el ajuste, indicando que estas variables pueden ser las prioritarias en el proceso de corrección de mediciones hechas por equipos de bajo costo.