El coeficiente de variación alfa es un parámetro crítico en el modelo de Tiempo de Paso Browniano (BPT), utilizado para cuantificar la variabilidad de los intervalos de recurrencia de grandes terremotos. En este artículo, se propone un nuevo método de estimación para alfa basado en secuencias paleosísmicas a través de múltiples fallas dentro de una región tectónica dada. Al integrar simulaciones de Monte Carlo con un marco bayesiano, el método evalúa la distribución de probabilidad de alfa sin asumir que el intervalo de recurrencia promedio de la muestra es igual a la media verdadera, evitando así el sesgo epistémico. Para validar el método, se realizaron 1,000,000 simulaciones en dos áreas de estudio de diferentes escalas espaciales. En las Montañas Qilian Occidentales-Corredor Hexi, la media posterior de alfa es 0.36 (sin incertidumbre de datación) y 0.34 (con incertidumbre). Ampliando el análisis a 29 fallas en el oeste de China, el alfa estimado aumenta a 0.39 (sin incertidumbre de datación) y 0.36 (con incertidumbre), con límites de incertidumbre sustancialmente reducidos. Los resultados revelan que aumentar el número de secuencias paleosísmicas reduce significativamente la incertidumbre en la estimación de alfa, mientras que considerar la incertidumbre de datación tiene solo un impacto menor. La metodología proporciona un marco robusto para derivar parámetros de variabilidad de recurrencia específicos de la región y resulta particularmente valiosa para regiones tectónicamente activas donde los registros de fallas individuales son escasos pero en conjunto forman conjuntos de datos completos a través de múltiples sistemas de fallas.