Un post de nicho, pero gran parte de los procesos de probabilidad / estocásticos de grado consiste en trabajar con distribuciones que son representaciones inferiores a un modelo determinado pero que tienen propiedades analíticas bastante buenas (por ejemplo, gamma). Sospecho que este requisito ha desaparecido con Cursor y nos centraremos en modelos puramente computacionales que maximizan el ajuste a la realidad frente a la manejabilidad analítica. Probablemente esto ha sido la norma entre los ingenieros durante muchos años (? Sospecho que sí, pero no estoy seguro), pero ahora se convertirán en la norma en todas las disciplinas matemáticas gracias a Cursor En plan: "Vale, solo muestrea de Lognormal el 75% de las veces y de Pareto(a=3,5) el 25% de las veces y déjame ver cómo queda" Esto puede ser completamente obvio para los ingenieros, pero es una gran mejora para quienes estudiamos economía o cualquier disciplina de modelado antes de 2020 y tuvimos que resolver estas cosas a mano y estábamos extremadamente limitados en los modelos que podíamos construir como consecuencia