Descripción: El Modelo Generativo Cuantílico es un enfoque estadístico que utiliza cuantiles para representar la distribución de datos. A diferencia de los modelos generativos tradicionales que suelen basarse en supuestos paramétricos, este modelo se centra en la estimación de la función de distribución acumulativa (CDF) a través de sus cuantiles. Esto permite una representación más flexible y robusta de la variabilidad en los datos, ya que los cuantiles dividen la distribución en segmentos iguales, proporcionando una visión más detallada de la dispersión y la tendencia central. Este modelo es especialmente útil en contextos donde los datos pueden no seguir una distribución normal o cuando se presentan colas pesadas. Además, su capacidad para capturar la heterogeneidad en los datos lo hace valioso en diversas aplicaciones, incluyendo estadísticas, procesamiento de datos y análisis de riesgos. La implementación de modelos generativos cuantílicos puede facilitar la generación de nuevos datos sintéticos que preserven las características estadísticas de los datos originales, lo que es crucial en tareas como la simulación y el análisis predictivo.
