Lorenz, la ley de números grandes, el problema de agregación y la paradoja de Simpson

No existen verdades analíticas o triviales para explicar el efecto mariposa de Lorenz. El efecto mariposa se descubrió cuando Lorenz puso a correr unos algoritmos con inputs ligeramente diferentes en sus decimales, y fue a tomarse un café. Cuando volvió (estamos hablando de las primeras computadoras), los algoritmos que tenían inputs iguales, estaban tirando outputs completamente sin sentido e inconsistentes entre sí. Todos los modelos tienen este aspecto de caos, pero los que usan modelos matemáticos ¿saben qué hacen? Corren los modelos hasta aproximadamente tres t o períodos de tiempo, y hasta ahí dejan de correr sus algoritmos, porque a partir de aproximadamente ese punto, los algoritmos aún siendo iguales entre sí, se vuelven inconsistentes y empiezan a tirar outpus sin sentido, cosa que ellos temen pavorosamente y fingen que esto no existe, simplemente deteniendo los modelos y algoritmos. Es un aumento progresivo del caos que corre paralelo a la ley de números grandes y su media aritmética constante. Se podría decir que es el reverso exacto de la ley de números grandes, y esto podría provocar que la relación entre las leyes de recurrencia estadística y la aperiodicidad del caos (y ya no de la estocástica), confluyan inconsistente y contradictoriamente del mismo modo que el problema de agregación de la economía, o la paradoja de Simpson.