feat(datascience): rigor experimental para papers — effect size, IC, Holm + preregistro inmutable

Subsistema de papers reproducibles (grupo de capacidad `papers`). Añade las
funciones estadísticas que un paper honesto necesita y la función que congela la
hipótesis antes de mirar los datos (anti-HARKing).

Nuevas funciones (puras salvo la última):
- effect_size_cohens_d: Cohen's d + Hedges' g (corrección de sesgo para N
  pequeño) + interpretación cualitativa (negligible/small/medium/large por los
  umbrales de Cohen). Dict-no-throw ante varianza cero / N insuficiente.
- confidence_interval_mean: intervalo de confianza de una media (t de Student) o
  de la diferencia de medias con Welch (df de Welch–Satterthwaite, sin asumir
  varianzas iguales). Dict-no-throw; el IC colapsa al punto cuando la varianza es
  cero.
- preregister_hypothesis (impura): congela hipótesis + plan de análisis en
  papers/<slug>/preregistration.md con frozen_at (UTC) y content_hash (sha256 del
  cuerpo normalizado, no del frontmatter). Inmutabilidad: una vez frozen, un
  contenido distinto se RECHAZA sin sobrescribir (mata el HARKing); idempotente si
  el contenido es idéntico. Siempre dict-no-throw.

Extensión:
- fdr_correction 1.0.0 -> 1.1.0: añade method="holm" (Holm-Bonferroni step-down,
  controla FWER, más potente que Bonferroni simple). Reúsa la maquinaria de
  alineación 1:1 con None/inválidos; no rompe los métodos bh/bonferroni.

Reutiliza del registry: fdr_correction (BH + Bonferroni ya existían) como base
para Holm. pearson y spearman_corr ya cubrían correlación.

Tests: 36 pytest verdes (cohen/hedges 8, confidence/welch 8, fdr/holm/bonferroni
12, preregister 4 + extras), golden contra valores conocidos y validados con
scipy. Golden manual del preregistro: congela, idempotente, rechaza edición
(bytes en disco idénticos al congelado).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>

python/functions/datascience/__init__.py

@@ -59,6 +59,9 @@ from .acf_pacf import acf_pacf
 from .stl_decompose import stl_decompose
 from .to_returns import to_returns
 from .fdr_correction import fdr_correction
+from .effect_size_cohens_d import effect_size_cohens_d
+from .confidence_interval_mean import confidence_interval_mean
+from .preregister_hypothesis import preregister_hypothesis
 from .suggest_reexpression import suggest_reexpression
 from .exploratory_caveats import exploratory_caveats
 from .render_eda_pdf import render_eda_pdf, render_eda_pdf_relational
@@ -90,6 +93,9 @@ __all__ = [
     "stl_decompose",
     "to_returns",
     "fdr_correction",
+    "effect_size_cohens_d",
+    "confidence_interval_mean",
+    "preregister_hypothesis",
     "suggest_reexpression",
     "exploratory_caveats",
     "render_eda_pdf",