egutierrez
988e901066
Añade campos params y output al frontmatter YAML de las 506 funciones del registry. Cada parámetro tiene descripción semántica (qué representa, unidades, rango típico) y cada función describe qué produce su output. Permite a agentes razonar sobre cadenas de composición (ej: prices → log_return → sharpe_ratio) sin leer código.
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name: pearson
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kind: function
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lang: py
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domain: datascience
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version: "1.0.0"
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purity: pure
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signature: "def pearson(xs: list, ys: list) -> float"
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description: "Calcula el coeficiente de correlacion de Pearson entre dos listas de floats."
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tags: [statistics, correlation, python]
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uses_functions: []
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uses_types: []
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returns: []
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returns_optional: false
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error_type: ""
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imports: [math]
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params:
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- name: xs
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desc: "lista de valores numericos de la primera variable (ej: [1, 2, 3])"
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- name: ys
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desc: "lista de valores numericos de la segunda variable, misma longitud que xs"
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output: "coeficiente de correlacion de Pearson en rango [-1, 1]. 1.0=correlacion perfecta positiva, -1.0=negativa, 0.0=sin correlacion"
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tested: false
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tests: []
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test_file_path: ""
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file_path: "python/functions/datascience/datascience.py"
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## Ejemplo
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```python
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r = pearson([1, 2, 3], [2, 4, 6])
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# r = 1.0
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```
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## Notas
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Usa solo math stdlib. No requiere numpy. Retorna 0.0 si las listas tienen longitud diferente, estan vacias, o la desviacion es cero.
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