Дано: массивы `y_control`, `y_treatment` -- метрика (выручка) после теста, и `x_control`, `x_treatment` -- та же метрика ДО теста (ковариата). Примените CUPED-коррекцию для уменьшения дисперсии и сравните с обычным t-тестом. Шаги: - theta = Cov(X, Y) / Var(X) по всем данным - y_cuped = y - theta × (x - mean(x)) - t-тест по скорректированным данным Сохраните dict {"naive": {"p_value":...}, "cuped": {"p_value":..., "theta":..., "var_reduction":...}} (округлённые до 4 знаков) в `result`.
cuped variance_reduction ab_test statistics