feat(episode): DEPURA_statsdoctoral-v20-el-gap-arsenal-estads_S20260705.R3_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD

Skill: NONE | Type: troubleshooting
Summary: EPISODIO 3 — BLINDADAS: STATS_DOCTORAL v2.0 — el gap "arsenal estadístico de alt

episodes/DEPURA_statsdoctoral-v20-el-gap-arsenal-estads_S20260705.R3_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD.md

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+
+🎯 **Sub-sprint completo y verificado.** STATS_DOCTORAL v2.0 tiene el arsenal frontera, con **prueba empírica** (no palabra):
+
+## STATS_DOCTORAL v2.0 — el gap "arsenal estadístico de alto calibre" cerrado
+
+| Método frontera | Verificado por |
+|---|---|
+| **E-values / anytime-valid (SAVI)** | control tipo-I time-uniform ≤α + potencia >0.9 bajo alternativa |
+| **Conformal prediction** | cobertura empírica ≥1-α sobre datos sintéticos |
+| **BCa bootstrap** (Efron, hand-written) | cobertura de la media + reproducibilidad seeded |
+| **Meta-análisis DerSimonian-Laird** | caso conocido reproduce pooled/I² |
+| **Bradley-Terry** | dominante → rating máximo + convergencia |
+| **Bayesian A/B (Beta-Binomial)** | P(A>B)→1 cuando A domina, →0.5 en empate |
+| **Power analysis** | monotonicidad efecto↓→n↑ |
+| **MCMC Metropolis-Hastings** | recupera posterior conjugado conocido |
+
+- **`skills/stats-doctoral/lib/frontier.py`** (numpy-puro, sin scipy, helpers `_norm_ppf` Acklam / `_norm_cdf` erf) + 8 test files + conftest. **48 tests verdes.**
+- **CLAUDE.md → v2.0** con la sección "Módulos Frontera" documentando los 8 métodos.
+- **Origen honesto:** workflow 8 agentes (`wkrxpgqq1`) — 1 (BCa) falló por rate-limit del API, lo escribí yo (Efron 1987); reconciliado con éxito.
+- **SENTINEL POST-FLIGHT self ~92/100 CERTIFIED** (caveat honesto SEN-J1: auto-evaluación; merece tu spot-check).
+
+**Este skill v2.0 consume `eval-instrument-forge` en su familia I** → el forge ahora tiene un arnés estadístico de verdad detrás, y Ember gana inferencia de alto calibre en CUALQUIER tarea.