feat(stats): correlation_matrix 按方案 A 拆成三个函数，收口返回契约（L0 9/12）

用户 2026-10-03 拍板方案 A（见决策 41），由 Codex 落地。

拆成三个函数:
- correlation_matrix  -> 数值系数矩阵（对角线 1.0）
- correlation_pvalues -> 数值 p 值矩阵（对角线 NaN）
- correlation_table   -> 星标字符串表（对角线 1.000 不带星）
三者共用 _check_corr_args 守卫与成对删缺失口径；correlation_table 在最外层调另外两个。
理由: 字符串表做不了后续计算（挑高相关对、喂聚类/PCA、画热力图），反过来随时能格式化；
      一旦返回字符串，数值信息不可逆地丢失。

顺带修掉两处:
- 对角线 p 值由 0.0 改成 NaN —— 写 0 会被下游读成"极显著"，而"自己和自己"没有 p 值
- p 值与 r 现在用同一批观测: 先成对 dropna() 再算，并同样尊重 min_periods。
  此前 corr 是成对删缺失、pearsonr 不删，两者样本量不同，r 与 p 对不上
- p 值只算上三角再镜像（成对变量的 p 天然对称），省一半重复计算

tests: test_correlation_matrix_diagonal_is_one 摘掉 xfail 转正；新增 8 条
  （数值性+对称性、非数值列跳过、p 值对照解析式 t = r*sqrt((n-2)/(1-r^2))、
   对角线 NaN、成对删缺失口径、min_periods、对角线无星标、表格与数值输出一致）。
  测试 105 passed / 38 skipped / 1 xfail -> 114 passed / 38 skipped / 0 xfail。

验证: pytest 114 passed / 38 skipped；ruff All checks passed；pyright 0 errors。

docs: STATUS.md（L0 9/12 + 决策 41 + 下一步）；CHANGELOG；
      personal-pitfalls 追加第 14 条（把"能看的表"和"能算的表"塞进同一个返回值）；
      roadmap 记录 correlation_matrix 的两个伴随函数

docs/dev/personal-pitfalls.md

@@ -217,3 +217,20 @@
   `if x:` 对 `DataFrame` / `Index` / 多元素 `ndarray` 会抛同一个歧义错误；
   ③ 新写的分支，**至少拿 0 / 1 / 多三种形状各跑一遍**，单列能过不代表多列能过。
 - 首次：2026-10-03｜复发：0
+
+### 14. 把"能看的表"和"能算的表"塞进同一个返回值
+
+- 现象：`correlation_matrix` 返回的是一张**带显著性星标的字符串表**（`1.000***` 这种），
+  直接贴论文很爽。但同一个函数在 docstring 里承诺的是"值 = 相关系数"，
+  L0 用例也断言 `np.allclose(np.diag(...), 1.0)` —— 字符串表两样都做不到：
+  拿到结果的人**没法**挑高相关对、喂给聚类 / PCA、画热力图。
+  于是这条用例只能先挂 `xfail`，实现和契约顶在那里。
+- 为什么会错：写的时候想的是"我最后要看到什么"（论文里的那张表），
+  没想"调用方还要拿它**算什么**"。展示需求是**输出端**的事，不该侵占返回值。
+  一旦返回字符串，数值信息就**不可逆地丢了**（你可以随时把数字格式化成字符串，
+  但没法把 `"0.570***"` 还原成 `0.570` 和小数点后丢失的精度）。
+- 以后怎么防：① 一个函数只返回**一种东西** —— 要么是数据，要么是给人看的展示；
+  ② 判据是"这个返回值还能不能参与下一步计算"：不能，就该拆成两个函数；
+  ③ 拆的时候让**计算型**当主函数、**展示型**去调它（`correlation_table` 调
+  `correlation_matrix` + `correlation_pvalues`），而不是反过来。
+- 首次：2026-10-03｜复发：0