Поправка метрики пользователей по CUPED

Напишите cuped_adjust(pre, post).

• pre — значения метрики пользователей до теста, post — во время теста, списки одной длины (не меньше одного элемента), i-й элемент — один пользователь.
• theta = cov(pre, post) / var(pre), где ковариация и дисперсия считаются по одной и той же формуле (например, суммы произведений отклонений от средних — множитель сокращается).
• Скорректированное значение: post_i − theta × (pre_i − mean(pre)).
• Если дисперсия pre равна нулю, theta = 0.
• Верните список скорректированных значений, округлённых до трёх знаков.

def cuped_adjust(pre, post):
    # ваш код
    return None