标准正态逆 CDF

import { normalQuantile } from '@visactor/vutils';
normalQuantile(0.975); // 约 1.95996398454

normalQuantile(p) 复用回归区间原有的 Acklam 近似。p 在 (0,1) 返回有限分位数，0 / 1 返回 −Infinity / Infinity，非法概率或非有限输入返回 NaN。SciPy 1.13.1 基准检查尾部 1e-12 至 1−1e-12 和分段边界，绝对误差小于 5e-8。回归区间也调用此工具，避免维护重复实现。

回归区间的 alpha 表示显著性水平，置信度为 1-alpha，默认 alpha=0.05。区间通过下尾概率计算临界值，避免 1-alpha/2 在 alpha 极小时舍入为 1。

alpha=0 时，正标准误产生无限区间，零标准误产生退化区间；alpha=1 产生退化区间。非有限 alpha 或超出 [0,1] 的值产生 NaN 区间端点。

LOWESS 回归

regressionLowess 保留历史默认参数 span=0.3、iterations=2；仅省略的参数使用默认值，显式 iterations=0 仍表示不做稳健重加权。默认使用全部有效观测；数值稳定性、最近邻选择以及同一模型下 predict、evaluateGrid、fitted 和置信区间均值一致性的修复继续保留。

需要对齐 statsmodels 默认参数的调用方，应显式指定 span=2/3、iterations=3。StatPlots 已显式传入这些参数，不依赖 VUtils 的默认选择。

import { regressionLowess } from '@visactor/vutils';

const data = [0, 1, 2, 3, 4].map(x => ({ x, y: x + Math.sin(x) }));
const model = regressionLowess(data); // span=0.3、iterations=2
const statsmodelsModel = regressionLowess(data, undefined, undefined, {
  span: 2 / 3,
  iterations: 3
});