fix(vutils): stabilize regression fits and add paired bootstrap

[xile611]

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• 新功能
• Ts 类型更新
• 测试 case 更新
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暂无独立 issue。

💡 问题的背景&解决方案

现有线性/多项式回归在 x 有大偏移时可能返回错误的斜率或零预测，LOWESS 的 predict 与 evaluateGrid 没有使用同一份稳健拟合状态。使用原始样本生成回归曲线和残差时，两条路径因此会得到不同模型。

• 共用中心化/缩放求解器：线性使用稳定中心矩，多项式使用增量 Givens QR；秩不足时采用固定基底的最小范数解，公开 rank，保留已有系数格式。
• LOWESS 在构建时完成稳健迭代，predict、evaluateGrid、fitted 共用同一模型；局部坐标保留混合尺度下的精度，极值距离溢出时使用归一化坐标。重复 x、零核权重与 median=0 采用明确且可测试的规则。
• 新增根导出 regressionBootstrap，完整 (x,y) 成对重采样，每次重新拟合一次；复用 randomLCG / quantileSorted，生成均值响应的逐点 percentile 置信带。退化抽样不删除、不重抽。
• 网格保留整数步长，保持现有柱状回归组件按类别索引取值的调用方式。
• 修复自动标签工作流的旧配置与新版 action 不兼容：迁移到 changed-files / any-glob-to-any-file，固定 actions/labeler v6.2.0 的提交，并覆盖嵌套测试目录。
• 单测 CI 的 Rush 包级执行与 VUtils Jest worker 改为串行，避免性能预算测量时同时运行其他测试进程；保留全部单元/性能用例及原始 100/150/200ms 预算。

import { regressionLinear, regressionBootstrap } from '@visactor/vutils';
const data = [{ x: 0, y: 1 }, { x: 1, y: 3 }, { x: 2, y: 4 }, { x: 3, y: 7 }];
const curve = regressionLinear(data).evaluateGrid(100);
const bounds = regressionBootstrap(data, {
  method: 'linear', grid: curve.map(p => p.x), level: 0.95, resamples: 1000, seed: 0
});

📝 Changelog

Language	Changelog
🇺🇸 English	Stabilize linear/polynomial regression; unify robust LOWESS predictions and add explicit delta interpolation; add paired regression bootstrap confidence bands.
🇨🇳 Chinese	修复回归数值稳定性，统一 LOWESS 稳健预测，新增显式 delta 插值与成对 bootstrap 置信带。

行为调整： LOWESS 默认 span 从 0.3 改为 2/3，iterations 从 2 改为 3；取消默认 1000 样本截断及按 N 自动减少迭代。默认使用全量观测，精确路径存在 O(N²) 成本；大样本可显式选择 delta，maxSamples 的显式用途继续保留。稳健拟合在模型构建时完成，旧曲线和退化预测可能改变。不可表示的系数/结果和没有有效局部观测会明确报错。

既有 confidenceInterval API 保留；本 PR 没有将旧多项式/LOWESS 区间近似声称为新的 bootstrap CI，也没有修改包版本或执行发布。详细契约和迁移影响见 packages/vutils/REGRESSION.md，文档随 npm 包打包。

☑️ 自测

• 文档提供了，或者更新，或者不需要：新增 REGRESSION.md 与调用示例。
• Demo 提供了，或者更新，或者不需要：公共 API 调用示例随文档提供，无 UI 变更。
• Ts 类型定义提供了，或者更新，或者不需要：随根导出生成声明，隔离消费严格类型检查通过。
• Changelog 提供了，或者不需要：上表和行为调整说明。

验证使用 Node.js 22.23.3，基于最新 origin/main（5939197）：

• vutils compile/build 通过；ESLint 0 errors、8 条既有 warnings。
• vutils 全量 53 套 / 276 项通过。含 11 组独立 NumPy/statsmodels 固定数值对照、大偏移、极值/混合尺度、秩不足抽样、确定性与模型一致性。
• 数值对照仅提交固定 JSON 和 TypeScript 测试，不包含 Python 生成脚本，也不要求 Python 运行环境；清理脚本后 11 项固定数据对照测试重新通过。
• 真实构建产物 LOWESS 性能测试通过，保留原 100/150/200ms 预算并验证全量节点；显式 delta 不删除观测。
• 下游 StatPlots 全量 636 项单测及 18 项回归/性能/ESM 浏览器检查通过；现有 VChart Extension 散点三方法和柱状回归调用检查通过。
• 本地打包隔离安装：CJS 编译 140 份下游主例/有效变体、严格 types、三模型 ESM/UMD 实际绘制与 release 通过；开发包没有源码 symlink。未将此联调结果视为 npm 已发布。
• Labeler 使用固定 action 提交的官方解析器与匹配器验证：复现旧配置错误，23 个路径用例通过，除扩展测试目录范围外，其余规则在 582 个已跟踪文件上的匹配结果不变；YAML、action 提交与工作流权限检查通过。

此前并行单测运行中 LOWESS 墙钟预算断言失败；串行执行后，本地 Node.js 22.23.3 和 20.19.4 的 53 套 / 276 项均通过。提交 ee963ab 的 GitHub 单测任务 已通过：四个包合计 101 套 / 816 项，包含全部 LOWESS 性能预算断言；未跳过测试或放宽阈值。

GitHub 验证限制： Labeler 使用 pull_request_target，读取 main 的工作流与配置，合并前该 PR 的标签检查仍可能因旧配置失败。

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🚀 Summary

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🔍 Walkthrough

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