Una forma perezosa sería la regresión lineal $$\tan^{-1}(x)=\sum^{n}_{i=0} \alpha_i \tanh^{2i+1}(x)$$ y, para la gama $-1 \leq x \leq 1$ , se podría obtener, utilizando $y=\tanh(x)$ , $$\tan^{-1}(x)=0.990525 y+0.062262 y^3$$ $$\tan^{-1}(x)=1.00139 y-0.0178282 y^3+0.117721 y^5$$ $$\tan^{-1}(x)=0.999706 y+0.00644068 y^3+0.0302925 y^5+0.0897757 y^7$$
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En la buena solución de Will Sherwood, falta el término cúbico (y esto es correcto según el enfoque utilizado). Sin embargo, al realizar la última regresión lineal dada, el término correspondiente es altamente significativo $$\begin{array}{clclclclc} \text{} & \text{Estimate} & \text{Standard Error} & \text{Confidence Interval} \\ a & 0.999706 & 0.000026 & \{0.999654,0.999758\} \\ b & 0.006441 & 0.000306 & \{0.005836,0.007045\} \\ c & 0.030293 & 0.001044 & \{0.028233,0.032352\} \\ d & 0.089776 & 0.001061 & \{0.087684,0.091867\} \\ \end{array}$$ y, en el rango considerado, el ajuste de la curva es mejor que la expansión séptica teórica en cuanto $x >0.5$ .