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연속 확률 분포:1) 확률 밀도 함수(Probability Density Function: PDF) 특정 확률 변수 구간을 적분한 값으로 확률을 계산할 수 있는 함수 P(a tolerance: mid_z = (low_z + high_z) / 2.0 # 중간 값 mid_p = normal_cdf(mid_z) # 중간 값에서의 누적 확률 if mid_p < p: low_z = mid_z else: high_z = mid_z return mid_z # 누적 확률이 0.9, 0.99, 0.999인 확률 변수 x를 찾음.# 표준 정규 분포표와 비교 x1 = inverse_normal_cdf(0.9) print('x1 =', x1) x2 = inverse_normal_cdf(0.99) print('x2 =', x2..