lib/statistics2.js
function p_nor(z) {
        var e, z2, prev = 0.0, t, p, i = 3;

        if (z < -12) { return 0.0; }
        if (z > 12) { return 1.0; }
        if (z === 0.0) { return 0.5; }
        if (z > 0) {
            e = true;
        } else {
            e = false;
            z = -z;
        }

        z2 = z * z;
        p = z * Math.exp(-0.5 * z2) / SQ2PI;
        t = p;

        for (i; i < 200; i = i + 2) {
            prev = p;
            t = t * (z2 / i);
            p = p + t;
            if (p <= prev) { return (e ? 0.5 + p : 0.5 - p); }
        }

        return (e ? 1.0 : 0.0);
    }
function p_nor(z) {
        var e, z2, prev = 0.0, t, p, i = 3;

        if (z < -12) { return 0.0; }
        if (z > 12) { return 1.0; }
        if (z === 0.0) { return 0.5; }
        if (z > 0) {
            e = true;
        } else {
            e = false;
            z = -z;
        }

        z2 = z * z;
        p = z * Math.exp(-0.5 * z2) / SQ2PI;
        t = p;

        for (i; i < 200; i = i + 2) {
            prev = p;
            t = t * (z2 / i);
            p = p + t;
            if (p <= prev) { return (e ? 0.5 + p : 0.5 - p); }
        }

        return (e ? 1.0 : 0.0);
    }
function p_nor ( z ) { var e , z2 , prev = 0.0 , t , p , i = 3 ; if ( z < - 12 ) { return 0.0 ; } if ( z > 12 ) { return 1.0 ; } if ( z === 0.0 ) { return 0.5 ; } if ( z > 0 ) { e = true ; } else { e = false ; z = - z ; } z2 = z * z ; p = z * Math . exp ( - 0.5 * z2 ) / SQ2PI ; t = p ; for ( i ; i < 200 ; i = i + 2 ) { prev = p ; t = t * ( z2 / i ) ; p = p + t ; if ( p <= prev ) { return ( e ? 0.5 + p : 0.5 - p ) ; } } return ( e ? 1.0 : 0.0 ) ; }
normal-distribution (-\infty, z]
normal - distribution ( - \ infty z ]