Function - Kernel Density Estimation (KDE)

"In statistics, kernel density estimation (KDE) is a non-parametric way to estimate the probability density function of a random variable."
from wikipedia.com

KDE function with optional kernel:

Uniform
Triangle
Epanechnikov
Quartic
Triweight
Gaussian
Cosinus

Republishing due to change of function.
deprecated script:

Note di rilascio

added quartic and triweight kernels.

Note di rilascio

added placeholder for kernels(logistic, sigmoid, silverman)
added kernel calculations for kernel(uniform, triangular, cosine)

Note di rilascio

added calculations for kernels(logistic, sigmoid and silverman(Not working atm)

Note di rilascio

removed silverman kernel, added highest value index line/label, nearest to 0 index as a dotted gray line.

Note di rilascio

added extra stats/visuals to drawing function.

Script open-source

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RicardoSantos

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