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:

リリースノート

added quartic and triweight kernels.

リリースノート

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

リリースノート

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

リリースノート

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

リリースノート

added extra stats/visuals to drawing function.

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RicardoSantos

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