Function - Kernel Density Estimation (KDE)

2021년 4월 4일

"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:

2021년 4월 4일

릴리즈 노트

added quartic and triweight kernels.

2021년 4월 5일

릴리즈 노트

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

2021년 4월 5일

릴리즈 노트

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

2021년 4월 7일

릴리즈 노트

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

2021년 4월 21일

릴리즈 노트

added extra stats/visuals to drawing function.