# Tragfähigkeit-Schätzung (logistische K-Anpassung)

Gewinnt die Tragfähigkeit aus echten Beobachtungen: Geben Sie `Zeit, Bestand`-Paare ein (mind. 5), und das Tool passt das Verhulst-Modell N(t)=K/(1+e^(−r(t−t₀))) deterministisch per kleinsten Quadrate an — Linearisierung ln((K−N)/N)=−r·t+r·t₀ je Kandidat-K plus Ternärsuche über K. Liefert K̂, intrinsische r̂, Wendepunkt t̂₀, N₀, R², RMSE und eine Residualtabelle sowie ein SVG mit beobachteten Punkten, angepasster S-Kurve und horizontaler K-Linie. Erreichen die Daten das Plateau nicht (max N < 0.6·K̂), warnt das Tool, dass K̂ eine Extrapolation ist. Inverse Aufgabe zu logistic-growth-calculator.

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- **Kategorie:** Health

- **Schlagwörter:** tragfähigkeit, logistische anpassung, wachstumsanpassung, verhulst-modell, sigmoid-regression, k-schätzung, wachstumskurvenanpassung, populationsökologie, hefewachstum, ökologie-rechner, kleinste quadrate, zeitreihe

## Überblick

Die Tragfähigkeit-Schätzung passt das Verhulst-Modell N(t)=K/(1+e^(−r(t−t₀))) per kleinsten Quadraten an echte Zeitreihen an. Geben Sie mindestens fünf `Zeit, Bestand`-Paare ein; das Tool liefert K̂, intrinsische r̂, Wendepunkt t̂₀, N₀, R², RMSE, eine Residualtabelle sowie ein SVG mit Beobachtungen, S-Kurve und K-Linie. Fehlt das Plateau (max N < 0,6·K̂), warnt es vor Extrapolation.

## Eingaben

- **Zeitreihe (ein `Zeit, Bestand`-Paar pro Zeile)** (textarea): One `time, population` pair per line (separator: comma, space, semicolon, or tab). At least 5 points with strictly increasing times and positive populations that approach a plateau.

## Wann verwenden

- Wenn Sie aus gezählten Zeitreihen die Tragfähigkeit K einer Population schätzen wollen.
- Wenn Sie prüfen, ob beobachtetes Wachstum einer logistischen S-Kurve folgt.
- Wenn Sie r̂, t̂₀ und die Anpassungsgüte (R², RMSE) für ökologische oder Laborreihen brauchen.

## Funktionsweise

- Tragen Sie je Zeile ein `Zeit, Bestand`-Paar ein (Komma, Leerzeichen, Semikolon oder Tab). Zeiten müssen streng steigen, Bestände positiv sein; mindestens fünf Punkte.
- Für Kandidaten-K linearisiert das Tool ln((K−N)/N)=−r·t+r·t₀ und löst die Kleinstquadrate; eine Ternärsuche findet das beste K̂.
- Ausgabe: K̂, r̂, Wendepunkt t̂₀, N₀, R², RMSE, Residualtabelle und SVG (Punkte, angepasste Sigmoide, horizontale K-Linie).
- Liegt der größte Bestand unter 0,6·K̂, warnt das Tool, dass K̂ extrapoliert ist.

## Anwendungsfälle

- K, r und Wendepunkt aus Hefe- oder Bakterienkulturen rekonstruieren.
- Tragfähigkeit aus Feldzählungen in der Populationsökologie schätzen.
- Synthetische Logistik-Reihen als Plausibilitätstest vor verrauschten Daten anpassen.

## Häufig gestellte Fragen

### Wie viele Datenpunkte brauche ich?

Mindestens fünf Paare mit streng steigenden Zeiten und positiven Beständen, die sich einem Plateau nähern.

### Welches Trennzeichen akzeptiert das Eingabefeld?

Komma, Leerzeichen, Semikolon oder Tabulator; ein Paar pro Zeile.

### Welche Kenngrößen kommen zurück?

K̂, intrinsische Wachstumsrate r̂, Wendepunkt t̂₀, Startbestand N₀, R², RMSE sowie eine Residualtabelle und ein SVG.

### Wann gilt K̂ als Extrapolation?

Wenn der größte beobachtete Bestand kleiner als 0,6·K̂ ist, warnt das Tool ausdrücklich.

### Welches Modell wird angepasst?

Das deterministische Verhulst-Modell N(t)=K/(1+e^(−r(t−t₀))) per Linearisierung und Ternärsuche über K.

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