# Estimación de Capacidad de Carga (ajuste logístico de K)

Recupera la capacidad de carga a partir de observaciones reales: introduzca pares `tiempo, población` (mínimo 5) y la herramienta ajusta el modelo de Verhulst N(t)=K/(1+e^(−r(t−t₀))) por mínimos cuadrados de forma determinista — linealiza ln((K−N)/N)=−r·t+r·t₀ para cada K candidato y refina K con búsqueda ternaria. Devuelve K̂, r̂ intrínseca, punto de inflexión t̂₀, N₀, R², RMSE y una tabla de residuos por punto, con un SVG de dispersión observada + curva sigmoide ajustada + línea horizontal K. Si los datos aún no alcanzan la meseta (máx N < 0.6·K̂) advierte que K̂ es extrapolación. Es el problema inverso de logistic-growth-calculator.

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- **Categoría:** Health

- **Palabras clave:** capacidad de carga, ajuste logístico, ajuste de crecimiento, modelo de verhulst, regresión sigmoide, estimación de k, ajuste de curva de crecimiento, ecología de poblaciones, crecimiento de levaduras, calculadora ecológica, mínimos cuadrados, serie temporal

## Descripción general

Estime la capacidad de carga K a partir de observaciones reales de tiempo y población. Con un mínimo de cinco pares, la herramienta ajusta de forma determinista el modelo de Verhulst N(t)=K/(1+e^(−r(t−t₀))) por mínimos cuadrados: linealiza ln((K−N)/N)=−r·t+r·t₀ para cada K candidato y refina K̂ con búsqueda ternaria. Devuelve K̂, r̂ intrínseca, t̂₀, N₀, R², RMSE, tabla de residuos y un SVG con puntos observados, curva sigmoide y línea horizontal de K; avisa si los datos aún no alcanzan la meseta.

## Entradas

- **Serie temporal (un par `tiempo, población` por línea)** (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.

## Cuándo usarlo

- Cuando disponga de recuentos temporales de una población que se acerque a un platô y necesite recuperar K, r y el punto de inflexión.
- Para ajustar una curva logística a datos de crecimiento de levaduras, bacterias u otras poblaciones de laboratorio o campo.
- Si quiere comprobar si K̂ es una extrapolación porque el máximo observado no llega al 60 % de la capacidad estimada.

## Cómo funciona

- Introduzca al menos cinco pares `tiempo, población` (un par por línea; separadores: coma, espacio, punto y coma o tabulador), con tiempos estrictamente crecientes y poblaciones positivas.
- Para cada K candidato se linealiza ln((K−N)/N)=−r·t+r·t₀ y se resuelve por mínimos cuadrados; K se refina mediante búsqueda ternaria.
- El resultado incluye K̂, r̂, t̂₀, N₀, R², RMSE, una tabla de residuos por punto y un SVG con la dispersión observada, la sigmoide ajustada y la línea horizontal de K.
- Si el máximo de N es menor que 0,6·K̂ se muestra una advertencia de que K̂ es una extrapolación.

## Casos de uso

- Ajustar la serie clásica de crecimiento de levadura de Gause para recuperar K y r.
- Estimar la capacidad de carga de una población a partir de recuentos periódicos en ecología o microbiología.
- Validar el estimador con una serie sintética generada de una logística de parámetros conocidos.

## Preguntas frecuentes

### ¿Cuántos puntos se necesitan?

Al menos cinco pares con tiempos estrictamente crecientes y poblaciones positivas que se acerquen a una meseta.

### ¿Qué formato de datos acepta?

Un par tiempo-población por línea; se admiten coma, espacio, punto y coma o tabulador como separadores.

### ¿Qué valores estima el ajuste?

K̂, r̂ intrínseca, t̂₀, N₀, R², RMSE y la tabla de residuos por punto.

### ¿Cuándo aparece la advertencia de extrapolación?

Cuando el máximo de población observado es menor que 0,6·K̂, porque los datos no han alcanzado la meseta.

### ¿Qué muestra el gráfico?

Un SVG con los puntos observados, la curva sigmoide ajustada y una línea horizontal en K̂.

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