Logistische Regression
Bei der Regression geht es darum, für eine Reihe von Messdaten die unbekannten Parameter eines Wachstums-Modells bzw. einer vorgegebenen Funktion so zu bestimmen,
dass sich das endgültige Modell den Daten bestmöglich anpasst.
Häufig betrachtete Modelle sind:
Das zugehörige Schaubild ist eine Gerade.



Diese hat die Lösung:

Zu gegebener Sättigungsgrenze S bestimmt das Programm den Anfangswert f(0) und den Proportionalitätsfktor k für eine Anpassung der Funktion f(t) an die gegebenen Wertepaare.
Der Begriff Logistisches Wachstum geht zurück auf den belgischen Mathematiker Pierre François Verhulst (1804-1849), der 1837 die sogenannte Logistische Gleichung zur Beschreibung demografischer Entwicklungen formuliert hat.
Siehe auch:
Wikipedia: Logistische Regression | Logistische Gleichung | Pierre François Verhulst