Die Bestimmung von Funktionsparametern zur Annäherung eines Funktionsverlaufs an gemessene Daten ist die Aufgabe von Regressionsverfahren. Grob gesagt minimieren Regressionsverfahren den Unterschied zwischen den gemessenen Werte von den durch die Funktion vorhergesagten Werten durch die optimale Wahl der Funktionsparameter, im Falle der logistischen Funktion $a,S$ und $k$.
Für diese Optimierung gibt es Werkzeuge wie das Folgende. Variieren Sie die obere Grenze $S$ mit dem Schieberegler und beobachten Sie, wie sich die Parameter $a$ und $k$ verändern und wie gut sich die Kurve dabei den Werten annähert. Der Statistik-Parameter $R^2$ wächst mit der Güte der Annäherung. Für welches $S$ wird $R^2$ maximal? Die rot dargestellten Residuen stellen den Unterschied zwischen den realen Werten und den von der Funktion vorhergesagten Werten dar.