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Observation error can lead to substantial bias in estimating the parameters of a population model. While maximum-likelihood estimation is possible in principle, it can be extremely difficult in practice due to the complicated behavior of the likelihood function. This note describes a simple method that can be used to fit a population model in the presence of observation error. The method is illustrated using the discrete-time logistic model.