Logistic模型作为种群生态学的核心理论基础之一,是一种有效的数据处理方法,广泛应用于医学、经济学、生物技术等方面。Logistic模型是由比利时数学家Verhulst在研究人口数量的Malthus模型之后于1838年提出的。在一百多年的历史进程中,Logistic模型的产生和应用都具有重要的意义。文章对Logistic曲线增长过程中的三个关键时刻进行了划分,分析其图像对模型进行了有效科学的解释。Logistic模型的方程表达式为y=K/1+ea-n,这个方程经过简单变形后,利用三点法或四点法对模型中的K值进行估计。之后在最小二乘法原理下,利用一元线性回归思想对其余两个参数进行估计。对两个参数a和r的估计主要借助于Eviews软件。由于对参数a和r的估计依赖于对K值的估计,使得相比用迭代同时对三个参数进行估计的方法精度有所欠缺,所选实例有耐用消费品的社会拥有量的预测,还有人口增长方面的预测实例,从所选例子中也可以看到,此方法能对耐用消费品的销售预测、种群大小的预测等方面给出较好的依据。利用此方法得到的估计值,也可以作为其他迭代方法的初始值,从而可以到拟合精度更高的参数估计值。文章通过实验,比较分析,也说明了此方法的有效性。