伴随着社会的快速发展,许多的统计模型广泛地被应用在经济学、医学、临床实验、以及耐用消费品等诸多领域的现实问题中,Logistic曲线模型是统计模型中最长使用的一种模型,它是医学、经济学、流行病学中最常使用的数据分析处理方法。比如用它来找出某种疾病的危险因素,并且根据发现的这些危险因素来预测出该疾病的发生概率,而且我们可以根据模型的变化情况来判断出一个人得这种疾病的概率有多大。Logistic曲线模型是在1838年由比利时的数学家verhulst提出的,此后,人们对logistic曲线模型进行了系统的研究和应用,使得logistic曲线模型在农业、经济学、生物技术、医学、流行病学等方面都占据着重要的地位。本文对logistic曲线的参数估计进行了系统的研究,并且提出了一种参数估计的新方法,同时结合曲线的图像对该模型进行了详细的描述和解释。Logistic曲线模型的方程表达式为:首先,我们对上述的函数表达式进行简单的变形后,接着根据实际测得的数据利用三次样条插值法得到每一个子区间上的三次多项表达式(即三次样条插值函数),然后对每一个节点处的三次多项表达进行求导,然后利用求得的导数值来代替logistic曲线在这一点的函数导数值,最后我们将曲线方程变形为线性函数的形式,根据数学分析中的极值原理,利用一元线性回归、最小二乘原理的方法依次对其中的三个参数进行估计,对三个参数的估计我们需要借助的是matlab软件,以前我们用到的方法是先利用三点法或者四点法对logistic曲线模型中的参数值k进行估计,再利用最小二乘方法以及一元线性回归的方法对a和r两个参数进行估计,由于参数a和r的估计值依赖与k,使得这种方法在精度上有所欠缺,本文中我们选用的实例有耐用消费品的销售预测、人口增长预测、流行病学危险因素预测,从我们所选择的例子及结果分析中我们可以看到,利用本文所提出的方法能对耐用消费品的销售预测、人口增长预测以及流行病危险因素预测等方面有着更好的依据。本文对曲线方程进行拟合的方法比之前研究者们的方法预测数值更加接近与真实数值,拟合的效果更好,更能有效的对实例进行分析和预测,有着广泛的应用价值。文章并且通过实验进行了验证以及相应的分析比较,也充分说明了此方法的有效性及可行性。