matlab函数y=11/(0.1+exp(-1.1*sinx)),计算.=1,2,---,20 时, y对应的函数值，把这样得到的数据作为模拟观测值，记作(xi,yi),i=1,2--,20. (1) 用 Isqcurvefit 拟合函数y。 (2) 用 fittype 和 fit 拟合函数y。

好的，我会尽力回答你的问题。

对于你提到的问题，我来分别回答：

1. 使用 Isqcurvefit 拟合函数 y：
Isqcurvefit 是 Matlab 中的一个非线性最小二乘拟合函数。对于这个问题，可以按照以下步骤进行拟合：

首先定义一个匿名函数 f，其中 x 是自变量，p 是待拟合参数，即 p(1) 是 11，p(2) 是 1.1。函数表达式为：f = @(p,x) 11./(0.1+exp(-p(2)*sin(x)))

然后定义 xi 和 yi，分别是前面给出的 20 个数据点的 x 和 y 值。

最后，使用 Isqcurvefit 进行拟合，代码如下：

p0 = [11, 1.1]; % 初始参数值
[p,resnorm,residual,exitflag,output] = lsqcurvefit(f,p0,xi,yi);

其中，p 是拟合得到的参数值，resnorm 是残差平方和，residual 是残差向量，exitflag 是拟合的退出标志，output 是拟合的详细输出信息。

2. 使用 fittype 和 fit 拟合函数 y：
fittype 和 fit 是 Matlab 中的另外两个拟合函数。对于这个问题，可以按照以下步骤进行拟合：

首先定义一个 fittype，其中 x 和 p 是自变量和待拟合参数，表达式同上面的 f。

然后定义一个 fit 选项，这里选择的是 nonlinear least squares，即非线性最小二乘拟合。

最后，使用 fit 进行拟合，代码如下：

ft = fittype('11./(0.1+exp(-p(2)*sin(x)))', 'independent', 'x', 'coefficients', {'a', 'b'});
fo = fitoptions('Method', 'NonlinearLeastSquares', 'StartPoint', [11, 1.1]);
[curve, gof] = fit(xi', yi', ft, fo);

其中，curve 是拟合得到的曲线对象，gof 是拟合的好坏程度。你可以使用 plot 函数把拟合结果画出来，比较一下 Isqcurvefit 和 fit 的结果。

希望我的回答能够对你有所帮助！