matlab画散点图代码，拟合曲线是y=1-0.05/(1+(x/85.71)^1.83)

在MATLAB中，你可以使用`scatter`函数绘制散点图，然后通过`fitylm`或`lsqcurvefit`等函数来拟合数据。假设你已经有了数据集`xdata`和对应的`ydata`，下面是基本的步骤：

% 假设你的数据集保存在变量xdata和ydata中
xdata = ...; % 输入x轴数据
ydata = ...; % 输入y轴数据

% 绘制散点图
figure;
scatter(xdata, ydata, 'filled'); % 使用'filled'选项填充点
xlabel('X值');
ylabel('Y值');
title('散点图');

% 拟合曲线
p = fittype('1 - 0.05 / (1 + (x / 85.71).^1.83)'); % 定义模型
params = lsqcurvefit(p, xdata, ydata); % 最优参数估计
xfit = linspace(min(xdata), max(xdata)); % 创建拟合曲线的x坐标范围
yfit = feval(p, xfit, params); % 计算拟合曲线

% 添加拟合曲线到图像
hold on;
plot(xfit, yfit, '-r', 'LineWidth', 2); % 红色线表示拟合曲线
legend('数据点', '拟合曲线', 'Location', 'Best');

% 清除hold以便查看原始图像
hold off;

% 提示用户拟合结果
disp(['拟合参数: ', num2str(params)]);