以下数据请帮忙用逻辑斯蒂拟合，需要MATLAB的代码。验证后给分。

数据如下：
x=[1900:10:1990]';
y=[76.0 92.0 106.5 123.2 131.7 150.7 179.3 204.0 226.5 251.4]';

我仿照别人的拟合方式写了如下代码：
function logistic
tdata=[1900:10:1990]';
cdata=[76.0 92.0 106.5 123.2 131.7 150.7 179.3 204.0 226.5 251.4]';
x0=[75;0.0033];
x=lsqcurvefit(@curvefun1,x0,tdata,cdata);
f=curvefun1(x,tdata);
plot(tdata,cdata,'r+',tdata,f);
function f = curvefun1(x,t)
y0=76;
f=x(1)./(1+(x(1)/y0-1)*exp(-t*x(2))); %其中x(1)=Xm;x(2)=r
但是拟合效果很差。其中x0对曲线的形状影响很大，请问x0应该怎么定。
命令窗口出现如下提示：
Local minimum found.

Optimization completed because the size of the gradient is less than
the default value of the function tolerance.


请问具体怎么改可以把拟合曲线改好。
搞定再加分！！！

你这个本来不合适用logistic
你自己画图看看：
x=[1900:10:1990]';
y=[76.0 92.0 106.5 123.2 131.7 150.7 179.3 204.0 226.5 251.4]';
plot(x,y)
这个用logistic还不如用直线拟合

这样，在一个程序里： function hh tdata=[1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12]; cdata=[3.1 3.6 4.2 4.8 6.7 9.1 13 18.9 29 51.1 78.2 113]; x0=[300,0.6]; x=lsqcurvefit(@curvefun1,x0,tdata,cdata) f=curvefun1(x,tdata) plot(tdata,cdata,'o',tdata,f) function f = curvefun1(x,t) a=3.1 f=x(1)./(1+(x(1)/a-1)*exp(-t*x(2))) %其中x(1)=xm;x(2)=r 如果分开： function f = curvefun1(x,t) a=3.1 f=x(1)./(1+(x(1)/a-1)*exp(-t*x(2))) %其中x(1)=xm;x(2)=r 主程序： tdata=[1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12]; cdata=[3.1 3.6 4.2 4.8 6.7 9.1 13 18.9 29 51.1 78.2 113]; x0=[300,0.6]; x=lsqcurvefit('curvefun1',x0,tdata,cdata) f=curvefun1(x,tdata) plot(tdata,cdata,'o',tdata,f)