我这有一个关于勒让德多项式作为基函数最小二乘拟合的程序,但拟合后怎么判断误差啊我用的最佳平方误差来判断,结果每个数据的误差都很大,一般书上的误差值只有0.005左右,而我的误差很

　　我这有一个关于勒让德多项式作为基函数最小二乘拟合的程序,但拟合后怎么判断误差啊我用的最佳平方误差来判断,结果每个数据的误差都很大,一般书上的误差值只有0.005左右,而我的误差很大,是不是程序写错了?有没有对正交多项式做最小二乘拟合比较熟悉的朋友,请有兴趣的帮忙看看我的程序,需要哪些地方完善

　　functionp=Legendre(xx,yy,w,n)

　　%xx为拟合的横坐标数据

　　%yy为拟合的纵坐标数据

　　%w为权函数,可为数据出现的次数

　　%n为要拟合的最高次数,最高次数小于横坐标个数

　　ifn>length(xx)-1

　　disp('n过大,超出规定');

　　return

　　end

　　symsx;

　　p=cell(1,n+1);%存放勒让德多项式函数

　　l=cell(1,n+1);%存放勒让德多项式关于自变量的的函数值的和

　　a=cell(1,n+1);%系数a1a2a3...

　　%求解勒让德多项式

　　p(1)={1+0*x};

　　p(2)={x};

　　fori=1:n-1

　　p(i+2)={((2*i+1)*x*p{i+1}-i*p{i})/(i+1)};

　　end

　　%求解勒让德多项式关于自变量的函数值的和

　　fori=1:n+1

　　l(i)={sum([polyval(sym2poly(p{i}),xx)]')};

　　end

　　%求解系数a

　　forj=1:n+1

　　fori=1:length(xx)

　　a(j)={(w(i)*yy(i)*l{j})/(w(i)*l{j}*l{j})};

　　end

　　end

　　%求最终多项式

　　F=0;

　　fori=1:n+1

　　F=F+a{i}*p{i};

　　end

　　p=[sym2poly(F)]';%多项式由高到低的系数

　　plot(xx,yy,'o');holdon;

　　plot(xx,polyval(p,xx));holdon;

　　YY=polyval(p,xx);%多项式在各数据的拟合值

　　N=0;

　　fori=1:length(xx)

　　N=N+(YY(i)-yy(i))^2;%平方误差的判断

　　end

　　N