ANOVA（方差分析）可以用来评估拟合曲线与实际数据之间的适配程度。在曲线拟合中，通常会使用某种参数化模型（例如线性模型或非线性模型）来拟合原始数据，但模型是否能有效地描述数据中的趋势却不总是清晰的。因此，需要使用拟合曲线与原始数据之间的比较来评估拟合模型的准确性。
ANOVA 可以通过计算残差平方和来量化拟合曲线与原始数据之间的差异，并根据自由度和方差比值给出该差异是否具有统计学意义。ANOVA 还可以计算样本均值和总体均值之间的偏差量，以此来推断模型是否过拟合。
简单来说，ANOVA 的作用是帮助我们判断所使用的模型是否能够有效地解释数据，以及在模型中添加额外参数是否会提高模型的准确度。如果ANOVA 的结果显示残差平方和较小，即实际数据与拟合曲线之间的差异较小，则说明拟合模型相对比较准确。如果ANOVA 结果显示有趋势残差（模型过拟合），则需要考虑采用更加简单的模型来提高预测准确性。
ANOVA 的计算方法涉及到总体均值、样本均值以及自由度等指标，用于判断拟合曲线和原始数据之间的拟合程度，以及模型的有效性。ANOVA 不能完全确定一个明确的最佳拟合曲线，而是评估拟合曲线与原始数据之间的差异程度，以此来判断使用哪个拟合模型更适合数据。