拟合曲线是在数学领域中广泛使用的一种方法，它可以通过一组数据点来得出一个函数，从而预测未知的数据点。在实际应用中，我们需要对拟合曲线的准确性进行评估，这就需要用到均方差。

均方差是用来衡量一组数据与拟合曲线之间的误差大小的指标。它可以通过以下公式来计算：

MSE = Σ(yi - ŷi)²/n

其中，yi代表实际的数据点，ŷi代表拟合曲线上的对应点，n代表数据点的个数。

可以看出，均方差的计算方法是将每个数据点的实际值与拟合曲线上的对应值之差的平方加起来，再除以数据点的数量。这个值越小，说明拟合曲线与实际数据越接近，拟合效果越好。

需要注意的是，均方差只是一种评估拟合曲线准确性的指标，它并不能完全代表拟合曲线的优劣。在实际应用中，我们还需要综合考虑其他因素，如拟合曲线的稳定性、预测精度等。

总之，均方差是评估拟合曲线准确性的一种重要指标，它能够帮助我们更好地了解拟合曲线与实际数据之间的关系，从而提高我们对数据的预测能力。