ANOVA用来判断y是连续型，x是多分类的情况。T检验用来判断y是连续型，是二分类的情况。PACF是时间序列中的方法，Huffman算法是一种用树来解决数据压缩问题的算法。

在处理被解释变量为五分类离散变量的情况下，判断某个连续解释变量是否应该被保留或剔除，通常考虑的统计方法主要是用来分析不同类型变量之间的关系。让我们分析一下选项：

- **A: T检验**
- T检验通常用于比较两个组的均值。但是，当因变量是多分类（超过两个类别）时，T检验并不适用。T检验适合用于二分类情境。

- **B: PACF（偏自相关系数）**
- PACF用于时间序列分析，帮助识别自相关关系。这与分类变量无关，因此不适合用于判断连续变量与五分类离散变量之间的关系。

- **C: ANOVA（方差分析）**
- ANOVA用于分析一个或多个因素对一个响应变量的影响。特别是单因素ANOVA可以用于检测一个连续变量（解释变量）对一个多分类因变量的影响，因此可以用于判断该连续变量是否应该保留。

- **D: Huffman算法**
- Huffman算法与数据压缩相关，不适用于统计分析。

### 结论
正确答案是 **C: ANOVA（方差分析）**。ANOVA可以用于分析连续解释变量对多类别离散因变量的影响，从而判断该解释变量是否应该保留。ANOVA通过比较组内和组间的变异，检测不同组的均值是否有显著差异，是分析多组情况的合适选择。

### 附加说明

| 方法 | 适用场景 | 备注 |
|------|----------|------|
| T检验 | 比较两个组均值 | 不适用多分类情况 |
| PACF | 时间序列分析 | 不适用于分类问题 |
| ANOVA | 分析多组差异 | 适用于多分类离散因变量 |
| Huffman算法| 数据压缩 | 非统计分析工具 |

ANOVA 的使用前提是数据满足一定的假设条件，如方差齐性，数据正态性等，因此在使用前需检验这些假设是否成立。