回归直线法是一种基本的统计学分析方法，它可以用于研究变量间的关系。该方法被广泛应用于检验经济理论估计不确定变量，以及预测经济数据的模型。通过回归直线方法，可以获得一个拟合最佳的性方程，以计算不同变量之间关系的大小，进而决定分析的结论。 在回归直线方法中，会使用到一个尺度变量，或自变量，以及一个作为解释变量，或因变量。回归直线方法的基本假设是因变量与自变量有线性关系，这意味着因变量有一个可以在自变量变化时被测量的连续的数字。经过灵活的拟合，可以得出最佳的线性模型，该模型可以用来表示两个变量之间的统计关系。
回归直线方法有三种基本模型：
拟合直线 （1）一元线性回归模型
在一元线性回归模型中，只使用一个自变量。根据一元线性回归模型，即因变量Y和自变量X有关，Y与其他变量无关。一元线性回归模型的公式为：
Y＝a+bX；
其中：a,b是回归系数；X是自变量；Y是因变量。
（2）二元线性回归模型
在二元线性回归模型中，会使用两个自变量X1和X2。根据二元线性回归模型，即因变量Y和自变量X1,X2有关，Y与其他变量无关。二元线性回归模型的公式为：
Y＝a+b1X1+b2X2；
其中：a,b1,b2是回归系数；X1,X2是自变量；Y是因变量。
（3）多元线性回归模型
在多元线性回归模型中，会使用多个自变量X1，X2，X3，......，Xn。根据多元线性回归模型，即因变量Y和自变量X1，X2，X3，......， Xn有关，Y与其他变量无关。多元线性回归模型的公式为：
Y＝a+b1X1+b2X2+b3X3+.......+bnXn；
其中：a,b1,b2,b3,.....,bn是回归系数；X1,X2,X3,....,Xn是自变量；Y是因变量。
回归直线法在实际应用中，需要经过以下几个步骤：
（1）观察研究变量，确定它们之间是线性关系；
（2）选取独立变量和因变量；
（3）收集和准备数据，为其准备散点图；
（4）用最小二乘法估计回归参数；
（5）根据估计的参数绘制回归直线以表示变量间的关系；
（6）验证回归模型的有效性；
（7）对比实际值与预测值；
（8）对回归系数的意义进行解释。
回归直线法的应用非常广泛，它可以用于研究经济指标、市场研究、个人消费行为研究等等，也可以用于研究自然科学领域。由于回归直线法容易理解，可应用性强，操作简单，理论上正确性高，所以它已经成为统计分析的常用方法之一。
回归直线法的历史可以追溯到17世纪，但是当时仅限于画图。到了19世纪，巴特尔（Adolphe Quetelet）开始使用统计学方法，它成为统计学家们后来使用的基础。1830年，Karl Pearson提出了最小二乘法，这成为回归分析的核心方法。20世纪50年代，概率论家和统计学家们开始开发计算机程序，为回归分析提供了统计工具，使它可以被广泛使用。
回归直线法目前已被广泛使用，并在不断改进之中，它可以被作为一种研究方法的工具，使研究者能够进行更准确的研究，从而提高研究成果的可信度。
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