根据若干期业务量和成本的历史资料，运用最小平方法原理计算固定成本（或混合成本中的固定成本）和单位变动成本（或混合成本中变动部分的单位额）的一种成本性态分析方法。

回归直线法也称直线回归法，“回归”名称的由来归功于英国统计学家高顿F·Glton(1822-1911)和他的学生皮尔森K·Pearson(1857-1936)，他们在研究父母身高与其子女的遗传问题时，发现高个子父辈的儿子们的平均高度要低于他们父辈的平均高度，矮个子父辈的儿子们的平均身高要高于他们父辈的平均身高，也就是说，没有出现父辈个子高其儿子更高，父辈个子矮其儿子更矮的两极分化现象，而都是朝标准身高（69.69inch）靠近)为了描述这种有趣的现象，高顿引进了“回归”这个名词来描述父辈身高x与子代身高y的这种直线关系:

y=33.73+0.516x

说明子代的身高朝着标准身高“回归”，为了纪念高顿这个伟大的统计学家，以后被引申到把研究一个或一组非随机变量来估计或预测某一个随机变量的观察值时，所建立的数学模型及所进行的统计分析，统称为“回归”分析。

借助于回归直线法，可以使半变动成本的分解建立在科学分析和精确计算的基础上。但计算工作量较大，比较麻烦。如能使用电子计算机计算，这种方法将会得到广泛应用。