本文研究线性回归模型的参数估计，当设计矩阵呈病态时，最小二乘估计的效果变差甚至失效，因此，综合根方估计和Stein估计，在均方误差的意义下提出一种新的估计。　　首先，针对一般线性回归模型给出了Stein型根方估计量，并得到了它的均方误差表达式。在均方误差的准则下，分别证明了该估计优于最小二乘估计、根方估计以及Stein估计的充分条件。通过实例模拟，证实Stein型根方估计的均方误差值比最小二乘估计、根方估计以及Stein估计的均方误差值小。　　其次，考虑带有齐次线性等式约束Rβ=0的线性回归模型，得到带有齐次等式约束的条件Stein型根方估计量，并讨论了它若干的统计性质，证明了它的均方误差值分别小于条件根方估计以及条件Stein估计的充分条件。　　然后，从第三章出发，针对一般线性回归模型，进一步将Stein型根方估计量中的根方参数尼替换为对角阵K=diag(k1，k2，…，kp)，给出了广义Stein型根方估计量。在讨论一种特殊形式的广义Stein型根方估计的统计性质并得到它优于一般Stein型根方估计的充分条件的基础上，再深入研究一般广义Stein型根方估计，并在均方误差的准则下，给出了广义Stein型根方估计分别优于广义根方估计以及Stein估计的充分条件。