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本文主要考虑多元线性模型和增长曲线模型，研究了多元回归系数的线性可估函数的Minimax可容许估计，得到了一些新的结果。全文分为六个部分，第一部分综述了MinimaX性理论的研究进展，并简要介绍了与本文相关的矩阵论知识。在第二部分中，我们研究了多元线性模型(Y,XΘ，σ2▽⊕∑)，其中▽＞0，∑＞0已知，在矩阵损失下得到了回归系数Θ的线性可估函数SΘ在齐次(非齐次)线性估计类中的唯一MinimaX可容许估计，即定理2.1和2.2。在第三部分中，我们研究的仍然是多元线性模型，在另一种矩阵损失下，得到了线性可估函数SΘ在齐次线性估计类中的唯一MinimaX容许估计，即定理3.1。在第四部分中，研究了带有等式约束HΘ=0的多元线性模型，同时∑≥0，在适当的假设下，得到了线性可估函数SΘ在齐次线性估计类中唯一MinimaX估计，即定理4.1。在第五部分中，我们研究了增长曲线模型(Y,DYF，σ2V⊕∑)，其中V＞0，∑＞0已知，在二次损失下得到了线性可估函数KBL在齐次线性估计类中的唯一Minimax可容许估计，即定理5.1。最后我们给出了一些有待于解决且有意义的问题。