线性模型是现代统计学中的重要模型，在现代统计学中占有中心的地位，本文就是研究带随机约束线性模型的参数估计，同时也研究带有等式约束的奇异线性模型的估计。　　 在带有随机约束的线性模型中，考虑两个估计的组合是克服复共线性问题的有效方法。基于这一点，本文提出一个新的加权混合岭估计，得到了这个新的估计优于广义最小二乘估计、岭估计和加权混合估计的充要条件，并用数值举例说明理论结果。　　 在奇异线性模型中，考虑带等式约束的奇异线性模型的参数估计。为了克服复共线性问题，本文提出一个新的Liu型估计，同时给出这个估计的一些性质，并且得到了这个新的Liu型估计在均方误差矩阵(MSEM)准则下优于约束最小二乘估计的充要条件；以及在均方误差(MSE)准则下新的估计优于约束最小二乘估计的充分条件。