Pitman准则是由著名统计学者Pitman于1937年提出来的一种用于比较参数估计好坏的标准。自从上个世纪80年代以来，该准则引起了理论和应用统计学家的极大关注。本文主要研究线性模型参数估计在Pitman准则下的优良性。　　 我们知道线性模型参数的统一有偏估计包括了许多有偏估计，如岭估计、主成分估计、压缩估计等。本文首先在Pitman准则下讨论了两个统一有偏估计的Pitman优良性，给出了比较两个统一有偏估计优劣的充要条件和充分条件，并通过随机模拟，验证了得到的理论结果。　　 针对随机约束下的线性模型，本文研究了参数的两步估计相对于最小二乘估计的Pitman度量，并证明了在一定条件下两步估计将优于最小二乘估计。　　 最后，本文进一步在Pitman准则下研究了生长曲线模型参数估计的优良性，得到了生长曲线模型中统一有偏估计优于最小二乘估计的充要条件和一个充分条件，并对其某些特例进行了深入研究和比较。