线性模型y=Xβ+ε是非常重要的统计模型,它广泛地应用于生物、医学、农业等领域,对于其参数的估计问题已成为人们关注的问题。本文对增长曲线模型的演变历史,即由简单的线性模型y=Xβ+ε发展为多元线性模型Y=XB+ε,再推广为增长曲线模型Y=XBZ’+ε,最后演变为广义增长曲线模型的过程做了一个综述针对一元线性模型,叙述了参数的最小二乘估计、最佳线性无偏估计、极大似然估计、最小方差无偏估计。针对多元线性模型,探讨了参数的一致最小方差不变二次无偏估计。针对增长曲线模型,研究了参数的最小二乘估计、一致最小方差不变二次无偏估计、一致最小方差非负二次无偏估计、无偏不变最小模二次估计、一致最小方差不变二次加无偏估计、无偏不变最小模二次加估计。针对广义增长曲线模型,归纳了参数的最小二乘估计、不变最小二乘估计、不变最小二乘无偏估计、无偏不变最小模二次估计、一致最小方差不变二次无偏估计、一致最小方差非负二次无偏估计。