En este documento, proponemos tres estimadores sesgados restringidos estocásticos para el modelo de regresión lineal. Estos nuevos estimadores generalizan el estimador de mínimos cuadrados, el estimador mixto y el estimador sesgado. Derivamos las condiciones necesarias y suficientes para la superioridad de los estimadores propuestos sobre los existentes, así como su superioridad relativa entre sí, utilizando la matriz del error cuadrático medio como criterio. Se realiza un estudio de simulación para validar los hallazgos teóricos y se proporcionan dos ejemplos del mundo real para demostrar las ventajas prácticas de los estimadores propuestos.