咱先把变量定义明确下来：

• 用b表示OLS估计量，B表示无截距回归模型里的真实系数。

在满足特定回归假设的前提下，b具备无偏性——简单说就是b的抽样分布均值恰好等于真实系数B。

当我们需要估计真实系数B时，b就是对应的估计量，同时它也能作为条件均值的估计量（这里的Est.就是估计量的缩写）。

这层关系的核心逻辑是：我们用手头拿到的样本数据算出的OLS估计值，其实就是b的抽样分布均值的估计值。而要让b的无偏性成立，我们通常会假设样本是从总体中随机抽取的，且满足回归模型的基础假设（比如误差项均值为0、自变量与误差项不相关等）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Snoopy