在古典假定条件下，OLS估计量是最佳线性无偏估计量

在古典线性回归模型的假定条件下，普通最小二乘法（OLS）估计量具有最佳线性无偏估计量（BLUE）的性质。这一结论是高斯-马尔可夫定理（Gauss-Markov Theorem）的核心内容。高斯-马尔可夫定理指出，在满足线性模型的古典假定（零均值、同方差、无自相关、解释变量与误差项不相关、解释变量之间无完全多重共线性）下，OLS估计量在所有线性无偏估计量中具有最小方差，即为最佳线性无偏估计量。