当样本量趋近于无穷时，OLS估计值的期望会趋近于真实参数值。然而，即使在大样本下，仍然需要关注自变量X与误差项ε的互相关性问题，这是因为相关性可能会对OLS估计结果的有效性和解释产生影响。具体来说，当自变量X与误差项ε之间存在较强的相关性时，可能会出现以下情况：
多重共线性：如果自变量之间存在高度相关性，那么OLS估计的方差可能会很大，使得参数估计结果不稳定。这会导致估计结果的标准误较大，使得对参数的显著性检验变得困难，并且可能导致错误的推断。
异方差性：当自变量与误差项之间存在相关性时，误差项的方差可能不是常数，而是自变量的函数。这种情况下，OLS估计的标准误可能会被低估或高估，从而导致对参数显著性的错误判断。
模型解释的误导：如果自变量与误差项之间存在相关性，那么OLS估计的系数可能会被扭曲，导致对自变量对因变量的真实影响的错误解释。这可能会导致错误的政策建议或决策。