OLS无偏性是说，你估计的参数其实是一个随机变量，因为样本不同，算出来的参数是不同的。但当你估计了很多次（足多少次，比如上成千上万次），平均起来，得到的估计值与真值是相等的。如果无论估计多少次，平均起来也不等于真值，那就是有偏的。

R^2，拟合，不用数理方式的话，应理解为你的被解释变量Y的方差（信息），有多少的比例能被拟合方程所解释。

T统计量足够大，则得到该T值的概率会很小，如果原假设为真，则该T值不应该很小，T值很小，则拒绝原假设。

100年之后，你肯定会死  样本无穷大时，参数值就等于真实值
R^2 就是拟合程度，越大越好，就跟钱越多越好一样，钱越多你就越diao
T值只是一个统计量，跟女人的年龄一样，只说自己年轻，越小越好，但那是假的，就是原假设是假的

谢谢~（虽然还是不懂

有个熟悉的过程，慢慢来。。数学就是手熟尔，无他。。。