如何直观理解OLS无偏估计量的线性性质？

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看书时发现，所有一元回归方程的beta1的无偏估计都具有线性性，即可写为Yi的线性组合beta1 hat=ki*Yi的和。也可证明所有线性组合的系数ki之和为0。
我的问题是，如何直观理解线性组合系数之和为0这个性质呢？推导是可以推导出来的，只是想有个直观感受。
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关键词：无偏估计 估计量 OLS 线性组合 beta

[LaTex]无偏性是指估计量的期望等于真值，$E[\hat{\beta_1}] = \beta_1 + E[res] = \beta_1$ [/LaTex]

因为你这里x的均值是0啊