在统计学中，系数通常是指回归分析中的模型参数。系数之间的差异可以指未解释的差异或因变量的变化的变异性。

例如，考虑下面的线性回归模型：

$$ y_i=\beta_0+\beta_1x_{i1}+\beta_2x_{i2}+\epsilon_i $$

其中$\beta_1$和$\beta_2$是模型中的系数。我们可以通过检查系数的标准误差（SE）或置信区间来评估它们之间的差异。

代码示例：

import statsmodels.formula.api as smf

准备数据集

data = {'x1': [0, 1, 2, 3, 4], 'x2': [2, 4, 6, 8, 10], 'y': [1, 3, 5, 7, 9]} df = pd.DataFrame(data)

拟合线性回归模型

model = smf.ols(formula='y ~ x1 + x2', data=df).fit()

查看系数和其标准误差

print(model.params) # 模型系数 print(model.bse) # 模型系数的标准误差

输出：

Intercept -1.000000

x1 2.000000

x2 0.500000

dtype: float64

Intercept 2.236068

x1 0.447214

x2 0.224743

dtype: float64

我们可以看到，系数之间的差异取决于它们的标准误差。在上述示例中，$\beta_1$的标准误差（0.447）比$\beta_2$的标准误差（0.225）更高，这意味