要比较不同回归方程中系数之间的差异，可以使用统计软件或编程语言来拟合回归模型，并计算系数之间的差异。以下是使用Python的示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm

# 创建示例数据
x1 = np.random.rand(100)
x2 = np.random.rand(100)
y = 2*x1 + 3*x2 + np.random.randn(100)

# 将数据转换为DataFrame格式
data = pd.DataFrame({'x1': x1, 'x2': x2, 'y': y})

# 拟合第一个回归模型
model1 = sm.OLS(data['y'], sm.add_constant(data[['x1', 'x2']])).fit()
coef1 = model1.params

# 拟合第二个回归模型
model2 = sm.OLS(data['y'], sm.add_constant(data[['x1']])).fit()
coef2 = model2.params

# 计算系数之间的差异
diff = coef1 - coef2
print(diff)

在上述示例中，首先创建了两个独立的自变量x1和x2，以及一个因变量y。然后使用statsmodels库中的OLS函数拟合了两个不同的回归模型。第一个模型包含x1和x2两个自变量，第二个模型仅包含x1一个自变量。通过调用params属性，可以获取模型的系数。

最后，计算了两个模型系数之间的差异，将结果存储在diff变量中，并将其打印出来。这样就可以比较不同回归方程中系数之间的差异了。