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代理成本的变量主要包括以下几个方面：1. 路程和运费：如果代理商需要出门开展业务，那么路程和运费就是一个很大的变量。这包括汽车、交通工具和住宿等费用。2. 员工薪酬：代理商的员工薪酬是代理成本的重要组成部分。这包括代理商的销售人员、客户服务人员、仓库工人等。3. 广告和市场营销费用：代理商需要投入资金来宣传和推广业务，包括广告费用、促销费用等。4. 存储和库存成本：代理商需要储存和管理产品，所以存储和库存成本也是代理成本的一个重要组成部分。5. 质量问题和售后服务：代理商需要投入资源来解决质量问题和提供售后服务，这包括人力和物力成本。6. 固定成本：代理商需要支付一些固定成本，如场地租赁、办公设备和工具购置等。总之，代理成本受到多种因素的影响，代理商需要全面考虑各项变量，才能制定出合理的代理方案和管控成本。
一是控制变量的选定应围绕因变量来产生确定，而不能天马行空，随意搭配；二是控制变量的选定避免随意摘取的心态，毕竟因变量的影响因素较多，需要有条件或者有据可依地选择确定；三是控制变量的选定不是越多越好，你要知道任何一个经济现象产生（因变量）都可能是由千万个因素影响产生的，我们所能做的工作就是从其中选定某些重要因素开予以控制，控制变量就对因变量产生重要影响的因素来确定；四是控制变量的选定需要有理有据，可以有理论依据，也可以经验优先，不能无中生有地确定控制变量。
在统计学中，代理变量（proxy variable）本身不是直接相关的变量，而是代替不可观测或无法测量的变量。一个好的代理变量必须密切相关，而不一定是线性的。
变量来源于数学，是计算机语言中能储存计算结果或能表示值的抽象概念。变量可以通过变量名访问。
变量概述
由于变量让你能够把程序中准备使用的每一段数据都赋给一个简短、易于记忆的名字，因此它们十分有用。
变量可以保存程序运行时用户输入的数据（如使用InputBox函数在屏幕上显示一个对话框，然后把用户键入的文本保存到变量中）、特定运算的结果以及要在窗体上显示的一段数据等。简而言之，变量是用于跟踪几乎所有类型信息的简单工具。
论文的变量是自己在写论文的时候确定的变量参数一般是实证分析的时候要使用到的，也就是自己在写论文的时候是已经确定了要研究哪些数量或者指标之间的关系，所以在具体分析的时候就应该根据实际情况去控制相应的变量。
变量是什么意思? 变量释义： 1.可假定为一组特定值中之任一值的量 2.代表数学公式中一个可变量的符号 3.数值可变的量 变量 统计学定义：把说明现象某种特征的概念称为变量（Variable），变量可以分为分类变量、顺序变量、数值型变量等。在程序设计中，可以在程序执行期间修改的包含特定数据类型的已命名存储位置。 由 Windows 2000 Server 定义的系统环境变量，不论是谁登录到该计算机，此变量都是相同的。然而，Adiministrators 组的成员可以添加新的变量或更改该值。 对于特定计算机上的每个用户，用户环境变量可以不同。它们包括您希望定义的任何环境变量或应用程序定义的变量，例如，定位应用程序文件的路径。 在心理学中变量是 这样解释的：指一个具有不同数值的量，其量的大小可以观察和测量。变量通常分为自变量和因变量。自变量是研究者选用或操纵的变量，以确定其对心理或行为的影响。因变量是被试者在实验室中的行为反应。 科研论文研究目标中的研究变量和总体是什么 科研论文研究目标中的研究变量和总体是什 提纲要吗 什么是特征变量 变量是统计学研究中对象的特征，在数量标志中，不变的数量标志称为常量或参数，可变的数量标志称为变量。由可变数量标志构造的各种指标也称为变量。它可以是定性的也可以是定量的，一个定量变量要么是离散的，要么是连续的。社会科学中研究变量的关系，通常把一个变量称为自变量（独立变量），另一个变量称之为因变量（依赖变量）。变量包括各种数量标志和全部统计指标，它都是以数值形式表示的，但不包括品质标志。 特征变量是相对于随机变量而言。 Variable 是什么意思？它的定义是什么？简单的，谢谢！ 变量，变量是统计学研究中对象的特征。意思是可变的量，它可以是定性的也可以是定量的，一个定量变量要么是离散的，要么是连续的。社会科学中研究变量的关系，通常把一个变量称为自变量（独立变量），另一个变亥称之为因变量（依赖变量） 参考资料：百度百科 研究变量的相关性分析结果怎么分析 相关性是指两个变量之间的变化趋势的一致性,如果两个变量变化趋势一致,那么就可以认为这两个变量之间存在着一定的关系(但必须是有实际经济意义的两个变量才能说有一定的关系)。相关性分析也是常用的统计方法,用SPSS统计软件操作起来也很简单 社会学 什么是变量 变量是统计学研究中对象的特征。它可以是定性的也可以是定量的，一个定量变量要么是离散的，要么是连续的。社会科学中研究变量的关系，通常把一个变量称为自变量（独立变量），另一个变量称之为因变量（依赖变量）。统计上的绝对量指标，按其取值的特点不同可分为离散变量与连续变量。离散变量亦可叫离散指标，是指仅能表现为整体取值的指标。连续变量亦可叫连续指标，是指可以出现小数的指标。 注：参见《社会统计学》，卢淑华，高等教育出版社，1999年。 什么是研究设计 学习目标： 1． 了解：研究设计的基本过程。 2． 掌握：如何选择研究课题 3． 掌握：如何定义研究变量。 4． 了解：如何提出研究假设。 5． 掌握：如何进行文献检索。 6． 了解：如何选择研究对象。 7． 掌握：能够撰写规范的研究计划 主要内容： 第一节：如何界定研究问题 （一） 确定研究变量 （二） 研究变量之间的相互关系 （三） 定义研究变量 （四） 变量的定义与操作 第二节：如何提出研究假设 （一） 什么是研究假设 （二） 研究假设的作用 （三） 研究假设的类型 （四） 研究假设的特征 （五） 研究假设的标准 第三节：如何进行文献检索 （一） 文献检索的意义与类型 （二） 文献的来源 （三） 文献检索的要求与过程 （四） 文献检索的方法与工具 （五） 阅览文献的要领 第四节：如何进行抽样（增加内容） （一） 什么是抽样 （二） 抽样的基本要求 （三） 抽样的具体方法 第五节：如何拟定研究计划 （一） 研究计划的主要内容 （二） 研究课题的申报 （三） 研究课题的论证 参数什么意思，有能看懂的吗 参数，也叫参变量，是一个变量。我们在研究当前问题的时候，关心某几个变量的变化以及它们之间的相互关系，其中有一个或一些叫自变量，另一个或另一些叫因变量。如果我们引入一个或一些另外的变量来描述自变量与因变量的变化，引入的变量本来并不是当前问题必须研究的变量，我们把这样的变量叫做参变量或参数。 参数是很多机械设置或维修上能用到的一个选项，字面上理解是可供参考的数据，但有时又不全是数据。对指定应用而言，它可以是赋予的常数值；在泛指时，它可以是一种变量，用来控制随其变化而变化的其他的量。简单说，参数是给我们参考的。 统计学中 描述总体特征的概括性数字度量，它是研究者想要了解的总体的某种特征值。总体未知的指标叫做参数。 数学中 参数思想贯彻于解析几何中。对于几何变量，人们用含有字母的代数式来表示变量，这个代数式叫作参数式，其中的字母叫做参数。用图形几何性质与代数关系来连立整式，进而解题。同时“参数法 ”也是许许多多解题技巧的源泉。 什么是前定变量 前定内生变量和外生变量绩和称为前定变量。 前定内生变量是指过去时期的、滞后的或更大范围的内生变量，不受本模型研究范围的内生变量影响，但能够影响所研究的本期内生变量。
变量是什么意思? 变量释义： 1.可假定为一组特定值中之任一值的量 2.代表数学公式中一个可变量的符号 3.数值可变的量 变量 统计学定义：把说明现象某种特征的概念称为变量（Variable），变量可以分为分类变量、顺序变量、数值型变量等。在程序设计中，可以在程序执行期间修改的包含特定数据类型的已命名存储位置。 由 Windows 2000 Server 定义的系统环境变量，不论是谁登录到该计算机，此变量都是相同的。然而，Adiministrators 组的成员可以添加新的变量或更改该值。 对于特定计算机上的每个用户，用户环境变量可以不同。它们包括您希望定义的任何环境变量或应用程序定义的变量，例如，定位应用程序文件的路径。 在心理学中变量是 这样解释的：指一个具有不同数值的量，其量的大小可以观察和测量。变量通常分为自变量和因变量。自变量是研究者选用或操纵的变量，以确定其对心理或行为的影响。因变量是被试者在实验室中的行为反应。 科研论文研究目标中的研究变量和总体是什么 科研论文研究目标中的研究变量和总体是什 提纲要吗 什么是特征变量 变量是统计学研究中对象的特征，在数量标志中，不变的数量标志称为常量或参数，可变的数量标志称为变量。由可变数量标志构造的各种指标也称为变量。它可以是定性的也可以是定量的，一个定量变量要么是离散的，要么是连续的。社会科学中研究变量的关系，通常把一个变量称为自变量（独立变量），另一个变量称之为因变量（依赖变量）。变量包括各种数量标志和全部统计指标，它都是以数值形式表示的，但不包括品质标志。 特征变量是相对于随机变量而言。 Variable 是什么意思？它的定义是什么？简单的，谢谢！ 变量，变量是统计学研究中对象的特征。意思是可变的量，它可以是定性的也可以是定量的，一个定量变量要么是离散的，要么是连续的。社会科学中研究变量的关系，通常把一个变量称为自变量（独立变量），另一个变亥称之为因变量（依赖变量） 参考资料：百度百科 研究变量的相关性分析结果怎么分析 相关性是指两个变量之间的变化趋势的一致性,如果两个变量变化趋势一致,那么就可以认为这两个变量之间存在着一定的关系(但必须是有实际经济意义的两个变量才能说有一定的关系)。相关性分析也是常用的统计方法,用SPSS统计软件操作起来也很简单 社会学 什么是变量 变量是统计学研究中对象的特征。它可以是定性的也可以是定量的，一个定量变量要么是离散的，要么是连续的。社会科学中研究变量的关系，通常把一个变量称为自变量（独立变量），另一个变量称之为因变量（依赖变量）。统计上的绝对量指标，按其取值的特点不同可分为离散变量与连续变量。离散变量亦可叫离散指标，是指仅能表现为整体取值的指标。连续变量亦可叫连续指标，是指可以出现小数的指标。 注：参见《社会统计学》，卢淑华，高等教育出版社，1999年。 什么是研究设计 学习目标： 1． 了解：研究设计的基本过程。 2． 掌握：如何选择研究课题 3． 掌握：如何定义研究变量。 4． 了解：如何提出研究假设。 5． 掌握：如何进行文献检索。 6． 了解：如何选择研究对象。 7． 掌握：能够撰写规范的研究计划 主要内容： 第一节：如何界定研究问题 （一） 确定研究变量 （二） 研究变量之间的相互关系 （三） 定义研究变量 （四） 变量的定义与操作 第二节：如何提出研究假设 （一） 什么是研究假设 （二） 研究假设的作用 （三） 研究假设的类型 （四） 研究假设的特征 （五） 研究假设的标准 第三节：如何进行文献检索 （一） 文献检索的意义与类型 （二） 文献的来源 （三） 文献检索的要求与过程 （四） 文献检索的方法与工具 （五） 阅览文献的要领 第四节：如何进行抽样（增加内容） （一） 什么是抽样 （二） 抽样的基本要求 （三） 抽样的具体方法 第五节：如何拟定研究计划 （一） 研究计划的主要内容 （二） 研究课题的申报 （三） 研究课题的论证 参数什么意思，有能看懂的吗 参数，也叫参变量，是一个变量。我们在研究当前问题的时候，关心某几个变量的变化以及它们之间的相互关系，其中有一个或一些叫自变量，另一个或另一些叫因变量。如果我们引入一个或一些另外的变量来描述自变量与因变量的变化，引入的变量本来并不是当前问题必须研究的变量，我们把这样的变量叫做参变量或参数。 参数是很多机械设置或维修上能用到的一个选项，字面上理解是可供参考的数据，但有时又不全是数据。对指定应用而言，它可以是赋予的常数值；在泛指时，它可以是一种变量，用来控制随其变化而变化的其他的量。简单说，参数是给我们参考的。 统计学中 描述总体特征的概括性数字度量，它是研究者想要了解的总体的某种特征值。总体未知的指标叫做参数。 数学中 参数思想贯彻于解析几何中。对于几何变量，人们用含有字母的代数式来表示变量，这个代数式叫作参数式，其中的字母叫做参数。用图形几何性质与代数关系来连立整式，进而解题。同时“参数法 ”也是许许多多解题技巧的源泉。 什么是前定变量 前定内生变量和外生变量绩和称为前定变量。 前定内生变量是指过去时期的、滞后的或更大范围的内生变量，不受本模型研究范围的内生变量影响，但能够影响所研究的本期内生变量。
一、变量的属性设计和尺度 概念名词界定清楚之后，接下来便是变量设计，变量设计包括三项内容:操作变量设计、变量的属性设计尺度选择。 变量是可测的名词。一项科学研究,特别是实证研究,需要定量的数据作为分析基础，总免不了处理许多变量。有些变量如温度、日产量，可以直接测量。另一些变量，内涵虽很清晰，但直接测量有困难。例如劳动生产率这个词，概念上是国内生产总值除以职工总数，但在收集数据计算时，还会有不同理解，需要作出具体说明，如职工总数，是指在册的职工人数，还是包括临时工、合同工。“职工总数”是名义变量，而操作变量可能是“企业在册职工数”，或“在册职工加合同工总数”。 将名义变量转换成操作变量是变量设计的重要内容。如1993年颁布的《中华人民共和国教师法》规定，“教师的平均工资水平应当不低于或者高于国家公务员的平均工资水平,并逐步提高”，但到现在还没有看到这项规定的执行情况报告，这些年教师与公务员比较起来，平均工资水平到底是高还是低，差别有多大，谁都说不清楚。究其原因，是按此规定表述的命题去测量和检验，操作有难度。“平均工资水平”是名义变量，要计算的话，还须转换成合理的操作变量，并要清晰界定每个变量的含义，如平均工资水平，是指所有教师和公务员而言，还是各类学校教师与相应类型的公务员比较。工资指基本工资还是包括绩效工资在内的实际工资，这些细节不交代清楚就无法统计。 变量必须可测。这意味着该名词(概念)的某种属性有量的差异，如“职工人数”这个变量指职工群体的数量，它的属性就是人数。“工人性别”这个变量的属性，只有男性或女性。“工人年龄”变量的属性可以设定为青年、中年、老年三种，也可以设定为18岁到60岁之间的数字。 变量是属性的集合，不同的属性要用不同的尺度来衡量属性之间的差异。“职工人数”的属性集合就是大于1的数，所用尺度是定比尺度。如“1000人”就是表示“职工人数”的一个属性。“工人性别”的属性集合只有男、女两种，属于定类尺度变量，将工人按男或女的属性分类。“工人年龄”如设定其属性为青年中年、老年，也属于定类尺度，如设定为18到60岁，则属定比尺度。如设定“职工学历”变量，可以采用定类尺度，分本科、硕士和博士等。如需要对各种属性排出优先顺序，可采用定序尺度，例如招聘职工中按学历指标优先排序，设定为本科、高中、硕士、博士、初中， 则定序尺度相应标为第一至第五。 研究工作总是离不开研究变量之间的关系,变量是可用数值来测度的名词、概念,有些变量只有两个数值,即0-1变量,如“性别”作为变量只有两个属性:“男”或“女”,炮弹的状态只有爆炸和不爆炸。当然属性也可增加,如个人所属民族,分别可用“1,2,3,4,5,..”表示“汉、回、蒙、藏....。.如表示汽车品牌,长安为1,吉利为2,捷达为3等。这些变量都属于离散型,一般不能用小数如来表示。另一类变量则是连续型,如年收入、考试成绩、年龄等,可以用小数表示。 工人总数、年龄、学历这类变量和属性的测度还比较直观,可以用单项指标来完成。有些情况下变量要求用多项指标来测度,涉及多维度属性。管理研究常遇到这类变量,如满意度、凝聚力、执行力等,不像长度、年龄、重量等变量能用单一指标测度,研究者往往要设计一套多项指标来间接测度这类变量,这是管理研究的难点,但也为管理研究者提供了特有的研究空间，设计出一套有效的测度指标，就是一项研究工作结果。 二、变量操作化过程 从假设到变量设计要经过一系列转换和细化的环节,这些环节构成了论文工作中有个人特色的实体研究内容。研究生不能忽视和轻视这个转换和细化过程,正确地完成各个环节的工作并非易事。下面举例来说明这个过程。 民间有谚语“红颜薄命”,这实际上是个假设,有人凭自己的观察和感悟提出这个论点,别人听了也觉得有道理,说得深刻，于是逐渐传播开来,但要作为科学结论,那就要论证。“红颜薄命”,按字面可以理解为“漂亮女人的命运不好”,如用假设的语言来表述,即“凡是够得上‘漂亮’的女人,命运都不好”。或者另一种表述:“女人的颜值与命运呈负相关”。不论何种解释,所研究的对象是“女人”,这个假设涉及两个变量:“颜值”和“命运”。这两个变量的属性可设置为离散型,比如,颜值的属性可以是“很漂亮、漂亮、一般、丑”;命运的属性可以是“好运、一般、薄命”。 如果属性设置为连续型,则可以按照颜值的漂亮程度和命运的好命程度用数值表示,如1...5。其中5为最漂亮,命运最好。为了实证,满足收集数据的要求,这个名义变量还须转化为可测的操作变量。尽管现实中还找不到科学仪器来测量颜值、命运,但作为科学研究,必须解决可测的问题。 这种情况下，有两种解决问题的途径。一种是逻辑推理的方法,另一种是直感判断法。 逻辑推理的方法是,找不出直接测度“颜值”或“命运”的办法,就要根据“颜值”或“命运”的外延,设计出几个指标来间接测度该变量。这里引出了指标这个名词。前面提到,论点树中衍生到操作层次的论点称为操作论点,其中的变量便属操作变量。这些操作变量,有的可以直接测度,有的不行，就要寻找一组能直接测度的变量来测度它,这种可据以直接收集数据的变量,在实用中常称之为“指标”，多个或多层指标便形成“指标体系”。 设想“颜值”可转换出容貌美、体态美和风度美三个变量,这离可操作性的要求接近了一步,但还不能直接测量,于是再分解出下一级变量,如体态美分为身高、体重身高比、三围腿长身高比等。身高等这类变量可以直接测度,可称之为指标，使用这套指标就能间接地测出体态美的量化值。变量设计到这一步才算基本结束,后续工作包括操作变量属性和尺度的设定。“命运”也是类似的情况，需设计一套可供操作的指标体系。 直感判断法是找一些专家,凭直感作出颜值和好命程度的主观判断。后面问卷法一节中将要讨论,即使是主观判断,让专家回答什么问题也是大有讲究的,不能直接问:“这个人命好吗”“这个人漂亮吗”。因为回答问题的专家,对好命和漂亮的概念有不同的理解,这些直接答案缺乏可比性和一致性,从统计上来说就没有多大意义。像已经很成熟的“智商”测试问卷,不是去问当事人,“你智商如何,请从7个等级中作出选择”,设计得好的智商问卷,应让被测者意识不到这是在测试智商。直感判断法同样要设计一套类似操作指标体系的问卷。 从以上讨论可以看出,像“红颜薄命”这类常见的假设,要按科学方法论证起来，可不简单。如真的把上例作为一项研究工作来做,能将“颜值”和“命运”这两个概念的可操作性指标体系设计出来,本身也就是一项有价值的研究工作。管理研究中,往往碰到这类抽象概念,如“凝聚力”“开放度”等。所以，管理类学位论文中,从假设提出到操作变量及测量指标的设计,其间的转换和细化工作是大有文章可做的。 从名义变量转换成可测的操作变量和指标的过程，有两个问题值得注意。 一是变量和属性不能混淆。 属性表示变量在类型或程度上的差异，总是有伴生的可比概念,而变量是相对独立概念。比如，性别是变量,属性有“男”,还有伴生的“女”。在一篇论文中,不能将同一概念既当作变量又当作属性处理。比如文章前面设定了“颜值”为变量,“漂亮”或“很漂亮”是属性,后面就不能又将“漂亮”视为变量,并赋予一套关于漂亮的属性。不过,这种混淆变量和属性的情况在学位论文中时有发生。 二是从名义变量转换到可直接测度的指标，要论证各环节的有效性， 有的论文涉及名义变量如“企业创新型”“企业绩效”等,在实证测度此变量时，却简单地依靠问卷中的一个认识性问项：“你认为本企业的创新性(绩效)属于：很强(很好)，强(好)，一般，差，很差。”面对这样的问题和选项，企业职工只能凭借个人印象给出答案。这些答案汇集成的数据，其有效性就难以令人信服 文章来源 | MBA学位论文研究及写作指导 文章作者 | 李怀祖
毕业论文的变量是不固定的，一般情况下2至3个变量即可。根据论文的实际需要确定论文的数据变量是最合适的。
在Word软件中，可以通过在引用界面，在脚注那里，插入自定义标记，输入参考文献内容实现。
电脑：联想L1710D
系统：Win10
软件：Word2019
1、点击引用，点击上面的【引用】。
2、点击脚注，点击上面的【脚注】。
3、输入自定义标记，弹出窗口框，输入自定义标记。
4、点击插入，点击左下角的【插入】。
5、输入内容，输入下面的参考文献内容即可。
平时大家在写论文时需要引用参考文献，那么不知道大家是否知道关于在论文中添加参考文献引用的三种方法呢？今天就来一起看看吧。
材料/工具
知网、百度学术
方法1中国知网
在临床科学实践中，统计学作为一门方法学，贯穿于整个临床研究的过程，从研究设计、数据收集和整理、数据分析，结果的展示和解释，直至最后论文的发表，都需要统计学知识的支持。在进行资料的统计分析之前，必须辨别清楚研究变量的类型，然后根据研究目的和变量类型选择适当的统计分析方法。本期我们将从变量的基本概念、变量的类型、数据类型的转换等方面进行介绍。下期我们将以非常简明的方式介绍不同类型变量统计分析方法的选择，敬请关注。临床数据的收集以字段或者变量记录于数据库中，此处所提临床数据类型，实际上说的是变量的类型。变量可根据其特征进行分类，分类方法也较多，例如从因果关系角度而分为自变量和因变量，按数学特征而有随机变量之名。了解变量的基本概念和类别很重要，因为不同类别变量应采用不同的统计方法进行分析。1基本概念具体临床观察项目与数据库中的变量名、标注等举例如表1所示。表一注：表1来自刘建平主编的《循证中医药临床研究方法》2变量的类型我们参考相关统计学知识对资料类型的相关知识点进行了整理，根据研究需要将资料分为定量资料、定性资料两大类，等级资料作为半定量资料也对此进行了补充说明。资料的具体类型如下图所示。 定量资料（quantitative data ）又称为计量资料（measurement data）或数值变量（numerical variable）。为观测每个单位某个指标的大小而获得的资料。其变量值是定量的，表现为数值大小，一般有度量衡单位。根据其观测取值是否连续又可分为连续型或离散型两类。 定性资料（qualitative data ）又称计数资料（enumeration data）或无序分类变量，亦称名义变量（nominal variable）资料，为将观察单位按照某种属性或者类别分别计数，分组汇总各组观察单位数后而得到的资料。其变量值是定性的，表现为互不相容的属性或类别，如试验结果的阴性阳性，家族史的有无等，分为两种情况： 等级资料：等级资料（ranked data）又称为半定量资料（Semi-quantitative data），或有序分类变量（Ordinal categorical variable）资料。为将观察单位按照某种属性的不同程度分成等级后分组计数，分类汇总各组观察单位数后而得到的资料，其变量值具有半定量性质，表现为等级大小或属性程度。如观察用某药治疗某病患者的疗效，以每名患者为观察单位，结果可分为治愈、显效、好转、无效四级等。3数据类型的转换在资料分析时，不同类型变量的数据可以根据分析需要进行转换。通常变量数据转换采用包含信息量从高到低的方式进行。根据研究需要可以将定量变量转化为定性变量。但是，由定性变量无法再转换为原来的定量变量，因此在搜集数据阶段应尽可能搜集定量数据，定量数据所包含的信息比定性数据更丰富。
研究设计的基本要素，界定变量的性质和类别。1、论文变量是研究设计的基本要素；是在质或量上可以变化的事物的特征，或可以测量、操纵的条件和现象。2、测量是界定变量的性质和类别的测量，显示的只有类别间的差异。