以下是一个使用R语言的示例代码，演示了如何使用arima函数和diff函数来得到不同的ARIMA模型系数：

# 创建一个时间序列p
p <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)

# 使用arima函数拟合ARIMA模型
model1 <- arima(p, order=c(2,1,2))
model1$coef

# 使用diff函数对p进行差分
diff_p <- diff(p)

# 使用arima函数拟合差分后的ARIMA模型
model2 <- arima(diff_p, order=c(2,0,2))
model2$coef

在上面的代码中，我们首先创建了一个时间序列p。然后，使用arima函数拟合ARIMA模型，并指定了p的差分阶数为1（order=c(2,1,2)）。我们可以通过model1$coef来获取ARIMA模型的系数。

接下来，我们使用diff函数对p进行一阶差分，得到差分后的时间序列diff_p。然后，使用arima函数拟合差分后的ARIMA模型，并指定了差分后的时间序列的差分阶数为0（order=c(2,0,2)）。同样地，我们可以通过model2$coef来获取差分后的ARIMA模型的系数。

由于p和diff_p是不同的时间序列，它们的差分性质不同，因此得到的ARIMA模型的系数也会不同。