ARIMA算法实现二阶差分的python代码

以下是ARIMA算法实现二阶差分的Python代码：

from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA

# 将原始时间序列做一阶差分
diff1 = data.diff(1)
diff1.dropna(inplace=True)

# 将一阶差分后的时间序列做二阶差分
diff2 = diff1.diff(1)
diff2.dropna(inplace=True)

model = ARIMA(diff2, order=(p, d, q))
result = model.fit()

# 输出最终的参数估计值以及模型评估指标
print(result.params)
print(result.summary())

需要注意的是，这里的 `data` 是原始的时间序列数据，`p`、`d`、`q` 是 ARIMA 模型中的三个参数，分别代表自回归项数、差分次数、移动平均项数。这里的代码实现的是将原始时间序列做一阶差分后再做二阶差分，并将最终的模型参数估计值和模型评估指标输出。