【200论坛币】时序数据预测：怎么基于已有数据填补缺失数值

对统计分析不太懂，请大神指教。

有一个订单数据的时间序列，但是月份不是连续的。
比如，7月份和8月份客户那边订单了，但是9月份就没下订单，之后10月份又下订单了。

目的是想去做，基于时间序列的，未来订单数量的预测。
但是现在因为下订单的月份不是连续的，所以想看看，有没有办法基于已有的数据，来填补缺失月份的订单数量。

例如，有如下数据。6月份，7月份，9月份都有订单，但是8月份没有实际订单数量。

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2017年6月份  200个订单数量
2017年7月份  500个订单数量
2017年9月份  300个订单数量
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8月份没有订单数量不是有数据没有记入，而是8月份本来就没有订单数量。
但是因为想做未来订单数量的预测，所以想虚拟模拟出8月份的订单数量。

比如，把7月份和9月份的订单数量下调一部分，然后把那些下调的数据相加，并作为8月份的订单数量。
请问，上述方法是否可行？假如可行的话，需要用到什么函数？（最好是软件R相关的函数）。