R中2个值的插值和预测

我有一个从1980年到2020年的年度人口数据向量，只有2000年和2010年的两个值，我需要预测缺失的数据。 我的第一个想法是使用na.approx来填充2000年和2010年之间缺失的数据，然后使用ARIMA模型。然而，随着人口的下降，在遥远的未来，其价值将变为负值，这是不合逻辑的。 我的第二个想法是使用样本数据之间的对数差除以10，因为实际值之间有10年的差距，并使用它作为百分比变化来预测缺失数据。

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然而，我对R和统计学还不熟悉，所以我不确定这是否是获得预测的最佳方法。如果您有任何想法，我将不胜感激。

由于这两个数据点提供的数据线没有直观意义，我建议您仅使用这两个数据点的平均值，除非您可以获得其他数据。如果您能够获得更多的年度数据，甚至是预期的变化值，那么您可以进行一些额外的分析。但现在，你有点被卡住了。

这个问题似乎离题了，因为它是关于选择一种合适的统计方法；它不是关于编程或R的。这个问题更适合像这样的统计论坛。一旦你知道什么样的分析适合你的数据，但不确定如何在R中进行分析，那么在这里发布可能是有意义的。我有一个1980年到2020年的年度人口数据向量，只有2000年和2010年的两个值-所以你实际拥有的是两个数据点，而不是年度人口数据。我认为你将很难用如此稀少的数据做出合理的预测。无论如何，这是一个统计数据，而不是编程问题，可能更适合交叉验证。