在R中，可以使用hts包进行分层时间序列的预测，该包提供了一个函数hts()用于创建分层时间序列对象，以及一个函数forecast()用于进行预测。

下面是一个包括缺失值的时间序列的分层预测的示例代码：

# 安装和加载hts包
install.packages("hts")
library(hts)

# 创建分层时间序列对象
data <- ts(matrix(rnorm(100), ncol = 10), start = c(2000, 1), frequency = 12)
hts_data <- hts(data, characters = c(2, 1))

# 添加缺失值
set.seed(123)
missing_index <- sample(length(data), 10)
data[missing_index] <- NA

# 对分层时间序列进行预测
forecast_data <- forecast(hts_data, h = 12)

# 输出预测结果
print(forecast_data)

在上述代码中，首先安装并加载了hts包。然后，使用ts()函数创建了一个包含10个系列的时间序列对象data，并使用hts()函数创建了分层时间序列对象hts_data。接着，使用sample()函数随机选择了10个索引，将这些索引对应的值设为缺失值。最后，使用forecast()函数对分层时间序列进行预测，并通过print()函数输出了预测结果。

请注意，上述代码中的数据是随机生成的，仅用于演示如何进行分层时间序列的预测。您可以根据实际情况修改代码以适应您的数据。