面板数据分析又称时序和截面混合数据。在断面上，个体在不同时间重复观察数据。面板数据分析是根据面板数据得出重复概率以及相应的关于时间的结论。因为估计值较大，可以提高抽样精度，而对于固定模式的回归模型，就能够得到参数估计值，而面板模型能够比单一数据建模获得更多的数据，所以在许多情况下更倾向于武汉面板数据分析。

首先回归前需要对面板数据模型进行数据平稳性检验。为保证结果正确性，就必须检验面板序列的平稳性进行。单位根检验是对数据的平稳性检测最常用的方法，先在面板序列上画上时间图，从时序图中能勾画折线是否包含趋势项或截距项，然后进行协整检验或模型修正。协整是指当两个或更多的非平稳变量序列中某一直线组合后的序列为平稳性。在这个时候，我们称这几个变量序列为协整关系。所以协整的条件或条件是同阶单整。最后是面板模式选择和回归。在面板数据模型中采用混合估计模型、固定效应模型和随机效应模型三种形式，如何选择呢？

武汉面板数据分析方法通常判断混合模式还是固定效应模式，再利用哈斯曼检验判断是否应建立随机效应模型或固定效应模型。当回归时权数可采用截面加权的方式，而对截面数目大于时序数的情况则更为适用，表明允许不同截面存在异方差。