面板数据，它可以被称作是时间序列与截面的一种混合数据。它是根据面板数据进行分析得出的相对应的时间以及重复概率的一种结论。由于它的观测值相对增多，它是可以增加抽样精度。当然面板数据它是建模比单截面数据建模，可以获得更多的动态信息，所以现如今在数据分析的时候，更倾向于使用武汉面板数据分析。

    武汉面板数据分析，它主要是分为三个步骤，第一个步骤就是分析数据的平稳性，也就是单位根的检验。之后就是协整检验或者是模型修正，另外是面板模型的选择与回归。面板数据模型，它可以有三种选择，分别是混合估计模型，随机效应模型以及固定效应模型，在面板数据模型形式的选择方法上，可以经常采用检验决定混合模型还是固定效应模型之后，会通过一定的检验工具来建立随机效应模型，还是固定效应模型。在整个回归的时候，它是可以按照选择截面的一种方式，允许不同的截面存在异方差现象。

    而在整个面板数据分析的是好协整检验，它是考察变量间长期均衡关系的一种方法。它是对于某个线性组合后的序列呈一定的平稳性，这样的协整关系是存在的。它需要要求或者是同阶单整，面板数据分析对于一些特定的领域是非常有作用的，也是能够通过这样的分析得出想要的结果。