對於面板數據的情況下用混合ols模型。把幾種不同模型組合成壹種混合模型，它允許壹個項目能沿著最有效的路徑發展，這就是過程開發模型（或混合模型）。實際上，壹些開發單位都是使用幾種不同的開發方法組成他們自己的混合模型。
時間序列可以直接用ols。ols的介紹如下：ols回歸模型不是多元線性回歸模型。線性回歸是利用數理統計中的回歸分析，來確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的壹種統計分析方法之壹，應用十分廣泛。
有如下模型：二項logistic回歸：因變量為兩種結局的二分類變量，如中獎=未中獎=0；自變量可以為分類變量，也可以為連續變量；陽性樣本量n要求是自變量個數至少10倍。
使用回歸模型。將面板數據處理成差異矩陣可以使用回歸模型，例如普通最小二乘OLS回歸。可以使用這種模型來計算差異矩陣，其中包含每個觀察值與其期望值之間的差異。
ols回歸和線性回歸的區別：含義不同，概念不同。含義不同：線性回歸是利用數理統計中的回歸分析，來確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的壹種統計分析方法之壹，應用十分廣泛。
BLUE)，也是為了後面模型檢驗的順利進行（例如Ttest，Ftest）。如果違背了上述其中之壹的假設條件，就不是經典的線性回歸模型，這樣的模型用OLS來估計往往失效，就得用壹些方法進行修正或者用其他方法來估計參數。。