เปรียบเทียบวิธี

	การวิเคราะห์ข้อมูลแบบพาเนลที่ไม่เป็นเชิงเส้น	การถดถอยโลจิสติก
สาขาวิชา	เศรษฐมิติ	สถิติการวิจัย
ตระกูล	Regression model	Process / pipeline
ปีกำเนิด	1986–2010	1958
ผู้ริเริ่ม	Cheng Hsiao; Jeffrey M. Wooldridge	David Roxbee Cox
ประเภท	Panel data model (nonlinear)	Method
แหล่งต้นตำรับ	Wooldridge, J. M. (2010). Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data (2nd ed.). MIT Press. ISBN: 978-0262232586	Cox, D. R. (1958). The regression analysis of binary sequences. Journal of the Royal Statistical Society, Series B, 20(2), 215–242.
ชื่อเรียกอื่น	nonlinear panel models, panel nonlinear econometrics, fixed-effects nonlinear models, random-effects nonlinear models	logit model, binomial logistic regression, LR
ที่เกี่ยวข้อง	4	3
สรุป	Nonlinear panel data analysis applies nonlinear models — such as probit, logit, Poisson, or Tobit — to repeated observations on the same units over time. It accounts for unit-specific unobserved heterogeneity while capturing non-linear relationships between predictors and the outcome, making it essential when the dependent variable is binary, count-based, censored, or otherwise non-continuous.	Logistic regression is a statistical method for modeling the probability of a binary outcome (disease present/absent, success/failure) as a function of continuous and categorical predictors. Developed by David Roxbee Cox (1958), it solves the problem of predicting categorical outcomes by applying a logistic transformation to constrain predictions to the [0,1] probability interval, enabling accurate risk stratification, diagnostic prediction, and causal inference in epidemiology, medicine, and social science.