一般来说，对于ols来说，截面数据，时间序列和面板数据是三个要被区分的概念，具体问题的处理可能会有很大不同。这里想问的是，对于logistics回归而言，一般而言有没有必要区分截面数据和面板数据？比如一个预测问题，手上有一年一共12期的面板数据。一种处理办法是每期做一次截面logistic回归，对回归系数做平均（加权平均处理），然后再进行预测。另一种办法是把12期的数据排成一排，进行ols回归得到系数。想问的是，上述第二种办法是否合理？第一种办法是否有必要？除此之外还有没有专门针对面板数据做处理的logistic方法？