区间型数据的概念自提出以来便受到了众多国内外学者的关注,它广泛存在于气候、医学、金融等领域。区间型数据是以数值范围来观察记录的,而不是单一的点值数据,这有利于了解数据的偏移程度与变异情况,同时可用于描述变量的不确定性。通过查阅区间型数据的相关文献,发现目前区间型数据的建模方法多结合截面数据建模方法或时间序列数据建模方法进行研究,与面板数据建模方法相结合的研究成果较少。本文考虑到面板数据是一种两维数据,它包含截面数据信息和时间序列数据信息,这一特点促使它容易获得更多的数据样本,对其进行建模可以获得更多的自由度和减少变量之间的共线性,进而提升模型的估计效率。因此,本文以区间型数据的建模方法为基础,将区间型数据的建模方法与面板数据的建模方法进行结合,建立区间型面板数据模型,为分析面板数据提供一个新的视角。首先,在前人研究的基础上,主要推广了区间型数据下的四种线性回归模型,分别为中点法（CM）,最小最大法（Min Max）和中心半径法（CRM）以及参数化方法（PM）,并给出了详细的回归建模过程。传统的区间型数据下的四种回归方法适用于讨论区间型截面数据,本文对其进行推广后,可用于研究区间型面板数据。同时,本文讨论了四种方法之间的关系以及对PM预测进行了分析。其次,为了对比推广后四种方法的有效性,本文进行了蒙特卡罗数值模拟,共设立了五个评价指标,并将四种方法的各评价指标计算结果绘制成图像,直观地展示四种方法在不同方面的优劣性。模拟结果表明PM的预测效果比CM、Min Max、CRM的预测效果更优,模拟结果验证了理论方法的可靠性。最后,将推广后的四种方法应用在实证例子中。我们分析、研究了1993—2018年间气候变化和农业生产投入要素对我国粮食产量的综合影响,为我国粮食的稳定和安全生产提供科学合理的依据和建议。同时,给出了四种方法的回归结果并进行比较分析,实证结果表明PM更适合用于描述实证的数据集。