在社会、经济、技术、地质学等领域的数据分析中,成分数据是一种应用相当广泛的数据类型,例如,它可以用于分析产品市场份额的变化规律,或者推测地区产业结构的发展趋势,预测地区城镇居民家庭生活费用支出比例等等。本文改进了成分数据的线性模型,介绍了参数估计的各种性质,并且给出了对数比变换作为成分数据统计分析的基本步骤的依据、优越性及存在问题；还分析了传统主成分分析的不适应性,讨论了成分数据主成分分析的实施步骤。本文针对成分数据信息的多因变量对多自变量线性问题,在传统的线性回归的基础上介绍了一种成分数据的偏最小二乘回归分析法；并对其进行理论性的分析,论证了该方法的可行性。本文还指出了利用偏最小二乘法解决成分数据问题的不足之处,介绍了小离差主成分回归模型,并给出了一个具体应用此方法解决成分数据回归的例子。本文将中心化对数比变换与PLS通径分析方法相结合建立模型,介绍了多元成分数据对数PLS通径分析模型,并推导出了模型对数隐变量的表达形式,从理论上说明了该方法的科学合理性,且通过实证研究验证该模型的可行性和应用价值。