在地质、经济、社会等各个领域中,成分数据是运用很广泛的一类结构相对比较特殊的复杂数据,它的各个分量所代表的是所观测对象各部分之间的一个比例关系,比如可以用来表示三大产业对GDP总量的一个贡献,或者预测某一地区的产业结构趋势,或者研究居民的消费支出等等多种情况.成分数据也经常出现在在金融、管理等诸多领域中,而在这些领域中还有一种现象也是经常出现的,那就是异方差现象.众所周知,金融领域的主要工作之一是研究分析市场中不断变化的价格,这种不确定性经常用方差来衡量.所以方差就表示价格变化的幅度,这就是异方差现象.比如,股票价格变化的幅度不同就表示其方差是随时间的变化而变化的.因此,衡量和描述金融经济中这一现象,分析金融领域中这样一种波动特征,对于了解和研究社会中有关经济市场的组成结构和发展趋势有着重大意义.本文首次把异方差模型运用到成分数据这一特殊类型的数据中.结合成分数据的性质,利用正交表给出了异方差模型中的参数的估计,并且提出了等重复试验下的基于成分数据的异均值异方差统计模型.本文分为四章：第一章：绪论.主要介绍了成分数据和异方差的研究背景以及国内外研究现状.第二章：异方差参数估计.主要介绍了一种异方差回归模型中的参数的新的估计方法.第三章：成分数据中的异均值异方差分析.主要介绍了等重复试验下的基于成分数据的异均值方差统计模型及其相关证明.第四章：总结与展望.总结了本文的主要研究内容,并指出了未来的研究方向.