成分数据驱动的旅游业投资影响模型：结构方程的偏最小二乘新方法

本文主要探讨了"基于成分数据的多元结构方程模型"这一主题，由李顺勇和岳利梅两位作者在《河南理工大学学报(自然科学版)》上发表的研究论文中提出。他们针对旅游业投资、接待能力和旅游业发展这三个关键领域，运用了偏最小二乘回归方法，并将其扩展到成分数据的分析框架内。传统的结构方程模型通常处理连续变量，但在现实经济数据中，成分数据往往包含比例或份额性质的数据，这使得常规方法可能失效。 论文的核心创新在于引入了新的修正加权符号权重和的概念，这种方法特别适用于处理这类非欧几里得数据集。通过这种修正，作者能够更准确地估计潜在变量（如旅游业投资对接待能力的影响）在模型中的作用，从而提高了模型的拟合精度。结果显示，这种新的处理方式显著改善了显性变量（如投资和接待能力）在模型中的表现，使得模型预测的结果更符合实际情况。 具体来说，研究发现旅游投资的主要效应是通过提升接待能力来间接推动旅游业的发展。这一发现对于政策制定者和业界来说具有重要的实践价值，因为它们提供了关于如何优化投资策略以最大化旅游业效益的理论依据。同时，该研究也强调了在实际应用中考虑成分数据特性的必要性，以提高模型的适用性和解释力。 本文使用的关键词包括“成分数据”、“结构方程模型”、“偏最小二乘”、“符号权重和”以及“旅游接待能力”，这些术语共同构成了研究的核心焦点。从统计学的角度看，中图分类号O212.4表明了研究属于经济学和管理科学中的应用数学范畴，而文献标志码A则标识其为学术性强且质量可靠的文章。 这篇文章不仅深化了对成分数据处理在结构方程模型中的理解，还为旅游业投资决策提供了定量支持，展示了统计方法在复杂经济问题研究中的重要作用。