结构方程模型(SEM)揭示虚拟葬礼象征意义维度(如数字纪念物情感价值/虚拟空间仪式感/数字遗产延续性)与数字哀悼文化成熟度(β=0.54±0.03)、临终数字准备度(β=0.47±0.02)、虚拟身份认同强度(β=0.40±0.02)的路径效应(模型拟合优度CFI=0.94，RMSEA=0.03) 🆔 ID: 214543 ✅ 可用
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多项Logit模型分析不同文化群体(东亚/西欧/中东)对虚拟葬礼象征符号(全息投影追悼会/区块链遗嘱展示/元宇宙墓地)选择的差异响应(东亚倾向元宇宙墓地概率=0.63±0.03，西欧倾向全息投影追悼会概率=0.59±0.02) 🆔 ID: 214544 ✅ 可用
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面板固定效应模型控制个体时间固定效应后，数字哀悼平台使用频率(每增加10小时/月)对虚拟葬礼象征意义感知深度(0-100分)的因果效应(β=0.45±0.03，p<0.001) 🆔 ID: 214545 ✅ 可用
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贝叶斯分层模型整合全球虚拟葬礼象征意义数据，估计文化因素异质性(τ=0.19±0.02，数字哀悼文化成熟度解释力比临终数字准备度高1.8±0.2倍) 🆔 ID: 214546 ✅ 可用
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双重差分模型(DID)评估虚拟葬礼技术引入前后象征意义认同变化(认同度提升率ATT=0.34±0.03，传统葬礼象征转化率ATT=0.27±0.03) 🆔 ID: 214547 ✅ 可用
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空间杜宾模型(SDM)分析虚拟葬礼象征意义研究地理分布特征，相邻区域数字葬礼服务共享水平每提高1个标准差，本地跨文化象征融合创新扩散速度提升0.25±0.02(空间滞后系数ρ=0.37±0.02) 🆔 ID: 214548 ✅ 可用
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动态面板系统GMM估计长期数字哀悼经历对葬礼象征理论的累积效应(一阶滞后系数θ=0.36?*，数字身份认同复杂度调节效应β=0.30±0.03) 🆔 ID: 214549 ✅ 可用
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基于机器学习XGBoost的特征重要性分析，识别影响虚拟葬礼象征意义的十五个关键因素(累计贡献度82.1±1.0%，SHAP值范围0.12-0.54) 🆔 ID: 214550 ✅ 可用
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断点回归设计(RDD)在数字哀悼文化成熟度阈值处(≥0.8)估计算法象征意义强度的局部平均处理效应(LATE=0.36±0.02，处理组密度变化p=0.035) 🆔 ID: 214551 ✅ 可用
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结构方程模型揭示虚拟葬礼技术特征(如VR沉浸式哀悼环境/AR遗物叠加精度/区块链遗嘱不可篡改性)与象征意义数字化失真(β=0.52±0.03)、传统葬礼符号虚拟化偏差(β=0.45±0.02)、数字遗产情感连接弱化(β=0.39±0.02)的中介效应路径(总效应β=0.58±0.03) 🆔 ID: 214552 ✅ 可用
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面板数据分位数回归显示虚拟葬礼象征分析方法复杂度在不同哀悼阶段分位点的异质性(初期阶段β=0.23±0.03，成熟阶段β=0.37±0.02) 🆔 ID: 214553 ✅ 可用
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基于贝叶斯网络的政策模拟显示，当虚拟葬礼参与率低于32%时，葬礼象征文化断裂预测上升至55.2%±4.1%(后验概率>0.94) 🆔 ID: 214554 ✅ 可用
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非线性概率模型(Probit)估计虚拟葬礼使用频次与象征意义认同感固化概率的边际效应(在高使用频次区间ME=0.29±0.03，p<0.01) 🆔 ID: 214555 ✅ 可用
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空间误差模型(SEM)分析虚拟葬礼象征意义研究空间分布的空间依赖性，地区间数字葬礼学术交流频率每增加10%，虚拟葬礼象征标准化程度提升0.21±0.02(空间误差系数λ=0.31±0.02) 🆔 ID: 214556 ✅ 可用
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多组结构方程模型比较不同文化背景(西方/东方/本土)对虚拟葬礼象征意义的认知差异，东方研究者更倾向集体数字哀悼(β=0.48±0.03)显著高于西方研究者(β=0.28±0.02) 🆔 ID: 214557 ✅ 可用
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动态面板门槛模型识别虚拟葬礼象征理论构建的数字哀悼阈值，当数字纪念物情感价值评分超过88分时，象征意义重构机制显著改善(β=0.30±0.03) 🆔 ID: 214558 ✅ 可用
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基于机器学习随机森林的特征交互分析，识别虚拟葬礼象征意义研究三个最重要的交互项(联合SHAP值>0.25，解释方差增加18.0%) 🆔 ID: 214559 ✅ 可用
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倾向得分匹配(PSM)在logit模型预测概率下(卡尺=0.008)计算全息投影追悼会技术(如三维立体影像)对虚拟葬礼象征意义(0-100分)的平均处理效应(ATT=0.27±0.02，p=0.004，匹配后SMD=0.03) 🆔 ID: 214560 ✅ 可用
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双重差分模型结合事件研究法，显示虚拟葬礼技术实施后象征意义讨论热度(如学术论文/公共辩论)的动态提升(讨论热度提升倍数ATT=2.7±0.1，p<0.001) 🆔 ID: 214561 ✅ 可用
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基于深度学习LSTM模型的象征意义预测，整合数字人类学与哀悼行为数据后预测虚拟葬礼象征演变路径的准确率(AUC=0.91±0.02，F1-score=0.83±0.02) 🆔 ID: 214562 ✅ 可用
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面板门槛回归模型揭示虚拟葬礼对葬礼象征理论的长期非线性影响，当数字哀悼技术成熟度超过0.77时，象征意义理论创新概率显著增加(β=0.29±0.03) 🆔 ID: 214563 ✅ 可用
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基于因果森林算法的异质性处理效应分析，显示虚拟葬礼象征意义对不同文化背景(西方/东方/本土)研究者的分析效能差异化(东方研究者对集体数字哀悼响应更强，β=0.37±0.03) 🆔 ID: 214564 ✅ 可用
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空间滞后模型(SAR)分析虚拟葬礼象征意义地理集群效应，相邻区域共享数字葬礼传统每增加10个百分点，本地跨文化象征融合度提升0.19±0.02(空间滞后系数ρ=0.26±0.02) 🆔 ID: 214565 ✅ 可用
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多期面板数据模型估计算法对虚拟葬礼象征理论的长期累积效应(50代后效应HR=1.42，95%CI:1.23-1.64，考虑文化特征动态变化) 🆔 ID: 214566 ✅ 可用
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工具变量分位数回归(IVQR)识别虚拟葬礼象征意义对极端数字哀悼简化(如仅在线留言)的异质性影响(在高简化性分位效应最强，β=0.25±0.02) 🆔 ID: 214567 ✅ 可用
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基于贝叶斯层次模型的跨国比较分析，显示虚拟葬礼象征意义方法论的地域差异(τ=0.04±0.01，范围0.02-0.06) 🆔 ID: 214568 ✅ 可用
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动态面板模型估计算法对虚拟葬礼象征意义的长期影响(β=0.26±0.02，五年期追踪) 🆔 ID: 214569 ✅ 可用
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倾向得分加权回归调整混杂因素后，全息投影追悼会技术对虚拟葬礼象征意义(0-100分)的正向影响(β=0.28±0.03，p<0.001) 🆔 ID: 214570 ✅ 可用
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基于强化学习算法的动态象征意义优化模拟，显示实时调整虚拟葬礼参数可使象征意义认同度提升至85.2%±3.4%(累积奖励R=2.97±0.24) 🆔 ID: 214571 ✅ 可用
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面板数据固定效应模型结合工具变量法，控制内生性问题后，数字哀悼平台使用频率(如月活跃时长)对虚拟葬礼象征意义(0-100分)的促进效应(β=0.24±0.02，p=0.005) 🆔 ID: 214572 ✅ 可用
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