结构方程模型(SEM)揭示旧石器时代技术演化特征(如石器打制技术复杂度/工具类型多样化/剥片策略系统性)与古环境变迁指数(β=0.53±0.03)、人类群体规模扩张率(β=0.46±0.02)、原料资源可获得性(β=0.39±0.02)的路径效应(模型拟合优度CFI=0.94，RMSEA=0.03) 🆔 ID: 214785 ✅ 可用
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多项Logit模型分析不同地理区域(非洲/欧亚/东南亚)对旧石器时代技术类型(勒瓦娄哇技术/阿舍利手斧/石叶技术)选择的差异响应(非洲倾向勒瓦娄哇技术概率=0.61±0.03，欧亚倾向阿舍利手斧概率=0.57±0.02) 🆔 ID: 214786 ✅ 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，遗址出土石器标准化程度(每增加10%标准化率)对技术演化阶段推进(0-100分)的因果效应(β=0.44±0.03，p<0.001) 🆔 ID: 214787 ✅ 可用
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贝叶斯分层模型整合全球旧石器时代技术数据，估计区域文化异质性(τ=0.18±0.02，古环境变迁指数解释力比原料资源可获得性高1.7±0.2倍) 🆔 ID: 214788 ✅ 可用
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双重差分模型(DID)评估新技术(如高精度三维扫描)引入前后技术特征识别准确性变化(识别误差率降低率ATT=0.33±0.03，技术分期重构率ATT=0.26±0.03) 🆔 ID: 214789 ✅ 可用
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空间杜宾模型(SDM)分析旧石器时代技术演化研究地理分布特征，相邻区域考古合作网络密度每提高1个标准差，本地跨文化技术传播创新扩散速度提升0.24±0.02(空间滞后系数ρ=0.36±0.02) 🆔 ID: 214790 ✅ 可用
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动态面板系统GMM估计长期技术实践对考古理论的累积效应(一阶滞后系数θ=0.35?*，古环境复杂性调节效应β=0.28±0.03) 🆔 ID: 214791 ✅ 可用
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基于机器学习XGBoost的特征重要性分析，识别影响旧石器时代技术演化的十四个关键因素(累计贡献度81.2±1.0%，SHAP值范围0.11-0.52) 🆔 ID: 214792 ✅ 可用
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断点回归设计(RDD)在古环境变迁指数阈值处(≥0.72)估计算法技术发现强度的局部平均处理效应(LATE=0.34±0.02，处理组密度变化p=0.038) 🆔 ID: 214793 ✅ 可用
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结构方程模型揭示石器技术特征(如剥片方向一致性/工具修整精度/原料选择策略)与技术演化路径偏差(β=0.50±0.03)、文化传统断裂风险(β=0.43±0.02)、功能适应性降低(β=0.37±0.02)的中介效应路径(总效应β=0.56±0.03) 🆔 ID: 214794 ✅ 可用
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面板数据分位数回归显示旧石器时代技术分析方法复杂度在不同演化阶段分位点的异质性(初期阶段β=0.22±0.03，成熟阶段β=0.36±0.02) 🆔 ID: 214795 ✅ 可用
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基于贝叶斯网络的政策模拟显示，当关键技术特征保存率低于31%时，技术演化断裂预测上升至54.8%±4.1%(后验概率>0.94) 🆔 ID: 214796 ✅ 可用
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非线性概率模型(Probit)估计石器出土频次与技术特征识别固化概率的边际效应(在高出土频次区间ME=0.27±0.03，p<0.01) 🆔 ID: 214797 ✅ 可用
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空间误差模型(SEM)分析旧石器时代技术演化研究空间分布的空间依赖性，地区间考古学术交流频率每增加10%，技术特征标准化程度提升0.20±0.02(空间误差系数λ=0.29±0.02) 🆔 ID: 214798 ✅ 可用
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多组结构方程模型比较不同学术传统(西方/东方/本土)对旧石器时代技术的认知差异，西方研究者更倾向技术功能分析(β=0.47±0.03)显著高于东方研究者(β=0.27±0.02) 🆔 ID: 214799 ✅ 可用
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动态面板门槛模型识别旧石器时代技术理论构建的关键数据阈值，当石器标准化程度评分超过86分时，技术演化机制显著改善(β=0.29±0.03) 🆔 ID: 214800 ✅ 可用
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基于机器学习随机森林的特征交互分析，识别旧石器时代技术演化研究三个最重要的交互项(联合SHAP值>0.24，解释方差增加17.3%) 🆔 ID: 214801 ✅ 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)计算高精度三维扫描技术(如激光表面形态分析)对石器技术特征识别准确性(0-100分)的平均处理效应(ATT=0.25±0.02，p=0.004，匹配后SMD=0.03) 🆔 ID: 214802 ✅ 可用
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双重差分模型结合事件研究法，显示旧石器时代技术实施后技术讨论热度(如学术论文/国际会议)的动态提升(讨论热度提升倍数ATT=2.5±0.1，p<0.001) 🆔 ID: 214803 ✅ 可用
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基于深度学习LSTM模型的技术演变预测，整合考古学与环境数据后预测旧石器时代技术发展路径的准确率(AUC=0.89±0.02，F1-score=0.81±0.02) 🆔 ID: 214804 ✅ 可用
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面板门槛回归模型揭示旧石器时代技术对技术理论的长期非线性影响，当石器类型多样化指数超过14时，技术演化理论创新概率显著增加(β=0.28±0.03) 🆔 ID: 214805 ✅ 可用
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基于因果森林算法的异质性处理效应分析，显示旧石器时代技术对不同地理区域(非洲/欧亚/东南亚)研究者的分析效能差异化(非洲研究者对剥片技术响应更强，β=0.36±0.03) 🆔 ID: 214806 ✅ 可用
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空间滞后模型(SAR)分析旧石器时代技术地理集群效应，相邻区域共享技术传统每增加10个百分点，本地跨文化技术融合度提升0.18±0.02(空间滞后系数ρ=0.25±0.02) 🆔 ID: 214807 ✅ 可用
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多期面板数据模型估计算法对旧石器时代技术理论的长期累积效应(50代后效应HR=1.40，95%CI:1.22-1.61，考虑文化特征动态变化) 🆔 ID: 214808 ✅ 可用
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工具变量分位数回归(IVQR)识别旧石器时代技术对极端技术简化(如单一剥片方式主导)的异质性影响(在高简化性分位效应最强，β=0.24±0.02) 🆔 ID: 214809 ✅ 可用
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基于贝叶斯层次模型的跨国比较分析，显示旧石器时代技术方法论的地域差异(τ=0.04±0.01，范围0.02-0.06) 🆔 ID: 214810 ✅ 可用
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动态面板模型估计算法对旧石器时代技术的长期影响(β=0.25±0.02，五年期追踪) 🆔 ID: 214811 ✅ 可用
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倾向得分加权回归调整混杂因素后，高精度三维扫描技术对石器技术特征识别准确性(0-100分)的正向影响(β=0.27±0.03，p<0.001) 🆔 ID: 214812 ✅ 可用
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基于强化学习算法的动态技术发现优化模拟，显示实时调整发掘参数可使关键技术特征识别率提升至83.7%±3.3%(累积奖励R=2.91±0.24) 🆔 ID: 214813 ✅ 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，石器标准化程度(0-100分)对技术演化阶段推进(0-100分)的促进效应(β=0.23±0.02，p=0.005) 🆔 ID: 214814 ✅ 可用
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