结构方程模型(SEM)揭示农业起源多中心理论特征(如作物驯化独立性证据/农耕工具区域特异性/定居模式地理分散性)与古气候适应性指数(β=0.52±0.03)、遗传多样性水平(β=0.45±0.02)、生态位分化程度(β=0.39±0.02)的路径效应(模型拟合优度CFI=0.93，RMSEA=0.03) 🆔 ID: 215034 ✅ 可用
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多项Logit模型分析不同地理区域(西亚/东亚/中美洲)对农业起源理论模型(单中心扩散论/多中心并行论/混合传播论)选择的差异响应(西亚倾向单中心扩散论概率=0.58±0.03，东亚倾向多中心并行论概率=0.63±0.02) 🆔 ID: 215035 ✅ 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，区域特有作物驯化证据数量(每增加5种作物)对多中心理论支持度(0-100分)的因果效应(β=0.47±0.03，p<0.001) 🆔 ID: 215036 ✅ 可用
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贝叶斯分层模型整合全球农业起源数据，估计区域文化异质性(τ=0.18±0.02，古气候适应性指数解释力比遗传多样性水平高1.6±0.2倍) 🆔 ID: 215037 ✅ 可用
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双重差分模型(DID)评估新测年技术(如加速器质谱)引入前后农业起源时间线重构准确性变化(误差率降低率ATT=0.34±0.03，多中心理论验证率ATT=0.27±0.03) 🆔 ID: 215038 ✅ 可用
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空间杜宾模型(SDM)分析农业起源多中心理论研究地理分布特征，相邻区域考古合作网络密度每提高1个标准差，本地跨文化农业起源证据融合创新扩散速度提升0.25±0.02(空间滞后系数ρ=0.36±0.02) 🆔 ID: 215039 ✅ 可用
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动态面板系统GMM估计长期农业实践对起源理论的累积效应(一阶滞后系数θ=0.35?*，古气候适应性指数调节效应β=0.28±0.03) 🆔 ID: 215040 ✅ 可用
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基于机器学习XGBoost的特征重要性分析，识别影响农业起源多中心理论的十四个关键因素(累计贡献度80.1±1.1%，SHAP值范围0.11-0.53) 🆔 ID: 215041 ✅ 可用
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断点回归设计(RDD)在古气候适应性指数阈值处(≥0.75)估计算法多中心理论证据强度的局部平均处理效应(LATE=0.35±0.02，处理组密度变化p=0.037) 🆔 ID: 215042 ✅ 可用
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结构方程模型揭示农业起源研究技术特征(如微痕分析精度/花粉记录分辨率/稳定同位素比值检测灵敏度)与理论验证偏差(β=0.49±0.03)、区域证据整合误差(β=0.42±0.02)、单中心偏见残留(β=0.36±0.02)的中介效应路径(总效应β=0.55±0.03) 🆔 ID: 215043 ✅ 可用
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面板数据分位数回归显示农业起源理论分析方法复杂度在不同区域分位点的异质性(西亚地区β=0.22±0.03，东亚地区β=0.35±0.02) 🆔 ID: 215044 ✅ 可用
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基于贝叶斯网络的政策模拟显示，当关键驯化作物证据保存率低于32%时，多中心理论断裂预测上升至54.2%±4.0%(后验概率>0.94) 🆔 ID: 215045 ✅ 可用
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非线性概率模型(Probit)估计考古发掘频次与多中心理论证据识别固化概率的边际效应(在高发掘频次区间ME=0.26±0.03，p<0.01) 🆔 ID: 215046 ✅ 可用
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空间误差模型(SEM)分析农业起源多中心理论研究空间分布的空间依赖性，地区间学术交流频率每增加10%，区域证据标准化程度提升0.20±0.02(空间误差系数λ=0.28±0.02) 🆔 ID: 215047 ✅ 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)对农业起源理论的认知差异，西方研究者更倾向单中心扩散解释(β=0.46±0.03)显著高于东方研究者(β=0.27±0.02) 🆔 ID: 215048 ✅ 可用
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动态面板门槛模型识别农业起源理论构建的关键数据阈值，当区域特有作物驯化证据超过9种时，多中心理论机制显著改善(β=0.29±0.03) 🆔 ID: 215049 ✅ 可用
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基于机器学习随机森林的特征交互分析，识别农业起源多中心理论研究三个最重要的交互项(联合SHAP值>0.24，解释方差增加17.0%) 🆔 ID: 215050 ✅ 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)计算高精度测年技术(如加速器质谱)对农业起源时间线准确性(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: 215051 ✅ 可用
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双重差分模型结合事件研究法，显示农业起源多中心理论实施后学术讨论热度(如论文/会议)的动态提升(讨论热度提升倍数ATT=2.5±0.1，p<0.001) 🆔 ID: 215052 ✅ 可用
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基于深度学习LSTM模型的农业起源预测，整合考古学与环境数据后预测多中心理论发展路径的准确率(AUC=0.89±0.02，F1-score=0.81±0.02) 🆔 ID: 215053 ✅ 可用
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面板门槛回归模型揭示农业起源多中心理论对理论发展的长期非线性影响，当区域特有作物驯化证据超过12种时，多中心理论创新概率显著增加(β=0.28±0.03) 🆔 ID: 215054 ✅ 可用
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基于因果森林算法的异质性处理效应分析，显示农业起源多中心理论对不同地理区域(西亚/东亚/中美洲)研究者的分析效能差异化(东亚研究者对区域特有作物证据响应更强，β=0.36±0.03) 🆔 ID: 215055 ✅ 可用
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空间滞后模型(SAR)分析农业起源多中心理论地理集群效应，相邻区域共享农业起源传统每增加10个百分点，本地跨文化证据融合度提升0.18±0.02(空间滞后系数ρ=0.25±0.02) 🆔 ID: 215056 ✅ 可用
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多期面板数据模型估计算法对农业起源多中心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: 215057 ✅ 可用
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工具变量分位数回归(IVQR)识别农业起源多中心理论对极端单中心偏见(如单一作物驯化主导解释)的异质性影响(在高单中心性分位效应最强，β=0.24±0.02) 🆔 ID: 215058 ✅ 可用
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基于贝叶斯层次模型的跨国比较分析，显示农业起源理论方法论的地域差异(τ=0.04±0.01，范围0.02-0.06) 🆔 ID: 215059 ✅ 可用
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动态面板模型估计算法对农业起源多中心理论的长期影响(β=0.25±0.02，五年期追踪) 🆔 ID: 215060 ✅ 可用
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倾向得分加权回归调整混杂因素后，高精度测年技术对农业起源时间线准确性(0-100分)的正向影响(β=0.27±0.03，p<0.001) 🆔 ID: 215061 ✅ 可用
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基于强化学习算法的动态农业起源发现优化模拟，显示实时调整研究参数可使多中心理论证据识别率提升至84.7%±3.3%(累积奖励R=2.90±0.24) 🆔 ID: 215062 ✅ 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，区域特有作物驯化证据数量(0-100分)对多中心理论支持度(0-100分)的促进效应(β=0.23±0.02，p=0.005) 🆔 ID: 215063 ✅ 可用
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