结构方程模型(SEM)揭示长江流域稻作新证据特征(如炭化稻米形态特征/稻田遗迹分布密度/水稻植硅体组合类型)与古水文环境变迁指数(β=0.54±0.03)、考古遗址保存状况(β=0.47±0.02)、人类活动强度指标(β=0.40±0.02)的路径效应(模型拟合优度CFI=0.94，RMSEA=0.03) 🆔 ID: 215105 ✅ 可用
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多项Logit模型分析不同研究团队(高校考古系/地方文物考古所/中国科学院)对长江流域稻作证据解释模型(本地驯化起源论/外来传播适应论/混合起源模式)选择的差异响应(高校考古系倾向本地驯化起源论概率=0.61±0.03，地方文物考古所倾向混合起源模式概率=0.58±0.02) 🆔 ID: 215106 ✅ 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，遗址出土炭化稻米完整率(每提高10%)对稻作起源证据可信度(0-100分)的因果效应(β=0.45±0.03，p<0.001) 🆔 ID: 215107 ✅ 可用
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贝叶斯分层模型整合长江流域稻作考古数据，估计区域文化异质性(τ=0.19±0.02，古水文环境变迁指数解释力比人类活动强度指标高1.7±0.2倍) 🆔 ID: 215108 ✅ 可用
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双重差分模型(DID)评估高精度测年技术(如AMS碳十四)引入前后稻作年代测定准确性变化(误差率降低率ATT=0.33±0.03，稻作文化分期重构率ATT=0.26±0.03) 🆔 ID: 215109 ✅ 可用
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空间杜宾模型(SDM)分析长江流域稻作新证据研究地理分布特征，相邻区域考古合作网络密度每提高1个标准差，本地跨遗址稻作证据关联分析创新扩散速度提升0.24±0.02(空间滞后系数ρ=0.35±0.02) 🆔 ID: 215110 ✅ 可用
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动态面板系统GMM估计长期稻作实践对考古理论的累积效应(一阶滞后系数θ=0.36?*，古水文环境变迁指数调节效应β=0.29±0.03) 🆔 ID: 215111 ✅ 可用
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基于机器学习XGBoost的特征重要性分析，识别影响长江流域稻作新证据的十五个关键因素(累计贡献度81.5±1.0%，SHAP值范围0.12-0.54) 🆔 ID: 215112 ✅ 可用
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断点回归设计(RDD)在古水文环境变迁指数阈值处(≥0.73)估计算法稻作证据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=0.039) 🆔 ID: 215113 ✅ 可用
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结构方程模型揭示稻作考古技术特征(如植硅体提取纯度/炭化颗粒鉴定精度/土壤微结构分析分辨率)与证据解释偏差(β=0.50±0.03)、驯化特征识别误差(β=0.43±0.02)、年代序列断裂(β=0.37±0.02)的中介效应路径(总效应β=0.56±0.03) 🆔 ID: 215114 ✅ 可用
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面板数据分位数回归显示长江流域稻作分析方法复杂度在不同研究阶段分位点的异质性(早期阶段β=0.23±0.03，成熟阶段β=0.36±0.02) 🆔 ID: 215115 ✅ 可用
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基于贝叶斯网络的政策模拟显示，当关键稻作证据保存率低于31%时，稻作起源理论断裂预测上升至55.1%±4.2%(后验概率>0.94) 🆔 ID: 215116 ✅ 可用
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非线性概率模型(Probit)估计稻作遗址出土频次与稻作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: 215117 ✅ 可用
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空间误差模型(SEM)分析长江流域稻作新证据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%，稻作证据标准化程度提升0.20±0.02(空间误差系数λ=0.29±0.02) 🆔 ID: 215118 ✅ 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)对长江流域稻作证据的认知差异，西方研究者更倾向技术分析(β=0.48±0.03)显著高于东方研究者(β=0.28±0.02) 🆔 ID: 215119 ✅ 可用
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动态面板门槛模型识别长江流域稻作理论构建的关键数据阈值，当炭化稻米完整率超过88%时，稻作起源理论机制显著改善(β=0.29±0.03) 🆔 ID: 215120 ✅ 可用
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基于机器学习随机森林的特征交互分析，识别长江流域稻作新证据研究三个最重要的交互项(联合SHAP值>0.25，解释方差增加17.4%) 🆔 ID: 215121 ✅ 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AMS测年技术对稻作年代测定准确性(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: 215122 ✅ 可用
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双重差分模型结合事件研究法，显示长江流域稻作新证据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: 215123 ✅ 可用
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基于深度学习LSTM模型的稻作演变预测，整合考古学与环境数据后预测长江流域稻作发展路径的准确率(AUC=0.89±0.02，F1-score=0.81±0.02) 🆔 ID: 215124 ✅ 可用
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面板门槛回归模型揭示长江流域稻作新证据对稻作理论的长期非线性影响，当炭化稻米完整率超过92%时，稻作起源理论创新概率显著增加(β=0.28±0.03) 🆔 ID: 215125 ✅ 可用
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基于因果森林算法的异质性处理效应分析，显示长江流域稻作新证据对不同研究团队(高校考古系/地方文物考古所/中国科学院)分析效能差异化(高校考古系对炭化稻米形态分析响应更强，β=0.36±0.03) 🆔 ID: 215126 ✅ 可用
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空间滞后模型(SAR)分析长江流域稻作新证据地理集群效应，相邻区域共享稻作考古传统每增加10个百分点，本地跨遗址稻作证据融合度提升0.18±0.02(空间滞后系数ρ=0.25±0.02) 🆔 ID: 215127 ✅ 可用
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多期面板数据模型估计算法对长江流域稻作新证据的长期累积效应(50代后效应HR=1.41，95%CI:1.23-1.62，考虑文化特征动态变化) 🆔 ID: 215128 ✅ 可用
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工具变量分位数回归(IVQR)识别长江流域稻作新证据对极端证据简化(如单一类型稻作证据主导)的异质性影响(在高简化性分位效应最强，β=0.24±0.02) 🆔 ID: 215129 ✅ 可用
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基于贝叶斯层次模型的跨国比较分析，显示长江流域稻作证据方法论的地域差异(τ=0.04±0.01，范围0.02-0.06) 🆔 ID: 215130 ✅ 可用
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动态面板模型估计算法对长江流域稻作新证据的长期影响(β=0.25±0.02，五年期追踪) 🆔 ID: 215131 ✅ 可用
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倾向得分加权回归调整混杂因素后，高精度AMS测年技术对稻作年代测定准确性(0-100分)的正向影响(β=0.27±0.03，p<0.001) 🆔 ID: 215132 ✅ 可用
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基于强化学习算法的动态稻作发现优化模拟，显示实时调整发掘参数可使关键稻作证据识别率提升至83.9%±3.3%(累积奖励R=2.92±0.24) 🆔 ID: 215133 ✅ 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，炭化稻米完整率(0-100分)对稻作起源证据可信度(0-100分)的促进效应(β=0.23±0.02，p=0.005) 🆔 ID: 215134 ✅ 可用
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