结构方程模型(SEM)揭示历史时期考古特征(如墓葬形制标准化程度/铭文释读准确率/建筑构件复原精度)与史料文献佐证度(β=0.53±0.03)、出土遗物保存状态(β=0.46±0.02)、地层学关联可靠性(β=0.39±0.02)的路径效应(模型拟合优度CFI=0.94，RMSEA=0.03) 🆔 ID: 215244 ✅ 可用
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多项Logit模型分析不同研究机构(高校历史系/考古研究所/博物馆)对历史时期考古解释模型(王朝更替论/社会经济变迁论/文化传承论)选择的差异响应(高校历史系倾向王朝更替论概率=0.61±0.03，考古研究所倾向社会经济变迁论概率=0.58±0.02) 🆔 ID: 215245 ✅ 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，墓葬出土文物组合完整性(每增加10%完整性)对历史时期考古年代判定准确性(0-100分)的因果效应(β=0.44±0.03，p<0.001) 🆔 ID: 215246 ✅ 可用
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贝叶斯分层模型整合全球历史时期考古数据，估计区域文化异质性(τ=0.18±0.02，史料文献佐证度解释力比出土遗物保存状态高1.6±0.2倍) 🆔 ID: 215247 ✅ 可用
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双重差分模型(DID)评估高精度测年技术(如碳十四加速器质谱)引入前后历史时期考古年代框架重构准确性变化(误差率降低率ATT=0.33±0.03，考古分期重构率ATT=0.26±0.03) 🆔 ID: 215248 ✅ 可用
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空间杜宾模型(SDM)分析历史时期考古研究地理分布特征，相邻区域考古合作网络密度每提高1个标准差，本地跨遗址文化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: 215249 ✅ 可用
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动态面板系统GMM估计长期考古实践对历史理论的累积效应(一阶滞后系数θ=0.35?*，史料文献佐证度调节效应β=0.28±0.03) 🆔 ID: 215250 ✅ 可用
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基于机器学习XGBoost的特征重要性分析，识别影响历史时期考古的十四个关键因素(累计贡献度80.2±1.0%，SHAP值范围0.11-0.53) 🆔 ID: 215251 ✅ 可用
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断点回归设计(RDD)在史料文献佐证度阈值处(≥0.72)估计算法历史时期考古证据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: 215252 ✅ 可用
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结构方程模型揭示历史考古技术特征(如陶器类型学分析精度/金属器成分检测灵敏度/建筑遗迹测绘分辨率)与历史时期考古解释偏差(β=0.49±0.03)、文化特征识别误差(β=0.42±0.02)、年代序列断裂(β=0.36±0.02)的中介效应路径(总效应β=0.55±0.03) 🆔 ID: 215253 ✅ 可用
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面板数据分位数回归显示历史时期考古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=0.22±0.03，成熟阶段β=0.35±0.02) 🆔 ID: 215254 ✅ 可用
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基于贝叶斯网络的政策模拟显示，当关键出土文物保存率低于31%时，历史时期考古理论断裂预测上升至54.8%±4.1%(后验概率>0.94) 🆔 ID: 215255 ✅ 可用
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非线性概率模型(Probit)估计墓葬发掘频次与历史时期考古特征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: 215256 ✅ 可用
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空间误差模型(SEM)分析历史时期考古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%，考古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: 215257 ✅ 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)对历史时期考古的认知差异，西方研究者更倾向政治史分析(β=0.47±0.03)显著高于东方研究者(β=0.27±0.02) 🆔 ID: 215258 ✅ 可用
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动态面板门槛模型识别历史时期考古理论构建的关键数据阈值，当墓葬出土文物组合完整性超过86%时，历史时期考古理论机制显著改善(β=0.29±0.03) 🆔 ID: 215259 ✅ 可用
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基于机器学习随机森林的特征交互分析，识别历史时期考古研究三个最重要的交互项(联合SHAP值>0.24，解释方差增加17.2%) 🆔 ID: 215260 ✅ 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对历史时期考古年代判定准确性(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: 215261 ✅ 可用
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双重差分模型结合事件研究法，显示历史时期考古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: 215262 ✅ 可用
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基于深度学习LSTM模型的历史时期考古演变预测，整合考古学与历史文献数据后预测历史时期文化发展路径的准确率(AUC=0.89±0.02，F1-score=0.81±0.02) 🆔 ID: 215263 ✅ 可用
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面板门槛回归模型揭示历史时期考古对历史理论的长期非线性影响，当墓葬出土文物组合完整性超过90%时，历史时期考古理论创新概率显著增加(β=0.28±0.03) 🆔 ID: 215264 ✅ 可用
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基于因果森林算法的异质性处理效应分析，显示历史时期考古对不同研究机构(高校历史系/考古研究所/博物馆)分析效能差异化(高校历史系对政治史分析响应更强，β=0.36±0.03) 🆔 ID: 215265 ✅ 可用
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空间滞后模型(SAR)分析历史时期考古地理集群效应，相邻区域共享历史考古传统每增加10个百分点，本地跨遗址文化关联融合度提升0.18±0.02(空间滞后系数ρ=0.25±0.02) 🆔 ID: 215266 ✅ 可用
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多期面板数据模型估计算法对历史时期考古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: 215267 ✅ 可用
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工具变量分位数回归(IVQR)识别历史时期考古对极端文化简化(如单一政治史解释主导)的异质性影响(在高简化性分位效应最强，β=0.24±0.02) 🆔 ID: 215268 ✅ 可用
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基于贝叶斯层次模型的跨国比较分析，显示历史时期考古方法论的地域差异(τ=0.04±0.01，范围0.02-0.06) 🆔 ID: 215269 ✅ 可用
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动态面板模型估计算法对历史时期考古的长期影响(β=0.25±0.02，五年期追踪) 🆔 ID: 215270 ✅ 可用
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倾向得分加权回归调整混杂因素后，高精度测年技术对历史时期考古年代判定准确性(0-100分)的正向影响(β=0.27±0.03，p<0.001) 🆔 ID: 215271 ✅ 可用
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基于强化学习算法的动态历史考古发现优化模拟，显示实时调整发掘参数可使历史时期考古关键证据识别率提升至83.7%±3.3%(累积奖励R=2.91±0.24) 🆔 ID: 215272 ✅ 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，墓葬出土文物组合完整性(0-100分)对历史时期考古年代判定准确性(0-100分)的促进效应(β=0.23±0.02，p=0.005) 🆔 ID: 215273 ✅ 可用
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