结构方程模型(SEM)揭示丝绸之路贸易网络特征(如商品流通路径密度/货币交换标准化程度/贸易据点空间分布格局)与古气候适应性指数(β=0.51±0.03)、政治稳定性指标(β=0.44±0.02)、跨文化技术传播效率(β=0.38±0.02)的路径效应(模型拟合优度CFI=0.93，RMSEA=0.03) 🆔 ID: 215392 ✅ 可用
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多项Logit模型分析不同地理区域(中亚/西亚/东亚)对丝绸之路贸易理论模型(单一路线主导论/多通道并行论/区域网络整合论)选择的差异响应(中亚倾向单一路线主导论概率=0.59±0.03，西亚倾向多通道并行论概率=0.62±0.02) 🆔 ID: 215393 ✅ 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，贸易据点出土货币组合多样性(每增加5种货币类型)对贸易网络复杂性指数(0-100分)的因果效应(β=0.46±0.03，p<0.001) 🆔 ID: 215394 ✅ 可用
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贝叶斯分层模型整合全球丝绸之路贸易数据，估计区域文化异质性(τ=0.17±0.02，古气候适应性指数解释力比政治稳定性指标高1.5±0.2倍) 🆔 ID: 215395 ✅ 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)引入前后贸易路线年代重构准确性变化(误差率降低率ATT=0.32±0.03，贸易分期重构率ATT=0.25±0.03) 🆔 ID: 215396 ✅ 可用
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空间杜宾模型(SDM)分析丝绸之路贸易网络研究地理分布特征，相邻区域考古合作网络密度每提高1个标准差，本地跨文化贸易证据融合创新扩散速度提升0.23±0.02(空间滞后系数ρ=0.34±0.02) 🆔 ID: 215397 ✅ 可用
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动态面板系统GMM估计长期贸易实践对贸易理论的累积效应(一阶滞后系数θ=0.34?*，古气候适应性指数调节效应β=0.27±0.03) 🆔 ID: 215398 ✅ 可用
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基于机器学习XGBoost的特征重要性分析，识别影响丝绸之路贸易网络的十五个关键因素(累计贡献度80.5±1.0%，SHAP值范围0.12-0.54) 🆔 ID: 215399 ✅ 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(≥0.72)估计算法贸易网络证据强度的局部平均处理效应(LATE=0.33±0.02，处理组密度变化p=0.037) 🆔 ID: 215400 ✅ 可用
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结构方程模型揭示贸易考古技术特征(如货币成分分析精度/商品残留物检测灵敏度/贸易据点测绘分辨率)与贸易理论解释偏差(β=0.48±0.03)、跨区域贸易特征识别误差(β=0.41±0.02)、贸易路线断裂误判(β=0.35±0.02)的中介效应路径(总效应β=0.54±0.03) 🆔 ID: 215401 ✅ 可用
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面板数据分位数回归显示丝绸之路贸易分析方法复杂度在不同历史时期分位点的异质性(早期阶段β=0.21±0.03，鼎盛阶段β=0.34±0.02) 🆔 ID: 215402 ✅ 可用
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基于贝叶斯网络的政策模拟显示，当关键贸易证据保存率低于30%时，贸易网络理论断裂预测上升至53.7%±4.1%(后验概率>0.94) 🆔 ID: 215403 ✅ 可用
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非线性概率模型(Probit)估计贸易据点发掘频次与贸易特征识别固化概率的边际效应(在高发掘频次区间ME=0.25±0.03，p<0.01) 🆔 ID: 215404 ✅ 可用
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空间误差模型(SEM)分析丝绸之路贸易网络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%，贸易证据标准化程度提升0.19±0.02(空间误差系数λ=0.27±0.02) 🆔 ID: 215405 ✅ 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)对丝绸之路贸易网络的认知差异，西方研究者更倾向经济驱动解释(β=0.45±0.03)显著高于东方研究者(β=0.26±0.02) 🆔 ID: 215406 ✅ 可用
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动态面板门槛模型识别丝绸之路贸易理论构建的关键数据阈值，当贸易据点出土货币组合多样性超过8种时，贸易网络理论机制显著改善(β=0.28±0.03) 🆔 ID: 215407 ✅ 可用
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基于机器学习随机森林的特征交互分析，识别丝绸之路贸易网络研究三个最重要的交互项(联合SHAP值>0.24，解释方差增加16.8%) 🆔 ID: 215408 ✅ 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贸易路线年代判定准确性(0-100分)的平均处理效应(ATT=0.24±0.02，p=0.004，匹配后SMD=0.03) 🆔 ID: 215409 ✅ 可用
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双重差分模型结合事件研究法，显示丝绸之路贸易网络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=2.4±0.1，p<0.001) 🆔 ID: 215410 ✅ 可用
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基于深度学习LSTM模型的贸易路线预测，整合考古学与历史文献数据后预测丝绸之路贸易发展路径的准确率(AUC=0.88±0.02，F1-score=0.80±0.02) 🆔 ID: 215411 ✅ 可用
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面板门槛回归模型揭示丝绸之路贸易网络对贸易理论的长期非线性影响，当贸易据点出土货币组合多样性超过10种时，贸易网络理论创新概率显著增加(β=0.27±0.03) 🆔 ID: 215412 ✅ 可用
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基于因果森林算法的异质性处理效应分析，显示丝绸之路贸易网络对不同地理区域(中亚/西亚/东亚)研究者的分析效能差异化(中亚研究者对货币交换证据响应更强，β=0.35±0.03) 🆔 ID: 215413 ✅ 可用
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空间滞后模型(SAR)分析丝绸之路贸易网络地理集群效应，相邻区域共享贸易传统每增加10个百分点，本地跨区域贸易证据融合度提升0.17±0.02(空间滞后系数ρ=0.24±0.02) 🆔 ID: 215414 ✅ 可用
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多期面板数据模型估计算法对丝绸之路贸易网络的长期累积效应(50代后效应HR=1.39，95%CI:1.21-1.60，考虑文化特征动态变化) 🆔 ID: 215415 ✅ 可用
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工具变量分位数回归(IVQR)识别丝绸之路贸易网络对极端单一路线偏见(如单一贸易通道主导解释)的异质性影响(在高单一路线性分位效应最强，β=0.23±0.02) 🆔 ID: 215416 ✅ 可用
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基于贝叶斯层次模型的跨国比较分析，显示丝绸之路贸易理论方法论的地域差异(τ=0.04±0.01，范围0.02-0.06) 🆔 ID: 215417 ✅ 可用
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动态面板模型估计算法对丝绸之路贸易网络的长期影响(β=0.24±0.02，五年期追踪) 🆔 ID: 215418 ✅ 可用
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倾向得分加权回归调整混杂因素后，高精度测年技术对贸易路线年代判定准确性(0-100分)的正向影响(β=0.26±0.03，p<0.001) 🆔 ID: 215419 ✅ 可用
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基于强化学习算法的动态贸易发现优化模拟，显示实时调整研究参数可使关键贸易证据识别率提升至83.5%±3.2%(累积奖励R=2.89±0.24) 🆔 ID: 215420 ✅ 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，贸易据点出土货币组合多样性(0-100分)对贸易网络复杂性指数(0-100分)的促进效应(β=0.22±0.02，p=0.005) 🆔 ID: 215421 ✅ 可用
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