结构方程模型(SEM)揭示工业考古特征(如工厂建筑结构保存完整性/机器设备遗存标准化程度/工业流程遗迹清晰度)与工业遗产保护政策力度(β=0.52±0.03)、机器设备材质耐腐蚀性(β=0.45±0.02)、工业生产技术迭代周期(β=0.38±0.02)的路径效应(模型拟合优度CFI=0.93，RMSEA=0.03) 🆔 ID: 215636 ✅ 可用
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多项Logit模型分析不同研究机构(工业遗产保护部门/技术史研究机构/考古研究所)对工业考古解释模型(技术决定论/社会建构论/文化传承论)选择的差异响应(工业遗产保护部门倾向技术决定论概率=0.60±0.03，技术史研究机构倾向社会建构论概率=0.57±0.02) 🆔 ID: 215637 ✅ 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，工厂建筑结构保存完整性(每增加10%完整性)对工业考古年代判定准确性(0-100分)的因果效应(β=0.43±0.03，p<0.001) 🆔 ID: 215638 ✅ 可用
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贝叶斯分层模型整合全球工业考古数据，估计区域工业发展差异性(τ=0.16±0.02，工业遗产保护政策力度解释力比机器设备材质耐腐蚀性高1.4±0.2倍) 🆔 ID: 215639 ✅ 可用
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双重差分模型(DID)评估高精度工业测年技术(如AMS碳十四测年结合机器设备生产批次分析)引入前后工业遗址年代重构准确性变化(误差率降低率ATT=0.31±0.03，工业分期重构率ATT=0.24±0.03) 🆔 ID: 215640 ✅ 可用
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空间杜宾模型(SDM)分析工业考古研究地理分布特征，相邻区域工业遗产保护合作网络密度每提高1个标准差，本地跨工厂工业流程关联分析创新扩散速度提升0.22±0.02(空间滞后系数ρ=0.33±0.02) 🆔 ID: 215641 ✅ 可用
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动态面板系统GMM估计长期工业考古实践对工业理论的累积效应(一阶滞后系数θ=0.33?*，工业遗产保护政策力度调节效应β=0.26±0.03) 🆔 ID: 215642 ✅ 可用
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基于机器学习XGBoost的特征重要性分析，识别影响工业考古的十四个关键因素(累计贡献度79.8±1.0%，SHAP值范围0.10-0.52) 🆔 ID: 215643 ✅ 可用
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断点回归设计(RDD)在工业遗产保护政策力度阈值处(≥0.70)估计算法工业考古证据强度的局部平均处理效应(LATE=0.32±0.02，处理组密度变化p=0.038) 🆔 ID: 215644 ✅ 可用
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结构方程模型揭示工业考古技术特征(如机器设备残骸分析精度/工业流程遗迹测绘分辨率/工厂建筑结构三维重建技术)与工业考古解释偏差(β=0.47±0.03)、工业特征识别误差(β=0.40±0.02)、工业技术迭代误判(β=0.34±0.02)的中介效应路径(总效应β=0.53±0.03) 🆔 ID: 215645 ✅ 可用
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面板数据分位数回归显示工业考古分析方法复杂度在不同工业发展阶段分位点的异质性(早期工业化阶段β=0.20±0.03，重工业化阶段β=0.33±0.02) 🆔 ID: 215646 ✅ 可用
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基于贝叶斯网络的政策模拟显示，当关键工业遗迹保存率低于32%时，工业考古理论断裂预测上升至53.5%±4.0%(后验概率>0.94) 🆔 ID: 215647 ✅ 可用
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非线性概率模型(Probit)估计工厂发掘频次与工业特征识别固化概率的边际效应(在高发掘频次区间ME=0.24±0.03，p<0.01) 🆔 ID: 215648 ✅ 可用
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空间误差模型(SEM)分析工业考古研究空间分布的空间依赖性，地区间工业遗产学术交流频率每增加10%，工业遗迹证据标准化程度提升0.18±0.02(空间误差系数λ=0.26±0.02) 🆔 ID: 215649 ✅ 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)对工业考古的认知差异，西方研究者更倾向技术史分析(β=0.44±0.03)显著高于东方研究者(β=0.25±0.02) 🆔 ID: 215650 ✅ 可用
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动态面板门槛模型识别工业考古理论构建的关键数据阈值，当工厂建筑结构保存完整性超过85%时，工业考古理论机制显著改善(β=0.27±0.03) 🆔 ID: 215651 ✅ 可用
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基于机器学习随机森林的特征交互分析，识别工业考古研究三个最重要的交互项(联合SHAP值>0.23，解释方差增加16.5%) 🆔 ID: 215652 ✅ 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)计算高精度工业测年技术对工业遗址年代判定准确性(0-100分)的平均处理效应(ATT=0.23±0.02，p=0.004，匹配后SMD=0.03) 🆔 ID: 215653 ✅ 可用
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双重差分模型结合事件研究法，显示工业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=2.3±0.1，p<0.001) 🆔 ID: 215654 ✅ 可用
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基于深度学习LSTM模型的工业发展预测，整合考古学与工业历史文献数据后预测工业技术演变路径的准确率(AUC=0.87±0.02，F1-score=0.79±0.02) 🆔 ID: 215655 ✅ 可用
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面板门槛回归模型揭示工业考古对工业理论的长期非线性影响，当工厂建筑结构保存完整性超过88%时，工业考古理论创新概率显著增加(β=0.26±0.03) 🆔 ID: 215656 ✅ 可用
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基于因果森林算法的异质性处理效应分析，显示工业考古对不同研究机构(工业遗产保护部门/技术史研究机构/考古研究所)分析效能差异化(工业遗产保护部门对技术决定论响应更强，β=0.34±0.03) 🆔 ID: 215657 ✅ 可用
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空间滞后模型(SAR)分析工业考古地理集群效应，相邻区域共享工业传统每增加10个百分点，本地跨工厂工业流程关联融合度提升0.16±0.02(空间滞后系数ρ=0.23±0.02) 🆔 ID: 215658 ✅ 可用
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多期面板数据模型估计算法对工业考古理论的长期累积效应(50代后效应HR=1.38，95%CI:1.20-1.59，考虑文化特征动态变化) 🆔 ID: 215659 ✅ 可用
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工具变量分位数回归(IVQR)识别工业考古对极端技术简化(如单一技术决定论解释主导)的异质性影响(在高简化性分位效应最强，β=0.22±0.02) 🆔 ID: 215660 ✅ 可用
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基于贝叶斯层次模型的跨国比较分析，显示工业考古方法论的地域差异(τ=0.03±0.01，范围0.01-0.05) 🆔 ID: 215661 ✅ 可用
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动态面板模型估计算法对工业考古的长期影响(β=0.24±0.02，五年期追踪) 🆔 ID: 215662 ✅ 可用
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倾向得分加权回归调整混杂因素后，高精度工业测年技术对工业遗址年代判定准确性(0-100分)的正向影响(β=0.25±0.03，p<0.001) 🆔 ID: 215663 ✅ 可用
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基于强化学习算法的动态工业考古发现优化模拟，显示实时调整发掘参数可使关键工业遗迹识别率提升至82.9%±3.1%(累积奖励R=2.87±0.23) 🆔 ID: 215664 ✅ 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，工厂建筑结构保存完整性(0-100分)对工业考古年代判定准确性(0-100分)的促进效应(β=0.21±0.02，p=0.005) 🆔 ID: 215665 ✅ 可用
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