结构方程模型(SEM)揭示科技考古特征(如金属冶炼技术痕迹元素组成/陶瓷烧制温度曲线特征/古代颜料化学成分构成)与考古遗存保存状态指数(β=0.51±0.03)、科技分析仪器检测精度(β=0.44±0.02)、古代技术复原理论适用性(β=0.37±0.02)的路径效应(模型拟合优度CFI=0.93，RMSEA=0.03) 🆔 ID: 215890 ✅ 可用
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多项Logit模型分析不同研究机构(考古科技实验室/材料科学研究所/历史考古系)对科技考古解释模型(技术决定论/文化传播论/社会需求论)选择的差异响应(考古科技实验室倾向技术决定论概率=0.59±0.03，材料科学研究所倾向文化传播论概率=0.58±0.02) 🆔 ID: 215891 ✅ 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，金属冶炼遗物微量元素标准差(每增加0.1ppm)对科技考古年代判定准确性(0-100分)的因果效应(β=0.42±0.03，p<0.001) 🆔 ID: 215892 ✅ 可用
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贝叶斯分层模型整合全球科技考古数据，估计区域技术传统差异性(τ=0.16±0.02，考古遗存保存状态指数解释力比科技分析仪器检测精度高1.4±0.2倍) 🆔 ID: 215893 ✅ 可用
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双重差分模型(DID)评估高精度科技分析技术(如激光剥蚀电感耦合等离子体质谱)引入前后古代技术复原准确性变化(误差率降低率ATT=0.31±0.03，技术工艺重建率ATT=0.24±0.03) 🆔 ID: 215894 ✅ 可用
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空间杜宾模型(SDM)分析科技考古研究地理分布特征，相邻区域考古科技合作网络密度每提高1个标准差，本地跨技术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: 215895 ✅ 可用
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动态面板系统GMM估计长期科技考古实践对古代技术理论的累积效应(一阶滞后系数θ=0.33?*，考古遗存保存状态指数调节效应β=0.26±0.03) 🆔 ID: 215896 ✅ 可用
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基于机器学习XGBoost的特征重要性分析，识别影响科技考古的十四个关键因素(累计贡献度79.6±1.0%，SHAP值范围0.10-0.52) 🆔 ID: 215897 ✅ 可用
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断点回归设计(RDD)在考古遗存保存状态指数阈值处(≥0.70)估计算法科技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: 215898 ✅ 可用
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结构方程模型揭示科技考古技术特征(如扫描电子显微镜分辨率/X射线衍射分析精度/热释光测年灵敏度)与科技考古解释偏差(β=0.46±0.03)、技术特征识别误差(β=0.39±0.02)、古代工艺误判(β=0.33±0.02)的中介效应路径(总效应β=0.52±0.03) 🆔 ID: 215899 ✅ 可用
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面板数据分位数回归显示科技考古分析方法复杂度在不同历史时期分位点的异质性(青铜时代β=0.20±0.03，铁器时代β=0.32±0.02) 🆔 ID: 215900 ✅ 可用
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基于贝叶斯网络的政策模拟显示，当关键技术考古证据保存率低于32%时，古代技术理论断裂预测上升至53.3%±4.0%(后验概率>0.94) 🆔 ID: 215901 ✅ 可用
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非线性概率模型(Probit)估计科技考古样本出土频次与技术特征识别固化概率的边际效应(在高出土频次区间ME=0.23±0.03，p<0.01) 🆔 ID: 215902 ✅ 可用
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空间误差模型(SEM)分析科技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%，科技考古证据标准化程度提升0.18±0.02(空间误差系数λ=0.25±0.02) 🆔 ID: 215903 ✅ 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)对科技考古的认知差异，西方研究者更倾向技术分析(β=0.43±0.03)显著高于东方研究者(β=0.24±0.02) 🆔 ID: 215904 ✅ 可用
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动态面板门槛模型识别科技考古理论构建的关键数据阈值，当金属冶炼遗物微量元素标准差超过0.15ppm时，古代技术理论机制显著改善(β=0.27±0.03) 🆔 ID: 215905 ✅ 可用
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基于机器学习随机森林的特征交互分析，识别科技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16.4%) 🆔 ID: 215906 ✅ 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)计算高精度科技分析技术对科技考古年代判定准确性(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: 215907 ✅ 可用
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双重差分模型结合事件研究法，显示科技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: 215908 ✅ 可用
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基于深度学习LSTM模型的古代技术预测，整合考古学与科技史数据后预测技术发展路径的准确率(AUC=0.87±0.02，F1-score=0.79±0.02) 🆔 ID: 215909 ✅ 可用
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面板门槛回归模型揭示科技考古对古代技术理论的长期非线性影响，当金属冶炼遗物微量元素标准差超过0.16ppm时，古代技术理论创新概率显著增加(β=0.26±0.03) 🆔 ID: 215910 ✅ 可用
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基于因果森林算法的异质性处理效应分析，显示科技考古对不同研究机构(考古科技实验室/材料科学研究所/历史考古系)分析效能差异化(考古科技实验室对技术决定论响应更强，β=0.34±0.03) 🆔 ID: 215911 ✅ 可用
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空间滞后模型(SAR)分析科技考古地理集群效应，相邻区域共享技术传统每增加10个百分点，本地跨技术关联融合度提升0.16±0.02(空间滞后系数ρ=0.23±0.02) 🆔 ID: 215912 ✅ 可用
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多期面板数据模型估计算法对科技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: 215913 ✅ 可用
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工具变量分位数回归(IVQR)识别科技考古对极端技术简化(如单一技术解释主导)的异质性影响(在高简化性分位效应最强，β=0.22±0.02) 🆔 ID: 215914 ✅ 可用
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基于贝叶斯层次模型的跨国比较分析，显示科技考古方法论的地域差异(τ=0.03±0.01，范围0.01-0.05) 🆔 ID: 215915 ✅ 可用
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动态面板模型估计算法对科技考古的长期影响(β=0.24±0.02，五年期追踪) 🆔 ID: 215916 ✅ 可用
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倾向得分加权回归调整混杂因素后，高精度科技分析技术对科技考古年代判定准确性(0-100分)的正向影响(β=0.25±0.03，p<0.001) 🆔 ID: 215917 ✅ 可用
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基于强化学习算法的动态科技考古发现优化模拟，显示实时调整分析参数可使关键科技证据识别率提升至82.7%±3.1%(累积奖励R=2.87±0.23) 🆔 ID: 215918 ✅ 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，金属冶炼遗物微量元素标准差(0-100分)对科技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: 215919 ✅ 可用
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