结构方程模型(SEM)揭示牙结石疾病标记物特征(如钙化沉积物中牙菌斑代谢产物浓度/食物残渣蛋白质分解产物含量/口腔微生物群落DNA保存完整性)与牙结石矿化程度指数(β=0.54±0.03)、生物标记物检测灵敏度(β=0.47±0.02)、古病理学诊断准确性(β=0.40±0.02)的路径效应(模型拟合优度CFI=0.93，RMSEA=0.03) 🆔 ID: 216271 ✅ 可用
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多项Logit模型分析不同研究机构(口腔考古实验室/古病理研究所/生物考古系)对牙结石疾病解释模型(饮食相关疾病论/口腔微生物感染论/代谢性疾病关联论)选择的差异响应(口腔考古实验室倾向饮食相关疾病论概率=0.59±0.03，古病理研究所倾向口腔微生物感染论概率=0.61±0.02) 🆔 ID: 216272 ✅ 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，牙结石钙化密度(每增加10mg/cm3)对疾病标记物识别准确性(0-100分)的因果效应(β=0.43±0.03，p<0.001) 🆔 ID: 216273 ✅ 可用
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贝叶斯分层模型整合全球牙结石疾病标记物分析数据，估计区域口腔卫生条件差异性(τ=0.16±0.02，牙结石矿化程度指数解释力比生物标记物检测灵敏度高1.4±0.2倍) 🆔 ID: 216274 ✅ 可用
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双重差分模型(DID)评估高灵敏度生物标记物检测技术(如LC-MS/MS串联质谱)引入前后牙结石疾病诊断准确性变化(误差率降低率ATT=0.31±0.03，疾病标记物特异性提升率ATT=0.24±0.03) 🆔 ID: 216275 ✅ 可用
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空间杜宾模型(SDM)分析牙结石疾病标记物研究地理分布特征，相邻区域口腔考古合作网络密度每提高1个标准差，本地跨疾病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: 216276 ✅ 可用
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动态面板系统GMM估计长期牙结石疾病标记物分析实践对古病理学理论的累积效应(一阶滞后系数θ=0.34?*，牙结石矿化程度指数调节效应β=0.27±0.03) 🆔 ID: 216277 ✅ 可用
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基于机器学习XGBoost的特征重要性分析，识别影响牙结石疾病标记物分析的十五个关键因素(累计贡献度80.1±1.0%，SHAP值范围0.10-0.53) 🆔 ID: 216278 ✅ 可用
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断点回归设计(RDD)在牙结石矿化程度指数阈值处(≥0.75)估计算法牙结石疾病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=0.039) 🆔 ID: 216279 ✅ 可用
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结构方程模型揭示牙结石分析技术特征(如显微CT分辨率/激光捕获显微切割精度/微生物基因组测序深度)与牙结石疾病解释偏差(β=0.45±0.03)、疾病标记物误判率(β=0.38±0.02)、口腔病理特征混淆度(β=0.32±0.02)的中介效应路径(总效应β=0.49±0.03) 🆔 ID: 216280 ✅ 可用
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面板数据分位数回归显示牙结石分析方法复杂度在不同口腔疾病类型分位点的异质性(牙周病相关β=0.22±0.03，龋齿相关β=0.34±0.02) 🆔 ID: 216281 ✅ 可用
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基于贝叶斯网络的政策模拟显示，当关键牙结石疾病标记物保存率低于30%时，古病理学理论断裂预测上升至51.8%±3.7%(后验概率>0.94) 🆔 ID: 216282 ✅ 可用
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非线性概率模型(Probit)估计牙结石样本采集频次与疾病特征识别固化概率的边际效应(在高采集频次区间ME=0.23±0.03，p<0.01) 🆔 ID: 216283 ✅ 可用
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空间误差模型(SEM)分析牙结石疾病标记物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%，牙结石疾病标记物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: 216284 ✅ 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)对牙结石疾病标记物分析的认知差异，西方研究者更倾向微生物分析(β=0.44±0.03)显著高于东方研究者(β=0.25±0.02) 🆔 ID: 216285 ✅ 可用
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动态面板门槛模型识别牙结石疾病理论构建的关键数据阈值，当牙结石钙化密度超过120mg/cm3时，古病理学理论机制显著改善(β=0.26±0.03) 🆔 ID: 216286 ✅ 可用
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基于机器学习随机森林的特征交互分析，识别牙结石疾病标记物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: 216287 ✅ 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)计算高灵敏度生物标记物检测技术对牙结石疾病识别准确性(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: 216288 ✅ 可用
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双重差分模型结合事件研究法，显示牙结石疾病标记物分析后学术讨论热度(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: 216289 ✅ 可用
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基于深度学习LSTM模型的口腔疾病预测，整合口腔考古学与古病理学数据后预测牙结石相关疾病的准确率(AUC=0.87±0.02，F1-score=0.79±0.02) 🆔 ID: 216290 ✅ 可用
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面板门槛回归模型揭示牙结石对古病理学理论的长期非线性影响，当牙结石钙化密度超过125mg/cm3时，疾病理论创新概率显著增加(β=0.25±0.03) 🆔 ID: 216291 ✅ 可用
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基于因果森林算法的异质性处理效应分析，显示牙结石疾病标记物分析对不同研究机构(口腔考古实验室/古病理研究所/生物考古系)分析效能差异化(口腔考古实验室对饮食相关疾病论响应更强，β=0.34±0.03) 🆔 ID: 216292 ✅ 可用
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空间滞后模型(SAR)分析牙结石疾病标记物地理集群效应，相邻区域共享口腔病理研究传统每增加10个百分点，本地跨疾病关联融合度提升0.16±0.02(空间滞后系数ρ=0.23±0.02) 🆔 ID: 216293 ✅ 可用
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多期面板数据模型估计算法对牙结石疾病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: 216294 ✅ 可用
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工具变量分位数回归(IVQR)识别牙结石疾病标记物分析对极端疾病简化解释(如单一疾病主导)的异质性影响(在高简化性分位效应最强，β=0.22±0.02) 🆔 ID: 216295 ✅ 可用
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基于贝叶斯层次模型的跨国比较分析，显示牙结石疾病标记物方法论的地域差异(τ=0.03±0.01，范围0.01-0.05) 🆔 ID: 216296 ✅ 可用
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动态面板模型估计算法对牙结石疾病标记物的长期影响(β=0.24±0.02，五年期追踪) 🆔 ID: 216297 ✅ 可用
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倾向得分加权回归调整混杂因素后，高灵敏度生物标记物检测技术对牙结石疾病识别准确性(0-100分)的正向影响(β=0.25±0.03，p<0.001) 🆔 ID: 216298 ✅ 可用
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基于强化学习算法的动态牙结石疾病标记物发现优化模拟，显示实时调整分析参数可使关键疾病标记物识别率提升至82.6%±3.0%(累积奖励R=2.87±0.23) 🆔 ID: 216299 ✅ 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，牙结石钙化密度(0-100分)对牙结石疾病识别准确性(0-100分)的促进效应(β=0.21±0.02，p=0.005) 🆔 ID: 216300 ✅ 可用
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