结构方程模型(SEM)揭示元宇宙遗址沉浸式展示特征(如三维重建精度/交互响应延迟/虚拟环境沉浸感评分)与遗址数字资产完整性指数(β=0.55±0.03)、VR设备性能指标(β=0.48±0.02)、用户文化背景契合度(β=0.41±0.02)的路径效应(模型拟合优度CFI=0.94，RMSEA=0.03) 🆔 ID: 216517 ✅ 可用
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多项Logit模型分析不同用户群体(专业考古人员/历史爱好者/普通公众)对元宇宙遗址展示解释模型(学术精确性优先论/沉浸体验优先论/教育普及优先论)选择的差异响应(专业考古人员倾向学术精确性优先论概率=0.58±0.03，历史爱好者倾向沉浸体验优先论概率=0.61±0.02) 🆔 ID: 216518 ✅ 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，遗址三维重建精度(每提升5%细节完整度)对用户沉浸感评分(0-100分)的因果效应(β=0.44±0.03，p<0.001) 🆔 ID: 216519 ✅ 可用
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贝叶斯分层模型整合全球元宇宙遗址展示项目数据，估计区域数字基础设施差异性(τ=0.17±0.02，遗址数字资产完整性指数解释力比VR设备性能指标高1.4±0.2倍) 🆔 ID: 216520 ✅ 可用
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双重差分模型(DID)评估高保真虚拟现实技术引入前后用户遗址认知准确性变化(认知正确率提升率ATT=0.32±0.03，沉浸持续时间延长率ATT=0.25±0.03) 🆔 ID: 216521 ✅ 可用
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空间杜宾模型(SDM)分析元宇宙遗址展示项目地理分布特征，相邻区域数字文化遗产合作网络密度每提高1个标准差，本地跨遗址虚拟关联展示创新扩散速度提升0.23±0.02(空间滞后系数ρ=0.34±0.02) 🆔 ID: 216522 ✅ 可用
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动态面板系统GMM估计长期元宇宙遗址沉浸式展示实践对数字考古理论的累积效应(一阶滞后系数θ=0.35?*，遗址数字资产完整性指数调节效应β=0.28±0.03) 🆔 ID: 216523 ✅ 可用
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基于机器学习XGBoost的特征重要性分析，识别影响元宇宙遗址展示效果的十六个关键因素(累计贡献度83.1±1.0%，SHAP值范围0.10-0.59) 🆔 ID: 216524 ✅ 可用
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断点回归设计(RDD)在遗址数字资产完整性指数阈值处(≥0.73)估计算法元宇宙展示参与强度的局部平均处理效应(LATE=0.33±0.02，处理组密度变化p=0.040) 🆔 ID: 216525 ✅ 可用
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结构方程模型揭示元宇宙展示技术特征(如空间定位精度/实时渲染帧率/多用户交互同步性)与用户理解偏差(β=0.46±0.03)、虚拟考古体验失真度(β=0.39±0.02)、文化内涵传达弱化度(β=0.33±0.02)的中介效应路径(总效应β=0.50±0.03) 🆔 ID: 216526 ✅ 可用
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面板数据分位数回归显示元宇宙展示方法复杂度在不同用户群体分位点的异质性(专业用户群体β=0.22±0.03，普通公众群体β=0.35±0.02) 🆔 ID: 216527 ✅ 可用
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基于贝叶斯网络的政策模拟显示，当关键遗址数字资产保存率低于34%时，元宇宙展示理论断裂预测上升至54.3%±3.8%(后验概率>0.94) 🆔 ID: 216528 ✅ 可用
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非线性概率模型(Probit)估计元宇宙展示频次与用户文化认知固化概率的边际效应(在高展示频次区间ME=0.25±0.03，p<0.01) 🆔 ID: 216529 ✅ 可用
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空间误差模型(SEM)分析元宇宙遗址展示项目空间分布的空间依赖性，地区间数字文化合作频率每增加10%，元宇宙展示内容标准化程度提升0.19±0.02(空间误差系数λ=0.26±0.02) 🆔 ID: 216530 ✅ 可用
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多组结构方程模型比较不同文化背景(西方/东方/本土)对元宇宙遗址展示的认知差异，西方用户更倾向学术精确性(β=0.45±0.03)显著高于东方用户(β=0.26±0.02) 🆔 ID: 216531 ✅ 可用
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动态面板门槛模型识别元宇宙遗址理论构建的关键数据阈值，当遗址三维重建精度超过92%时，数字考古理论机制显著改善(β=0.27±0.03) 🆔 ID: 216532 ✅ 可用
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基于机器学习随机森林的特征交互分析，识别元宇宙遗址展示三个最重要的交互项(联合SHAP值>0.24，解释方差增加17.1%) 🆔 ID: 216533 ✅ 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)计算高保真VR技术对元宇宙遗址沉浸感评分(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: 216534 ✅ 可用
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双重差分模型结合事件研究法，显示元宇宙遗址展示项目实施后学术讨论热度(如论文/会议/网络讨论)的动态提升(讨论热度提升倍数ATT=2.4±0.1，p<0.001) 🆔 ID: 216535 ✅ 可用
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基于深度学习LSTM模型的用户沉浸行为预测，整合数字考古学与虚拟现实技术数据后预测用户长期参与元宇宙遗址体验的准确率(AUC=0.88±0.02，F1-score=0.80±0.02) 🆔 ID: 216536 ✅ 可用
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面板门槛回归模型揭示元宇宙遗址展示对数字考古理论的长期非线性影响，当遗址三维重建精度超过94%时，元宇宙展示理论创新概率显著增加(β=0.26±0.03) 🆔 ID: 216537 ✅ 可用
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基于因果森林算法的异质性处理效应分析，显示元宇宙遗址展示对不同用户群体(专业考古人员/历史爱好者/普通公众)参与效能差异化(专业考古人员对学术精确性优先论响应更强，β=0.34±0.03) 🆔 ID: 216538 ✅ 可用
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空间滞后模型(SAR)分析元宇宙遗址展示地理集群效应，相邻区域共享虚拟考古传统每增加10个百分点，本地跨遗址虚拟关联融合度提升0.16±0.02(空间滞后系数ρ=0.23±0.02) 🆔 ID: 216539 ✅ 可用
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多期面板数据模型估计算法对元宇宙遗址理论的长期累积效应(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: 216540 ✅ 可用
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工具变量分位数回归(IVQR)识别元宇宙遗址展示对极端简化解释(如单一文化视角主导)的异质性影响(在高简化性分位效应最强，β=0.23±0.02) 🆔 ID: 216541 ✅ 可用
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基于贝叶斯层次模型的跨国比较分析，显示元宇宙遗址展示方法论的地域差异(τ=0.03±0.01，范围0.01-0.05) 🆔 ID: 216542 ✅ 可用
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动态面板模型估计算法对元宇宙遗址展示的长期影响(β=0.24±0.02，五年期追踪) 🆔 ID: 216543 ✅ 可用
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倾向得分加权回归调整混杂因素后，高保真VR技术对元宇宙遗址沉浸感评分(0-100分)的正向影响(β=0.25±0.03，p<0.001) 🆔 ID: 216544 ✅ 可用
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基于强化学习算法的动态元宇宙遗址展示优化模拟，显示实时调整虚拟参数可使关键遗址特征识别率提升至83.2%±3.0%(累积奖励R=2.88±0.24) 🆔 ID: 216545 ✅ 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，遗址三维重建精度(0-100分)对元宇宙遗址沉浸感评分(0-100分)的促进效应(β=0.21±0.02，p=0.005) 🆔 ID: 216546 ✅ 可用
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