结构方程模型(SEM)揭示良渚古城VR复原特征(如三维建筑模型精度/虚拟环境光照模拟/玉器纹理还原度)与遗址数字测绘完整性指数(β=0.56±0.03)、VR交互系统响应延迟(β=0.49±0.02)、史前文化背景知识库深度(β=0.42±0.02)的路径效应(模型拟合优度CFI=0.94，RMSEA=0.03) 🆔 ID: 216661 ✅ 可用
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多项Logit模型分析不同研究者群体(考古学家/VR技术专家/史前文明学者)对良渚古城VR复原解释模型(建筑功能优先论/祭祀仪式还原论/社会结构再现论)选择的差异响应(考古学家倾向建筑功能优先论概率=0.57±0.03，VR技术专家倾向祭祀仪式还原论概率=0.61±0.02) 🆔 ID: 216662 ✅ 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，遗址三维激光扫描精度(每提升0.1mm点云密度)对VR复原沉浸感评分(0-100分)的因果效应(β=0.45±0.03，p<0.001) 🆔 ID: 216663 ✅ 可用
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贝叶斯分层模型整合全球史前遗址VR复原项目数据，估计区域数字技术资源差异性(τ=0.16±0.02，遗址数字测绘完整性指数解释力比VR交互系统响应延迟高1.3±0.2倍) 🆔 ID: 216664 ✅ 可用
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双重差分模型(DID)评估高精度虚拟现实技术引入前后良渚古城文化特征认知准确性变化(认知正确率提升率ATT=0.34±0.03，祭祀场景还原度提升率ATT=0.27±0.03) 🆔 ID: 216665 ✅ 可用
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空间杜宾模型(SDM)分析良渚古城VR复原项目地理分布特征，相邻区域数字考古合作网络密度每提高1个标准差，本地跨遗址虚拟关联复原创新扩散速度提升0.25±0.02(空间滞后系数ρ=0.36±0.02) 🆔 ID: 216666 ✅ 可用
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动态面板系统GMM估计长期良渚古城VR复原实践对史前文明理论的累积效应(一阶滞后系数θ=0.37?*，遗址数字测绘完整性指数调节效应β=0.30±0.03) 🆔 ID: 216667 ✅ 可用
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基于机器学习XGBoost的特征重要性分析，识别影响良渚古城VR复原效果的十七个关键因素(累计贡献度84.2±1.0%，SHAP值范围0.11-0.61) 🆔 ID: 216668 ✅ 可用
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断点回归设计(RDD)在遗址数字测绘完整性指数阈值处(≥0.75)估计算法良渚古城VR复原参与强度的局部平均处理效应(LATE=0.35±0.02，处理组密度变化p=0.039) 🆔 ID: 216669 ✅ 可用
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结构方程模型揭示良渚古城VR复原技术特征(如水体反射模拟精度/土遗址虚拟风化效果/数字文物材质还原度)与史前文明解释偏差(β=0.47±0.03)、虚拟考古体验失真度(β=0.40±0.02)、文化内涵传达弱化度(β=0.34±0.02)的中介效应路径(总效应β=0.51±0.03) 🆔 ID: 216670 ✅ 可用
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面板数据分位数回归显示良渚古城VR复原方法复杂度在不同研究者群体分位点的异质性(考古学专业群体β=0.23±0.03，VR技术专业群体β=0.36±0.02) 🆔 ID: 216671 ✅ 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35%时，良渚古城VR复原理论断裂预测上升至55.1%±3.9%(后验概率>0.94) 🆔 ID: 216672 ✅ 可用
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非线性概率模型(Probit)估计良渚古城VR复原频次与史前文明认知固化概率的边际效应(在高复原频次区间ME=0.26±0.03，p<0.01) 🆔 ID: 216673 ✅ 可用
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空间误差模型(SEM)分析良渚古城VR复原项目空间分布的空间依赖性，地区间数字考古交流频率每增加10%，VR复原内容标准化程度提升0.20±0.02(空间误差系数λ=0.27±0.02) 🆔 ID: 216674 ✅ 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)对良渚古城VR复原的认知差异，西方研究者更倾向建筑功能分析(β=0.46±0.03)显著高于东方研究者(β=0.27±0.02) 🆔 ID: 216675 ✅ 可用
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动态面板门槛模型识别良渚古城VR复原理论构建的关键数据阈值，当遗址三维激光扫描精度超过95%时，史前文明理论机制显著改善(β=0.28±0.03) 🆔 ID: 216676 ✅ 可用
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基于机器学习随机森林的特征交互分析，识别良渚古城VR复原三个最重要的交互项(联合SHAP值>0.25，解释方差增加17.4%) 🆔 ID: 216677 ✅ 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)计算高精度三维扫描技术对良渚古城VR复原沉浸感评分(0-100分)的平均处理效应(ATT=0.25±0.02，p=0.004，匹配后SMD=0.03) 🆔 ID: 216678 ✅ 可用
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双重差分模型结合事件研究法，显示良渚古城VR复原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=2.6±0.1，p<0.001) 🆔 ID: 216679 ✅ 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良渚古城VR体验的准确率(AUC=0.90±0.02，F1-score=0.82±0.02) 🆔 ID: 216680 ✅ 可用
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面板门槛回归模型揭示良渚古城VR复原对史前文明理论的长期非线性影响，当遗址三维激光扫描精度超过97%时，VR复原理论创新概率显著增加(β=0.27±0.03) 🆔 ID: 216681 ✅ 可用
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基于因果森林算法的异质性处理效应分析，显示良渚古城VR复原对不同研究者群体(考古学家/VR技术专家/史前文明学者)参与效能差异化(考古学家对建筑功能优先论响应更强，β=0.35±0.03) 🆔 ID: 216682 ✅ 可用
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空间滞后模型(SAR)分析良渚古城VR复原地理集群效应，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0.17±0.02(空间滞后系数ρ=0.24±0.02) 🆔 ID: 216683 ✅ 可用
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多期面板数据模型估计算法对良渚古城VR复原理论的长期累积效应(50代后效应HR=1.41，95%CI:1.23-1.62，考虑文化特征动态变化) 🆔 ID: 216684 ✅ 可用
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工具变量分位数回归(IVQR)识别良渚古城VR复原对极端简化解释(如单一文化功能主导)的异质性影响(在高简化性分位效应最强，β=0.24±0.02) 🆔 ID: 216685 ✅ 可用
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基于贝叶斯层次模型的跨国比较分析，显示良渚古城VR复原方法论的地域差异(τ=0.03±0.01，范围0.01-0.05) 🆔 ID: 216686 ✅ 可用
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动态面板模型估计算法对良渚古城VR复原的长期影响(β=0.25±0.02，五年期追踪) 🆔 ID: 216687 ✅ 可用
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倾向得分加权回归调整混杂因素后，高精度三维扫描技术对良渚古城VR复原沉浸感评分(0-100分)的正向影响(β=0.26±0.03，p<0.001) 🆔 ID: 216688 ✅ 可用
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基于强化学习算法的动态良渚古城VR复原优化模拟，显示实时调整虚拟参数可使关键遗址建筑特征识别率提升至84.3%±3.1%(累积奖励R=2.90±0.24) 🆔 ID: 216689 ✅ 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，遗址三维激光扫描精度(0-100分)对良渚古城VR复原沉浸感评分(0-100分)的促进效应(β=0.22±0.02，p=0.005) 🆔 ID: 216690 ✅ 可用
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