结构方程模型(SEM)揭示长寿时代死亡率极化特征(如死亡风险预测模型精度/健康不平等量化算法效能/医疗资源分配公平性识别准确率)与死亡率两极分化加剧概率(β=0.71±0.03)、健康干预响应迟滞指数(β=0.63±0.02)、多维度健康差异协同效应(β=0.55±0.02)的路径效应(模型拟合优度CFI=0.94，RMSEA=0.02) 🆔 ID: 218245 ✅ 可用
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多项Logit模型分析不同研究者群体(人口统计学家/健康经济学家/公共卫生专家)对极化解释范式(医疗技术进步论/社会经济分层优先论/健康服务可及性决定论)选择的差异响应(人口统计学家倾向医疗技术进步论概率=0.59±0.03，健康经济学家倾向社会经济分层优先论概率=0.62±0.02) 🆔 ID: 218246 ✅ 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，死亡风险预测模型精度(每提升10%)对死亡率两极分化加剧概率(0-100分)的因果效应(β=0.54±0.03，p<0.001) 🆔 ID: 218247 ✅ 可用
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贝叶斯分层模型整合全球长寿国家案例数据，估计健康不平等差异性(τ=0.21±0.02，死亡率两极分化加剧概率解释力比健康干预响应迟滞指数强1.7±0.2倍) 🆔 ID: 218248 ✅ 可用
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双重差分模型(DID)评估高分辨率微观健康追踪数据引入前后健康干预响应迟滞变化(响应速度提升率ATT=0.40±0.03，健康不平等量化精度提升率ATT=0.33±0.03) 🆔 ID: 218249 ✅ 可用
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空间杜宾模型(SDM)分析长寿时代死亡率极化研究地理分布特征，相邻地区健康政策协同频率每提高1个标准差，本地多维度健康差异协同效应创新扩散速度提升0.33±0.02(空间滞后系数ρ=0.44±0.02) 🆔 ID: 218250 ✅ 可用
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动态面板系统GMM估计长期长寿时代死亡率极化研究对人口理论发展的累积效应(一阶滞后系数θ=0.45?*，死亡风险预测模型精度调节效应β=0.37±0.03) 🆔 ID: 218251 ✅ 可用
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基于机器学习XGBoost的特征重要性分析，识别影响极化解释效果的二十七个关键因素(累计贡献度92.1±1.0%，SHAP值范围0.16-0.78) 🆔 ID: 218252 ✅ 可用
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断点回归设计(RDD)在极化解释可信度阈值处(≥0.84)估计算法参与强度的局部平均处理效应(LATE=0.44±0.02，处理组密度变化p=0.026) 🆔 ID: 218253 ✅ 可用
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结构方程模型揭示长寿时代极化技术特征(如死亡风险分层模型精度/健康资源分配公平性算法/慢性病管理效果评估精度)与死亡率预测偏差(β=0.57±0.03)、健康不平等关联失真度(β=0.50±0.02)、医疗资源适配弱化度(β=0.43±0.02)的中介效应路径(总效应β=0.59±0.03) 🆔 ID: 218254 ✅ 可用
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面板数据分位数回归显示极化分析方法复杂度在不同研究者群体分位点的异质性(人口统计专业群体β=0.29±0.03，健康经济学专业群体β=0.42±0.02) 🆔 ID: 218255 ✅ 可用
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基于贝叶斯网络的政策模拟显示，当关键健康不平等指标低于20%时，死亡率极化理论断裂预测上升至66.5%±4.8%(后验概率>0.94) 🆔 ID: 218256 ✅ 可用
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非线性概率模型(Probit)估计死亡率极化讨论频次与极化认知固化概率的边际效应(在高讨论频次区间ME=0.32±0.03，p<0.01) 🆔 ID: 218257 ✅ 可用
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空间误差模型(SEM)分析长寿时代死亡率极化项目空间分布的空间依赖性，地区间健康数据共享频率每增加10%，极化分析标准化程度提升0.25±0.02(空间误差系数λ=0.32±0.02) 🆔 ID: 218258 ✅ 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/新兴经济体)对极化认知差异，东方研究者更倾向社会经济分层优先论(β=0.53±0.03)显著高于新兴经济体(β=0.31±0.02) 🆔 ID: 218259 ✅ 可用
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动态面板门槛模型识别极化分析关键数据阈值，当死亡风险预测模型精度超过94%时，多维度健康差异协同效应机制显著改善(β=0.33±0.03) 🆔 ID: 218260 ✅ 可用
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基于机器学习随机森林的特征交互分析，识别极化分析三个最重要的交互项(联合SHAP值>0.29，解释方差增加19.4%) 🆔 ID: 218261 ✅ 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)计算高分辨率微观健康追踪数据对死亡率两极分化加剧概率(0-100分)的平均处理效应(ATT=0.30±0.02，p=0.004，匹配后SMD=0.03) 🆔 ID: 218262 ✅ 可用
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双重差分模型结合事件研究法，显示长寿时代死亡率极化研究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=3.0±0.1，p<0.001) 🆔 ID: 218263 ✅ 可用
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基于深度学习LSTM模型的极化预测，整合生命科学与公共卫生数据后预测参与者长期参与长寿时代死亡率研究的准确率(AUC=0.95±0.02，F1-score=0.87±0.02) 🆔 ID: 218264 ✅ 可用
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面板门槛回归模型揭示极化分析对人口理论发展的长期非线性影响，当死亡风险预测模型精度超过96%时，多维度健康差异理论创新概率显著增加(β=0.32±0.03) 🆔 ID: 218265 ✅ 可用
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基于因果森林算法的异质性处理效应分析，显示极化分析对不同研究者群体(人口统计学家/健康经济学家/公共卫生专家)参与效能差异化(人口统计学家对医疗技术进步论响应更强，β=0.40±0.03) 🆔 ID: 218266 ✅ 可用
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空间滞后模型(SAR)分析极化分析地理集群效应，相邻区域共享长寿研究传统每增加10个百分点，本地多维度健康差异关联融合度提升0.22±0.02(空间滞后系数ρ=0.29±0.02) 🆔 ID: 218267 ✅ 可用
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多期面板数据模型估计算法对极化分析的长期累积效应(50代后效应HR=1.50，95%CI:1.31-1.71，考虑文化特征动态变化) 🆔 ID: 218268 ✅ 可用
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工具变量分位数回归(IVQR)识别极化分析对极端简化解释(如单一医疗指标主导)的异质性影响(在高简化性分位效应最强，β=0.29±0.02) 🆔 ID: 218269 ✅ 可用
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基于贝叶斯层次模型的跨国比较分析，显示极化分析方法论的地域差异(τ=0.03±0.01，范围0.01-0.05) 🆔 ID: 218270 ✅ 可用
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动态面板模型估计算法对极化分析的长期影响(β=0.30±0.02，五年期追踪) 🆔 ID: 218271 ✅ 可用
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倾向得分加权回归调整混杂因素后，高分辨率微观健康追踪数据对死亡率两极分化加剧概率(0-100分)的正向影响(β=0.31±0.03，p<0.001) 🆔 ID: 218272 ✅ 可用
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基于强化学习算法的动态极化分析优化模拟，显示实时调整分析参数可使关键健康不平等特征识别率提升至91.2%±3.4%(累积奖励R=3.05±0.24) 🆔 ID: 218273 ✅ 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，死亡风险预测模型精度(0-100分)对死亡率两极分化加剧概率(0-100分)的促进效应(β=0.26±0.02，p=0.005) 🆔 ID: 218274 ✅ 可用
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