Efficient and Debiased Learning of Average Hazard Under Non-Proportional Hazards

Fuente: arXiv

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Détails bibliographiques
Auteurs principaux:	Meng, Xiang, Tian, Lu, Kehl, Kenneth, Uno, Hajime
Format:	Preprint
Publié:	2026
Sujets:	Methodology Applications Machine Learning
Accès en ligne:	Acceder al recurso
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https://arxiv.org/abs/2602.13475