2,949 research outputs found

    Station du Saut du Perron

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    Serbat Louis. Station du Saut du Perron. In: Bulletin Monumental, tome 73, année 1909. p. 331

    Visé: rue du Perron

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    Cave ancienne déblayée après la guerre 1914-1918.Sur l'enveloppe : "Visé. Rue du Perron : cave ancienne déblayée après la guerre 1914-1918 (septembre 1920). Négatif G. Ruhl - 1920. Phot. 951". Notes manuscrites au verso : "951. 1920 Cave à Visé rue du Perron

    Présentation du relief du Pays de Genève

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    Perron Charles. Présentation du relief du Pays de Genève. In: Le Globe. Revue genevoise de géographie, tome 38, 1899. pp. 22-25

    Les effets du niveau de contrainte sur l'effort de contrôle.

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    Perron R. Les effets du niveau de contrainte sur l'effort de contrôle.. In: Enfance, tome 10, n°5, 1957. pp. 545-560

    Management, la fin des solitaires. Approche du partenariat

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    Perron René. Management, la fin des solitaires. Approche du partenariat . In: Les Cahiers du LERASS, n°19, 1990. pp. 51-69

    Du Perron à l'aube du classicisme

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    Simon Marcel. Du Perron à l'aube du classicisme. In: Cahier des Annales de Normandie n°9, 1977. La Basse-Normandie et ses poètes à l'époque classique : actes du colloque organisé par le groupe de recherches sur la littérature française des XVIe et XVIIe siècles, tenu à l'Université de Caen en octobre 1975. pp. 121-130

    Eddy Du Perron, Le Pays d'origine

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    Hamonic Gilbert. Eddy Du Perron, Le Pays d'origine. In: Archipel, volume 23, 1982. pp. 220-223

    Generalized Laplace inference in multiple change-points models

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    Under the classical long-span asymptotic framework we develop a class of Generalized Laplace (GL) inference methods for the change-point dates in a linear time series regression model with multiple structural changes analyzed in, e.g., Bai and Perron (1998). The GL estimator is defined by an integration rather than optimization-based method and relies on the least-squares criterion function. It is interpreted as a classical (non-Bayesian) estimator and the inference methods proposed retain a frequentist interpretation. This approach provides a better approximation about the uncertainty in the data of the change-points relative to existing methods. On the theoretical side, depending on some input (smoothing) parameter, the class of GL estimators exhibits a dual limiting distribution; namely, the classical shrinkage asymptotic distribution, or a Bayes-type asymptotic distribution. We propose an inference method based on Highest Density Regions using the latter distribution. We show that it has attractive theoretical properties not shared by the other popular alternatives, i.e., it is bet-proof. Simulations confirm that these theoretical properties translate to better finite-sample performance.First author draf
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