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In Bayesian analysis, we seek a balance between prior information in a form of expert knowledge
or belief and evidence from data at hand. Achieving the right balance is one of the difficulties in
Bayesian modeling and inference. In general, we should not allow the prior information to overwhelm
the evidence from the data, especially when we have a large data sample. A famous theoretical
result, the Bernstein–von Mises theorem, states that in large data samples, the posterior distribution is
independent of the prior distribution and, therefore, Bayesian and likelihood-based inferences should
yield essentially the same results. On the other hand, we need a strong enough prior to support weak
evidence that usually comes from insufficient data. It is always good practice to perform sensitivity
analysis to check the dependence of the results on the choice of a prior.

All of these sequences could have been generated in one line with generate and with the use of
the int and mod functions. The variables b through e are obtained with
. gen b = 1 + int((_n - 1)/2)
. gen c = 1 + mod(_n - 1, 6)
. gen d = 10 + mod(_n - 1, 3)
. gen e = 3 - mod(_n - 1, 3)
Nevertheless, seq() may save users from puzzling out such solutions or from typing in the needed
values.
In general, the sequences produced depend on the sort order of observations, following three rules:
1. observations excluded by if or in are not counted;
2. observations are sorted by varlist, if specified; and
3. otherwise, the order is that specified when seq() is called.
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