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Finally, as we briefly mentioned earlier, the estimation precision in Bayesian analysis is not limited
by the sample size—Bayesian simulation methods may provide an arbitrary degree of precision.
Despite the conceptual and methodological advantages of the Bayesian approach, its application in
practice is still considered controversial sometimes. There are two main reasons for this—the presumed
subjectivity in specifying prior information and the computational challenges in implementing Bayesian
methods. Along with the objectivity that comes from the data, the Bayesian approach uses potentially
subjective prior distribution. That is, different individuals may specify different prior distributions.
Proponents of frequentist statistics argue that for this reason, Bayesian methods lack objectivity and
should be avoided. Indeed, there are settings such as clinical trial cases when the researchers want to
minimize a potential bias coming from preexisting beliefs and achieve more objective conclusions.
Even in such cases, however, a balanced and reliable Bayesian approach is possible. The trend in
using noninformative priors in Bayesian models is an attempt to address the issue of subjectivity. On
the other hand, some Bayesian proponents argue that the classical methods of statistical inference
have built-in subjectivity such as a choice for a sampling procedure, whereas the subjectivity is made
explicit in Bayesian analysis.

The principles of Bayesian analysis date back to the work of Thomas Bayes, who was a Presbyterian
minister in Tunbridge Wells and Pierre Laplace, a French mathematician, astronomer, and physicist in
the 18th century. Bayesian analysis started as a simple intuitive rule, named after Bayes, for updating
beliefs on account of some evidence. For the next 200 years, however, Bayes’s rule was  an
obscure idea. Along with the rapid development of the standard or frequentist statistics in 20th century,
Bayesian methodology was also developing, although with less attention and at a slower pace. One
of the obstacles for the progress of Bayesian ideas has been the lasting opinion among mainstream
statisticians of it being subjective. Another more-tangible problem for adopting Bayesian models in
practice has been the lack of adequate computational resources. Nowadays, Bayesian statistics is
widely accepted by researchers and practitioners as a valuable and feasible alternative.
Bayesian analysis proliferates in diverse areas including industry and government, but its application
in sciences and engineering is particularly visible. Bayesian statistical inference is used in econometrics
(Poirier [1995]; Chernozhukov and Hong [2003]; Kim, Shephard, and Chib [1998], Zellner [1997]);
education (Johnson 1997); epidemiology (Greenland 1998); engineering (Godsill and Rayner 1998);
genetics (Iversen, Parmigiani, and Berry 1999); social sciences (Pollard 1986); hydrology (Parent
et al. 1998); quality management (Rios Insua 1990); atmospheric sciences (Berliner et al. 1999); and
law (DeGroot, Fienberg, and Kadane 1986), to name a few.

generate’s sum() function creates the vertical, running sum of its argument, whereas egen’s
total() function creates a constant equal to the overall sum. egen’s rowtotal() function, however,
creates the horizontal sum of its arguments. They all treat missing as zero. However, if the missing
option is specified with total() or rowtotal(), then newvar will contain missing values if all
values of exp or varlist are missing.

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