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Many (maybe hundreds or thousands of) potential covariates

Advantages and disadvantages of Bayesian analysis
Bayesian analysis is a powerful analytical tool for statistical modeling, interpretation of results,
and prediction of data. It can be used when there are no standard frequentist methods available or
the existing frequentist methods fail. However, one should be aware of both the advantages and
disadvantages of Bayesian analysis before applying it to a specific problem.
The universality of the Bayesian approach is probably its main methodological advantage to the
traditional frequentist approach. Bayesian inference is based on a single rule of probability, the Bayes
rule, which is applied to all parametric models. This makes the Bayesian approach universal and
greatly facilitates its application and interpretation. The frequentist approach, however, relies on a
variety of estimation methods designed for specific statistical problems and models. Often, inferential
methods designed for one class of problems cannot be applied to another class of models.

You can model panel data with xt.

anyvalue(), anymatch(), and anycount() are for categorical or other variables taking integer
values. If we define a subset of values specified by an integer numlist (see [U] 11.1.8 numlist),
anyvalue() extracts the subset, leaving every other value missing; anymatch() defines an indicator
variable (1 if in subset, 0 otherwise); and anycount() counts occurrences of the subset across a set
of variables. Therefore, with  one variable, anymatch(varname) and anycount(varname) are
equivalent.
With the auto dataset, we can generate a variable containing the high values of rep78 and a
variable indicating whether rep78 has a high value:
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