From: Bayesian Models for Astrophysical Data, Cambridge Univ. Press

(c) 2017,  Joseph M. Hilbe, Rafael S. de Souza and Emille E. O. Ishida  

 

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Code 8.5 Simulated random intercept binary logistic data

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N <- 4000                                                                 # 20 groups, each with 200 observations
NGroups <- 20

x1 <- runif(N)
x2 <- runif(N)

Groups <- rep(1:20, each = 200)

a <- rnorm(NGroups, mean = 0, sd = 0.5)
eta <- 1 + 0.2 * x1 - 0.75 * x2 + a[Groups]

mu <- 1/(1+exp(-eta))
y <- rbinom(N, prob=mu, size=1)

logitr <- data.frame(
  y = y,
  x1 = x1,
  x2 = x2,
  Groups = Groups,
  RE = a[Groups]
)

Code 8.6 - Bayesian Random intercept binary model in R

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library(MCMCglmm)

BayLogitRI <- MCMCglmm(y ~ x1 + x2, random= ~Groups,
                                                family="ordinal", data=logitr,
                                                verbose=FALSE, burnin=10000, nitt=20000)

summary(BayLogitRI)

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Output on screen:

Iterations = 10001:19991

Thinning interval = 10

Sample size = 1000

 

DIC: 4705.982

 

G-structure:   ~  Groups

 

                post.mean       l-95% CI           u-95% CI          eff.samp

Groups           0.2735        0.06902               0.6496               6.902

 

R-structure:     ~units

 

               post.mean          l-95%          CI u-95%            CI eff.samp

units               2.128         0.7019                6.548                      3.658

 

Location effects: y ~ x1 + x2

 

                      post.mean       l-95% CI      u-95% CI       eff.samp           pMCMC

(Intercept)          0.9364           0.5490           1.5244            4.614              <0.001 ***

x1                       0.2526         -0.0136            0.5378         53.777                0.054 .

x2                     -0.8450          -1.3951          -0.5057            4.543              <0.001 ***

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Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1