该函数的作用：
本质上，该函数从您的数据模型生成新的伪随机响应（即）数据。使用的模型是标准的常客模型。按照惯例，假设您的 * 数据是已知常量——它们不会以任何方式采样。我认为这个函数的重要特征是它包含了估计参数的不确定性。 $Y$$X$

*请注意，在将其输入函数之前，您必须手动添加矩阵的最左列，除非您想抑制截距（这通常不是一个好主意）。$1$$X$

这个函数的意义是什么：
我真的不知道。它可能是贝叶斯 MCMC 例程的一部分，但它只是一个片段——您将需要更多的其他代码来实际运行贝叶斯分析。我觉得贝叶斯方法的专家不足以对此做出明确评论，但该功能对我来说并不像通常使用的那样“感觉”。

它也可以用于基于仿真的功率分析。（请参阅我的答案：Logistic回归功率分析设计实验的模拟，以获取有关此类事物的信息。）值得注意的是，基于先前数据的功率分析通常不考虑参数估计的不确定性乐观的。（我在这里讨论这一点：期望效果大小与预期效果大小。）

如果您想使用此功能：
正如@whuber 在评论中指出的那样，此功能将效率低下。如果你想用它来做（例如）功率分析，我会把这个函数分成两个新函数。第一个将读取您的数据并输出参数和不确定性。第二个新函数将生成新的伪随机数据。以下是一个示例（尽管可能会进一步改进）： $Y$

simulationParameters <- function(Y,X) {
                        # Y is a vector of binary responses
                        # X is a design matrix, you don't have to add a vector of 1's 
                        #   for the intercept

                        X    <- cbind(1, X)  # this adds the intercept for you
                        fit  <- glm.fit(X,Y, family = binomial(link = logit))
                        beta <- coef(fit)
                        fs   <- summary.glm(fit)
                        M    <- t(chol(fs$cov.unscaled))

                        return(list(betas=beta, uncertainties=M))
}

simulateY <- function(X, betas, uncertainties, ncolM, N){

             # X      <- cbind(1, X)  # it will be slightly faster if you input w/ 1's
             # ncolM  <- ncol(uncertainties) # faster if you input this
             betastar <- betas + uncertainties %*% rnorm(ncolM)
             p        <- 1/(1 + exp(-(X %*% betastar)))

             return(rbinom(N, size=1, prob=p))
}