I am trying to run robust linear regression using the robust package in R. But it doesn't work and fails with a rather cryptic error.
Here are the setup details and data to reproduce this analysis-
# setup
set.seed(123)
library(tidyverse)
library(robust)
#> Loading required package: fit.models
# data
df <- structure(list(value = c(0.833333333333333, 0, 0, 0, 0, 0.166666666666667,
0.166666666666667, 0, 0, 0.166666666666667, 0, 0, 0, 0.333333333333333,
0.333333333333333, 0, 0, 0, 0.5, 0, 0, 0.166666666666667, 0,
0, 0.166666666666667, 0, 0, 0, 0, 0.166666666666667, 0, 0, 0.5,
0.166666666666667, 0, 0, 0, 0.333333333333333, 0, 0.5, 0.333333333333333,
0.5, 0, 0.166666666666667, 0.333333333333333, 0.166666666666667,
0, 0, 0.166666666666667, 0, 0.833333333333333, 0, 0, 0.333333333333333,
0, 0, 0.166666666666667, 0, 0.166666666666667, 0.5, 0, 0, 0,
0.166666666666667, 0, 0, 0.166666666666667, 0.166666666666667,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.166666666666667, 0.166666666666667,
0.166666666666667, 0.666666666666667, 0, 0, 0, 0.166666666666667,
0.166666666666667, 0, 0.166666666666667, 0, 0, 0, 0.166666666666667,
0, 0, 0, 0.166666666666667, 0, 0.333333333333333, 0.166666666666667,
0.166666666666667, 0, 0.166666666666667, 0.166666666666667, 0,
0, 0, 0, 0, 0.166666666666667, 0.166666666666667, 0, 0, 0, 0.333333333333333,
0, 0, 0, 0, 0.333333333333333, 0, 0, 0, 0.166666666666667, 0.166666666666667,
0.166666666666667, 0.166666666666667, 0, 0.166666666666667, 0.166666666666667,
0.166666666666667, 0.166666666666667, 0, 0.666666666666667, 0.333333333333333,
0.166666666666667, 0, 0.166666666666667, 0.333333333333333, 0.333333333333333,
0, 0.166666666666667, 0, 0.166666666666667, 0.333333333333333,
0.333333333333333, 0, 0.166666666666667, 0.166666666666667, 0.666666666666667,
0.5, 0, 0, 0, 0, 0.666666666666667, 0.166666666666667, 0, 0.333333333333333,
0.166666666666667), parameter = c(-0.26053156261281, 0.294881565797054,
0.294881565797054, -0.260531562612809, -1.37135781943254, 0.294881565797054,
0.850294694206917, -1.37135781943254, -0.260531562612809, -1.37135781943254,
-0.26053156261281, 1.40570782261678, -0.26053156261281, 0.850294694206917,
1.96112095102664, -0.260531562612809, -1.9267709478424, 0.850294694206917,
1.40570782261678, 0.850294694206917, -1.37135781943254, -0.26053156261281,
0.294881565797054, -2.48218407625226, 0.850294694206917, 1.40570782261678,
-0.260531562612809, 0.294881565797053, 0.294881565797054, -0.260531562612809,
-0.260531562612809, -1.37135781943254, 0.294881565797054, 0.294881565797054,
0.294881565797054, 0.850294694206917, 1.96112095102664, 0.850294694206917,
0.294881565797054, 0.294881565797054, -0.815944691022672, 0.294881565797054,
0.850294694206917, -0.260531562612809, 0.850294694206917, -1.37135781943254,
-1.37135781943254, -0.815944691022673, -1.37135781943254, -1.9267709478424,
1.40570782261678, -1.37135781943254, 0.294881565797054, -0.815944691022673,
0.850294694206917, 0.850294694206917, -0.260531562612809, 0.850294694206917,
-0.26053156261281, 0.850294694206917, -1.37135781943254, -1.9267709478424,
1.40570782261678, 1.96112095102664, 0.850294694206917, -0.815944691022672,
-0.260531562612809, 0.850294694206917, 0.850294694206917, -0.815944691022673,
0.294881565797053, -0.260531562612809, -0.260531562612809, -1.9267709478424,
-0.815944691022673, -1.9267709478424, -1.9267709478424, 0.294881565797054,
0.294881565797054, -1.9267709478424, 0.850294694206917, 0.850294694206917,
-0.815944691022672, -0.815944691022672, -1.9267709478424, 1.40570782261678,
-0.815944691022673, 0.294881565797054, 0.850294694206917, -1.37135781943254,
0.850294694206917, 0.294881565797054, -0.260531562612809, -1.9267709478424,
1.40570782261678, -0.815944691022673, -0.260531562612809, 1.40570782261678,
0.294881565797054, 1.40570782261678, -0.815944691022672, -0.815944691022673,
-0.815944691022673, 0.850294694206917, -1.37135781943254, 0.294881565797054,
1.96112095102664, -0.260531562612809, -0.26053156261281, 0.294881565797054,
0.850294694206917, 0.850294694206917, -0.260531562612809, 0.294881565797054,
1.96112095102664, -0.260531562612809, 1.40570782261678, 1.96112095102664,
-0.815944691022672, 0.294881565797054, -0.815944691022672, -0.815944691022672,
-0.815944691022673, 0.850294694206917, -1.9267709478424, -1.37135781943254,
-1.37135781943254, -0.815944691022672, 1.96112095102664, 0.850294694206917,
-0.26053156261281, -0.815944691022672, 0.850294694206917, 0.294881565797054,
0.294881565797053, -0.815944691022672, 0.850294694206917, -0.815944691022673,
1.40570782261678, 1.96112095102664, -0.815944691022673, 0.294881565797054,
0.850294694206917, -0.260531562612809, 0.294881565797054, 1.40570782261678,
0.850294694206917, 1.96112095102664, -0.260531562612809, 2.51653407943651,
0.294881565797054, 0.294881565797054, 0.294881565797053, -0.815944691022672,
-1.37135781943254, -1.37135781943254, -1.37135781943254, 0.294881565797054
)), row.names = c(NA, -158L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"
))
This is the exact error I get-
# running robust linear model
# using robust
robust::lmRob(
data = df,
formula = value ~ parameter,
control = robust::lmRob.control(
tlo = 1e-100,
tua = 1.5e-100,
tl = 1e-100,
mxr = 10000,
mxf = 10000,
mxs = 10000,
final.alg = "Adaptive"
),
nrep = 100000
)
#> Error in paste(msg.UCV, " when refining initial estimates."): object 'msg.UCV' not found
On the other hand, if I use robustbase package, it gives me a possible reason as to why-
# using robustbase
robustbase::lmrob(data = df,
formula = value ~ parameter,
method = "MM")
#> Warning in lmrob.S(x, y, control = control): S-estimated scale == 0:
#> Probably exact fit; check your data
#>
#> Call:
#> robustbase::lmrob(formula = value ~ parameter, data = df, method = "MM")
#>
#> Exact fit detected
#>
#> Coefficients:
#> (Intercept) parameter
#> 0 0
So I wanted to know if there is any way I can similarly get the robust::lmRob function with the data I have.
This is because I am running the same analysis across all levels of a grouping variable and the function fails for only one level and, as a result, the entire analysis fails. I would much prefer a more failsafe approach.
It looks like a bug. See here, where the warning appears in line 547, but msg.UCV is not defined anywhere around (in fact, only in line 419, which is not reached). Given that a variable is simply undefined at that stage, a workaround would be to define it in the global environment:
msg.UCV <- "A WORKAROUND"
robust::lmRob(
data = df,
formula = value ~ parameter,
control = robust::lmRob.control(
tlo = 1e-100,
tua = 1.5e-100,
tl = 1e-100,
mxr = 10000,
mxf = 10000,
mxs = 10000,
final.alg = "Adaptive"
),
nrep = 100000
)
# Call:
# robust::lmRob(formula = value ~ parameter, data = df, nrep = 1e+05,
# control = robust::lmRob.control(tlo = 1e-100, tua = 1.5e-100,
# tl = 1e-100, mxr = 10000, mxf = 10000, mxs = 10000, final.alg = "Adaptive"))
#
# Coefficients:
# (Intercept) parameter
# 0 0
#
# Warning message:
# In lmRob.fit.compute(x, y, x1.idx = x1.idx, nrep = nrep, robust.control = robust.control, :
# A WORKAROUND when refining initial estimates.