稳健回归不起作用 - "object 'msg.UCV' not found"
robust regression not working - "object 'msg.UCV' not found"
我正在尝试使用 R 中的 robust 包 运行 稳健的线性回归。但它不起作用并且失败并出现一个相当神秘的错误。
以下是重现此分析的设置详细信息和数据-
# 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"
))
这正是我得到的错误-
# 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
另一方面，如果我使用 robustbase 包，它给了我一个可能的原因来说明为什么-
# 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
所以我想知道是否有任何方法可以用我拥有的数据类似地获得 robust::lmRob 函数。
这是因为我运行对分组变量的所有水平进行相同的分析，而该函数仅在一个水平上失败，因此整个分析失败。我更喜欢一种更安全的方法。
它看起来像一个错误。参见here，其中警告出现在第547行，但是msg.UCV周围的任何地方都没有定义（实际上，只在第419行，未达到）。鉴于变量在那个阶段只是未定义，解决方法是在全局环境中定义它：
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.
我正在尝试使用 R 中的 robust 包 运行 稳健的线性回归。但它不起作用并且失败并出现一个相当神秘的错误。
以下是重现此分析的设置详细信息和数据-
# 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"
))
这正是我得到的错误-
# 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
另一方面，如果我使用 robustbase 包，它给了我一个可能的原因来说明为什么-
# 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
所以我想知道是否有任何方法可以用我拥有的数据类似地获得 robust::lmRob 函数。
这是因为我运行对分组变量的所有水平进行相同的分析，而该函数仅在一个水平上失败，因此整个分析失败。我更喜欢一种更安全的方法。
它看起来像一个错误。参见here，其中警告出现在第547行，但是msg.UCV周围的任何地方都没有定义（实际上，只在第419行，未达到）。鉴于变量在那个阶段只是未定义，解决方法是在全局环境中定义它：
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.