Ошибка в расчете доверительных интервалов робастной регрессии (биномиальная)

Question

Для проекта я хочу сделать надежную регрессию с помощью "надежного" пакета в R. Данные состоят из данных о распространенности определенных мутаций как по оси X, так и по оси Y, поэтому я использовал биномиальное семейство. Проблема в том, что всякий раз, когда я пытаюсь вычислить доверительные интервалы, я получаю ошибку:

Ошибка в gnett.glmRob(mod, newdata = dfPred, type = "response"):
попытка применить нефункциональный

Это R-код, который я запустил:

mod      <- glmRob(pop2 ~ pop1, data=df, family=binomial)
xweights <- seq(0, 0.2, 0.001)
dfPred   <- data.frame(pop1 = xweights)
yweights <- predict(mod, newdata=dfPred, type="response")

И это данные:

            pop2           pop1
1   0.0000000000    0.006656805
2   0.0023738872    0.027366864
3   0.0071216617    0.054733728
4   0.0029673591    0.030325444
5   0.0094955490    0.175295858
6   0.0000000000    0.022189349
7   0.0005934718    0.019970414
8   0.0000000000    0.011834320
9   0.0011869436    0.023668639
10  0.0053412463    0.159763314
11  0.0005934718    0.070266272
12  0.0000000000    0.014792899
13  0.0077151335    0.154585799
14  0.0005934718    0.003698225
15  0.0011869436    0.062130178
16  0.0017804154    0.025147929
17  0.0071216617    0.053254438
18  0.0136498516    0.196745562

Я нашел кого-то, кто помог бы мне извлечь доверительные интервалы из модели с помощью следующего кода, но затем я получил доверительные интервалы в диапазоне от 0 до 1, чего не бывает в неуправляемом glm или при выборе другого семейства.

mod          <- glmRob(pop2 ~ pop1, data=df, family=binomial)
yweights     <- fitted.values(mod)
coefficients <- coef(mod)
se           <- coef(summary(mod))[,2]
intercept    <- as.numeric(coefficients[1] + c(-2*se[1], 0, 2*se[1]))
slope        <- as.numeric(coefficients[2] + c(-2*se[2], 0, 2*se[2]))
lci          <- intercept[1]+slope[1]*df$pop1
    uci          <- intercept[3]+slope[3]*df$pop1

У кого-нибудь есть идеи как это решить?