Det är avgörande att förstå beräkningen av robusta standardfel i gam -modeller när man hanterar klusterade data . Konventionella tekniker, såsom Sandwich -paketet, är effektiva för GLM: er, men mgcv -paketet behöver olika strategier. För att säkerställa tillförlitlig statistisk inferens undersöker den här artikeln olika lösningar, inklusive uppskattning av bootstrapping och kluster-robust varians. Att använda dessa metoder hjälper till att undvika att dra felaktiga slutsatser när man undersöker folkhälsostatistik eller finansiella riskmodeller.