Det er vigtigt at forstå beregningen af ​​robuste standardfejl i gam modeller, når man beskæftiger sig med klyngede data . Konventionelle teknikker, såsom Sandwich -pakken, er effektive for GLMS, men mgcv -pakken har brug for forskellige strategier. For at sikre pålidelig statistisk inferens undersøger denne artikel forskellige løsninger, herunder bootstrapping og cluster-robust-variansestimering. Brug af disse metoder hjælper med at undgå at tegne forkerte konklusioner, når man undersøger statistik for folkesundhed eller økonomiske risikomodeller.