Es ist entscheidend, die Berechnung robuster Standardfehler in GAM -Modellen zu verstehen, wenn es sich um Clustered -Daten handelt. Herkömmliche Techniken wie das -Sandwich -Paket sind für GLMs wirksam, aber das mgcv Paket benötigt unterschiedliche Strategien. Um eine zuverlässige statistische Inferenz zu gewährleisten, untersucht dieser Artikel verschiedene Lösungen, einschließlich Bootstrapping und Cluster-Robust-Varianzschätzung. Die Verwendung dieser Methoden hilft zu vermeiden, bei der Untersuchung von Statistiken oder finanziellen Risikomodellen falsche Schlussfolgerungen zu ziehen.