Είναι σημαντικό να κατανοήσουμε τον υπολογισμό των ισχυρών τυποποιημένων σφαλμάτων σε μοντέλα gam όταν ασχολούνται με συσσωματωμένα δεδομένα . Οι συμβατικές τεχνικές, όπως το πακέτο sandwich , είναι αποτελεσματικές για το GLMS, αλλά το πακέτο mgcv χρειάζεται διαφορετικές στρατηγικές. Προκειμένου να διασφαλιστεί η αξιόπιστη στατιστική συμπερίληψη, αυτό το άρθρο εξετάζει διάφορες λύσεις, συμπεριλαμβανομένης της εκτίμησης της εκτίμησης της μεταφοράς bootstrapping και cluster-robust. Η χρήση αυτών των μεθόδων συμβάλλει στην αποφυγή λανθασμένων συμπερασμάτων κατά την εξέταση των στατιστικών για τη δημόσια υγεία ή των μοντέλων οικονομικών κινδύνων.