GAM mudelites klastitud andmetega käsitlemisel on ülioluline mõista tugevate standardvigade arvutamist GAM . Tavapärased tehnikad, näiteks pakk võileib , on efektiivsed GLM -ide jaoks, kuid pakett MGCV vajab erinevaid strateegiaid. Usaldusväärsete statistiliste järelduste tagamiseks uurib see artikkel mitmesuguseid lahendusi, sealhulgas alglaadimise ja klastri-robust dispersiooni hinnangut. Nende meetodite kasutamine aitab vältida valede järelduste tegemist rahvatervise statistika või finantsriski mudelite uurimisel.