Il est crucial de comprendre le calcul des erreurs standard robustes dans les modèles GAM lorsqu'ils traitent Données en cluster . Les techniques conventionnelles, telles que le package sandwich , sont efficaces pour les GLM, mais le package MGCV a besoin de différentes stratégies. Afin d'assurer une inférence statistique fiable, cet article examine diverses solutions, notamment l'amorçage et l'estimation de la variance de la cluster-Robust. L'utilisation de ces méthodes aide à éviter de tirer des inférences incorrectes lors de l'examen des statistiques de santé publique ou des modèles de risque financier.