Gerald Girard
17 फ़रवरी 2025
GAM मॉडल में मजबूत मानक त्रुटियों का अनुमान लगाने के लिए MGCV पैकेज का उपयोग करना
क्लस्टर किए गए डेटा के साथ काम करते समय गम मॉडल में मजबूत मानक त्रुटियों की गणना को समझने के लिए यह महत्वपूर्ण है। परंपरागत तकनीक, जैसे सैंडविच पैकेज, GLM के लिए प्रभावी हैं, लेकिन MGCV पैकेज को अलग -अलग रणनीतियों की आवश्यकता होती है। विश्वसनीय सांख्यिकीय अनुमान सुनिश्चित करने के लिए, यह लेख विभिन्न समाधानों की जांच करता है, जिसमें बूटस्ट्रैपिंग और क्लस्टर-रोबस्ट विचरण आकलन शामिल हैं। इन विधियों का उपयोग सार्वजनिक स्वास्थ्य आंकड़ों या वित्तीय जोखिम मॉडल की जांच करते समय गलत निष्कर्षों को खींचने से बचने में मदद करता है। 📊