È fondamentale comprendere il calcolo di robusti errori standard nei modelli Gam quando si tratta di dati cluster . Le tecniche convenzionali, come il pacchetto sandwich , sono efficaci per GLMS, ma il pacchetto MGCV necessita di strategie diverse. Al fine di garantire un'inferenza statistica affidabile, questo articolo esamina varie soluzioni, tra cui bootstrap e stima della varianza del cluster. L'uso di questi metodi aiuta a evitare inferenze errate quando si esaminano statistiche sulla salute pubblica o modelli di rischio finanziario.