クラスター化されたデータを扱う場合、 gam モデルの堅牢な標準誤差の計算を理解することが重要です。 サンドイッチパッケージなどの従来の手法はGLMSに効果的ですが、 MGCV パッケージにはさまざまな戦略が必要です。信頼性の高い統計的推論を確保するために、この記事では、ブートストラップやクラスターロボスト分散推定など、さまざまなソリューションを検証します。これらの方法を使用すると、公衆衛生統計や財務リスクモデルを調べる際に誤った推論を描画することを避けることができます。 📊