Labai svarbu suprasti tvirtų standartinių klaidų skaičiavimą GAM modeliuose, kai reikia spręsti grupinius duomenis . Įprasti metodai, tokie kaip sumuštinis paketas, yra veiksmingi GLMS, tačiau mgcv paketui reikia įvairių strategijų. Siekiant užtikrinti patikimą statistinį išvadą, šiame straipsnyje nagrinėjami įvairūs sprendimai, įskaitant įkrovos strypų ir klasterio-robusto dispersijos įvertinimą. Šių metodų naudojimas padeda išvengti neteisingų išvadų darymo nagrinėjant visuomenės sveikatos statistiką ar finansinės rizikos modelius.