Ir svarīgi izprast robusto standarta kļūdu aprēķināšanu gam modeļos, strādājot ar klasterizētiem datiem . Parastās metodes, piemēram, sviestmaize pakete, ir efektīvas GLM, bet mgcv paketei ir vajadzīgas dažādas stratēģijas. Lai nodrošinātu ticamus statistikas secinājumus, šajā rakstā tiek apskatīti dažādi risinājumi, ieskaitot sāknēšanas un klasteru robust dispersijas novērtēšanu. Šīs metožu izmantošana palīdz izvairīties no nepareizu secinājumu izdarīšanas, pārbaudot sabiedrības veselības statistiku vai finanšu riska modeļus.