Het is cruciaal om de berekening van robuuste standaardfouten in gam modellen te begrijpen bij het omgaan met geclusterde gegevens . Conventionele technieken, zoals het pakket sandwich , zijn effectief voor GLM's, maar het pakket MGCV heeft verschillende strategieën nodig. Om betrouwbare statistische inferentie te garanderen, onderzoekt dit artikel verschillende oplossingen, waaronder bootstrapping en schatting van de variantie van cluster-robust. Het gebruik van deze methoden helpt het voorkomen van onjuiste conclusies bij het onderzoeken van statistieken van de volksgezondheid of financiële risicomodellen.