Uogólnienia Uogólnione addytywne modele mieszane Uogólnione addytywne modele mieszane (ang. generalized additive mixed models, GAMM) łączą funkcje gładkie z efektami losowymi. Stosuje się je na przykład przy danych panelowych, danych z powtarzanymi pomiarami lub danych zagnieżdżonych.
GAMLSS Uogólnione modele addytywne położenia, skali i kształtu (ang. generalized additive models for location, scale and shape, GAMLSS) rozszerzają klasyczne GAM-y przez dopuszczenie modelowania nie tylko średniej, ale także innych parametrów rozkładu, takich jak skala, skośność lub kurtoza. Polskojęzyczne omówienie modeli GAMLSS, splajnów i funkcji sklejanych przedstawiła Anna Lis w pracy poświęconej uogólnionym modelom addytywnym z parametrem położenia, skali i kształtu.
Modele bayesowskie GAM-y można formułować także w ujęciu bayesowskim, traktując funkcje gładkie i parametry wygładzenia jako elementy modelu probabilistycznego z rozkładami a priori. Takie ujęcie jest blisko związane z regresją z procesami Gaussa oraz z modelami hierarchicznymi.