eta2.norm <- function(modelo=fit.model) {

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# Descrição e detalhes:
# McCullagh e Nelder (1989), pág.401, citam que uma forma de checar formalmente a má especificação da função de
# ligação ou falta de covariadas no modelo é adicionar o quadrado do preditor linear ajustado como uma covariada
# extra e analisar a queda no desvio. Obviamente, para o modelo normal linear o objetivo é apenas avaliar a falta
# de covariadas.
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# Como utilizamos sempre a ligação identidade para a distribuição normal, o objetivo desse teste seria detectar
# apenas se faltam covariadas no modelo ou se as covariadas deviam estar em outra escala. No entanto, o procedimento
# parece não ser muito sensível para a distribuição normal.
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# Essa função automaticamente pega um modelo normal linear ajustado e lista o seu desvio escalonado, o obtido
# adicionando o preditor linear ao quadrado e faz um teste F (diferença de desvios) comparando os dois.
# É necessário ter a função testef instalada.
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# Os dados devem estar disponíveis pelo comando attach( ).
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# Argumentos obrigatórios:
# modelo: deve-se informar o objeto onde está o ajuste do modelo com distribuição gama, caso não seja informado, a
# 	  função procurará o ajuste no objeto fit.model.
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# Autor: Frederico Zanqueta Poleto <fred@poleto.com>, arquivo disponível em http://www.poleto.com
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# Referência:
# MCCULLAGH, P. e NELDER, J. A. (1989). Generalized Linear Models. 2ª ed. Chapman and Hall, London.
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# Exemplo:
# eta2.norm(ajuste)
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if( class(modelo)[1]=="lm" || (class(modelo)[1]=="glm" && (modelo$family[[1]]=="Gaussian" | modelo$family[[1]]=="gaussian")) ) {

} else {
	stop(paste("\nA classe do objeto deveria ser lm ou glm (com distribuicao gaussian) !!!"))
}

X <- model.matrix(modelo)
y <- predict(modelo)+resid(modelo)

pl2 <- predict(modelo)^2
X2<-cbind(X,pl2)
modelo2 <- lm(y ~ X2 -1)

cat("H0: Without Eta^2: scaled deviance",round(deviance(modelo),digits=6),"on",summary(modelo)$df[2],"degrees of freedom\n")
cat("H1: With Eta^2   : scaled deviance",round(deviance(modelo2),digits=6),"on",summary(modelo2)$df[2],"degrees of freedom\n\n")
testef(modelo,modelo2)
}