resid.norm <- function(modelo=fit.model,var=NA,iden=NA,nome=seq(along = model.matrix(modelo)[,1])) {

#
# Descrição e detalhes:
# A saída terá gráficos de resíduos contra as variáveis do modelo ou contra variáveis especificadas.
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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 normal linear, caso não seja informado, a função
# 	  procurará o ajuste no objeto fit.model;
# 
# Argumentos opcionais:
# var: se não for informada, serão feitos gráficos dos resíduos contra as variáveis do ajuste do modelo. Se for
#      informada, os gráficos dos resíduos serão feitos contra cada uma das variáveis informadas. É necessário
#      que a matriz tenha o mesmo número de linhas do modelo. Sugere-se usar o comando cbind().
#      Uma sugestão é primeiro fazer um gráfico para as variáveis existentes no modelo e depois especificar
#      outras variáveis que não estão no modelo;
# iden: caso deseje, informe o número de observações que irá querer destacar em cada gráfico. O vetor deve
# 	conter números inteiros. A ordem que deve ser informada é a mesma das variáveis da opção var, caso seja
#	utilizada, ou deve ter a mesma ordem da matriz modelo. Os componentes do vetor iguais a 0 indicam que não se
#	quer que identifique pontos, se for um inteiro positivo irá automaticamente nos gráficos pertinentes permitir
#	que identifiquemos o número de pontos solicitados e qualquer outro valor (negativo ou decimal) parará nos
#	gráficos e irá solicitar que especifiquemos o número de pontos a ser destacado. O padrão é c(0,...,0) caso não
#	se entre com nada e c(-1,...,-1) caso se entre com qualquer coisa que não satisfaça os requisitos citados
#	de ser número inteiro, não negativo e de ter o mesmo comprimento da opção var ou da matriz modelo;
# nome: esse argumento só é utilizado caso algum dos componentes do vetor da opção iden não seja 0. Caso não
#	seja informado nada, os pontos identificados serão os números da ordem em que estão no banco de dados.
#	Caso se queira, pode-se informar um vetor de nomes ou de identificações alternativas. Obrigatoriamente
#	esse vetor deve ter o mesmo comprimento do banco de dados.
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# Autor: Frederico Zanqueta Poleto <fred@poleto.com>, arquivo disponível em http://www.poleto.com
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# Exemplo:
# resid.norm(ajuste,var=cbind(X1,X3,X8),iden=-1)
#

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) !!!"))
}

tsi <- resid(modelo)/(lm.influence(modelo)$sigma*sqrt(1-lm.influence(modelo)$hat))

if (is.na(var[1])) {
	var<-model.matrix(modelo)[,2:ncol(model.matrix(modelo))]
}
p<-ncol(var)

if (is.na(iden[1])) {
	iden<-rep(0,p)
}
if(p>length(iden)) {
	iden<-rep(-1,p)
}

if (p>2) {
	if (p>8) {	
		par(mfrow=c(3,ceiling(p/3)))
	} else {
		par(mfrow=c(2,ceiling(p/2)))
	}
} else {
	par(mfrow=c(1,ceiling(p)))
}

for(i in 1:p) {
	plot(var[,i],tsi,xlab=dimnames(var)[[2]][i],ylab="Resíduo Padronizado", pch=16)
	lines(lowess(var[,i],tsi))
	while ( (!is.numeric(iden[i])) || (round(iden[i],0) != iden[i]) || (iden[i] < 0) ) {
		cat("Digite o num.de pontos a ser identificado (0=nenhum) e <enter> para continuar\n")
		out <- readline()
		iden[i]<-as.numeric(out)
	}
	if(iden[i]>0) {identify(var[,i],tsi,n=iden[i],labels=nome)}
}

par(mfrow=c(1,1))
cat("\n")
}