eta2.gama <- function(modelo=fit.model,maxit=20) {

#
# 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.
#
# Essa função automaticamente pega um modelo ajustado com distribuição gama e lista o seu desvio escalonado, o obtido
# adicionando o preditor linear ao quadrado e faz um teste de razão de verossimilhanças comparando os dois.
# É necessário ter a função rv.gama instalada.
# 
# Os dados devem estar disponíveis pelo comando attach( ).
#
# 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.
#
# Argumentos opcionais:
# maxit: essa é utilizada no ajustes do novo modelo. O padrão é maxit=20.
#
# Autor: Frederico Zanqueta Poleto <fred@poleto.com>, arquivo disponível em http://www.poleto.com
#
# Referência:
# MCCULLAGH, P. e NELDER, J. A. (1989). Generalized Linear Models. 2ª ed. Chapman and Hall, London.
#
# Exemplo:
# eta2.gama(ajuste)
#

if(class(modelo)[1] != "glm") {
	stop(paste("\nA classe do objeto deveria ser glm e nao ",class(modelo),"!!!\n"))
}
if(modelo$family[[1]] != "Gamma") {
	stop(paste("\nA familia do objeto deveria ser Gamma e nao ",modelo$family[[1]],"!!!\n"))
}

X <- model.matrix(modelo)
y <- modelo$y
library("MASS")
fi<- 1/gamma.dispersion(modelo)

pl2 <- predict(modelo)^2
link<-modelo$family["link"]
X2<-cbind(X,pl2)
if ( (is.null(version$language) == T && link == "Log: log(mu)") | (is.null(version$language) == F && link == "log") ) {
	modelo2 <- glm(y ~ X2 -1,family=Gamma(link=log),maxit=maxit)
} else {
	if ( (is.null(version$language) == T && link == "Inverse: 1/mu") | (is.null(version$language) == F && link == "inverse") ) {
		modelo2 <- glm(y ~ X2 -1,family=Gamma,maxit=maxit)
	} else {
		if ( (is.null(version$language) == T && link == "Identity: mu") | (is.null(version$language) == F && link == "identity") ) {
			modelo2 <- glm(y ~ X2 -1,family=Gamma(link=identity),maxit=maxit)
		} else {
			stop(paste("\nEsta funcao so aceita as ligacoes: canonica, log e identidade!!!\nLigacao ",link," desconhecida!!!\n"))
		}
	}
}
fi2<- 1/gamma.dispersion(modelo2)

cat("H0: Without Eta^2: scaled deviance",round(summary(modelo)$deviance*fi,digits=6),"and deviance",round(summary(modelo)$deviance,digits=6),"on",summary(modelo)$df[2],"degrees of freedom\n")
cat("H1: With Eta^2   : scaled deviance",round(summary(modelo2)$deviance*fi2,digits=6),"and deviance",round(summary(modelo2)$deviance,digits=6),"on",summary(modelo2)$df[2],"degrees of freedom\n\n")
rv.gama(modelo,modelo2)
}