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

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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.
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# Essa função automaticamente pega um modelo ajustado com distribuição binomial negativa e lista o seu desvio, 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.nb 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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# Argumentos opcionais:
# maxit: essa é utilizada no ajustes do novo modelo. O padrão é maxit=20.
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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.nb(ajuste)
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if(class(modelo)[1] != "negbin") {
	stop(paste("\nA classe do objeto deveria ser binomial negativa e nao ",class(modelo)[1],"!!!\n"))
}

X <- model.matrix(modelo)
y <- modelo$y
fi <- modelo$theta

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$language) == F && link == "log") ) {
	modelo2 <- glm.nb(y ~ X2-1,init.theta=fi,maxit=maxit)
} else {
	if ( (is.null(version$language) == T && link == "Square Root: sqrt(mu)") | (is.null(version$language) == F && link == "sqrt") ) {
		modelo2 <- glm.nb(y ~ X2-1,init.theta=fi,link=sqrt,maxit=maxit)
	} else {
		if ( (is.null(version$language) == T && link == "Identity: mu") | (is.null(version$language) == F && link == "identity") ) {
			modelo2 <- glm.nb(y ~ X2-1,init.theta=fi,link=identity,maxit=maxit)
		} else {
			stop(paste("\nEsta funcao so aceita as ligacoes: canonica (log), raiz quadrada e identidade!!!\nLigacao ",link," desconhecida!!!\n"))
		}
	}
}

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