super.pois <- function(modelo=fit.model) {

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# Descrição e detalhes:
# Esta função testa se um modelo com distribuição de Poisson tem superdispersão pelo teste desenvolvido por Lawless (1987).
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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 de Poisson.
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# A saída terá a estatística do teste (lawless) e o nível descritivo (pvalue).
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# Autor: Frederico Zanqueta Poleto <fred@poleto.com>, arquivo disponível em http://www.poleto.com
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# Referência:
# LAWLESS, J. F. (1987). Negative binomial and mixed Poisson regression. The Canadian Journal of Statistics 15, 209-225.
# PAULA, G. A. (2003). Modelos de Regressão com apoio computacional. IME-USP, São Paulo. [Não publicado,
#    disponível em http://www.ime.usp.br/~giapaula/Book.pdf]
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# Exemplo:
# super.pois(ajuste)
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if(class(modelo)[1] != "glm") {
	stop(paste("\nA classe do objeto deveria ser glm e nao ",class(modelo),"!!!\n"))
}
if(modelo$family[[1]] != "Poisson" & modelo$family[[1]] != "poisson") {
	stop(paste("\nA familia do objeto deveria ser Binomial e nao ",modelo$family[[1]],"!!!\n"))
}

y<-modelo$y
m<-fitted(modelo)
p <- length(modelo$coef)

lawless<-sum((y-m)^2-mean(m))/sqrt(2*sum(m^2))
pvalue <- 1-pnorm(lawless)

list(lawless=lawless,pvalue=pvalue)
}