doenca.dat<-scan(what=list(anos=0,suc=0,total=0))
 5.8   0   98
15.0   1   54
21.5   3   43
27.5   8   48
33.5   9   51
39.5   8   38
46.0  10   28
51.5   5   11

attach(doenca.dat)
anos=doenca.dat$anos
suc=doenca.dat$suc
total=doenca.dat$total
prop=suc/total
plot(anos,prop,xlab="Anos de Exposição",ylab="Proporção de casos")
lines(anos,prop)
Xmat=cbind(suc,total-suc)
fit=glm(Xmat~anos,family=binomial())
summary(fit)
predict(fit)
fitted(fit)
yh=fitted(fit)
X=model.matrix(fit)
w=fit$weights
W=diag(w)
H=sqrt(W)%*%X%*%solve(t(X)%*%W%*%X)%*%t(X)%*%sqrt(W)
h=diag(H)
plot(h,xlab="Índice")
identify(h)
ro=residuals(fit,type="response")
fi=1
rd=residuals(fit,type="deviance")
td=rd*sqrt(fi/(1-h))
rp=residuals(fit,type="pearson")
rp=sqrt(fi)*rp
ts=rp/sqrt(1-h)
LD=h*(ts^2)/(1-h)
plot(td,ylab="Componente do desvio",xlab="Índice")
identify(td)
plot(LD,ylab="Distância de Cook",xlab="Índice")
identify(LD)