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# Comandos:
#          fit.model = ajuste
#          attach(dados)
#          source("diag_cook_gama_dglm_disp")
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X = model.matrix(fit.model)
n = nrow(X)
p = ncol(X)
Z=X
library(dglm)
mu = fitted(fit.model)
resp = fit.model$y
fi = fitted(fit.model$dispersion)
fi = 1/fi
p = fi*(fi*trigamma(fi) - 1)
P = diag(p)
R = solve(t(Z)%*%P%*%Z)
R = sqrt(P)%*%Z%*%R%*%t(Z)%*%sqrt(P)
r = diag(R)
t = log(resp/mu) - resp/mu 
t1 = t + 1 + log(fi) - digamma(fi)
tt = t1/sqrt((1-r)*(trigamma(fi) - 1/fi))
#
di = (r/(1-r))*(tt^2)
#
# Reta de corte com 3 desvios padrao
plot(di,xlab="Indice", ylab="Distancia de Cook", pch=16,cex=2, cex.axis=1.5, cex.lab=1.5)
cut = mean(di) + 3*sd(di)
abline(cut,0,lty=2,lwd=2)
# Comando a ser acionado sendo n o numero de pontos destacados
# identify(di, n=1, cex=2)
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