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# Comandos:
#       fit.model <- ajuste
#       attach(dados)
#       source("envel_norm")
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par(mfrow=c(1,1))
X <- model.matrix(fit.model)
n <- nrow(X)
p <- ncol(X)
H <- X%*%solve(t(X)%*%X)%*%t(X)
h <- diag(H)
si <- lm.influence(fit.model)$sigma
r <- resid(fit.model)
tsi <- r/(si*sqrt(1-h))
#
ident <- diag(n)
epsilon <- matrix(0,n,100)
e <- matrix(0,n,100)
e1 <- numeric(n)
e2 <- numeric(n)
#
for(i in 1:100){
     epsilon[,i] <- rnorm(n,0,1)
     e[,i] <- (ident - H)%*%epsilon[,i]
     u <- diag(ident - H)
     e[,i] <- e[,i]/sqrt(u)
     e[,i] <- sort(e[,i]) }
#
for(i in 1:n){
     eo <- sort(e[i,])
     e1[i] <- (eo[2]+eo[3])/2
     e2[i] <- (eo[97]+eo[98])/2 }
#
med <- apply(e,1,mean)
faixa <- range(tsi,e1,e2)
#
par(pty="s")
qqnorm(tsi,xlab="Quantil da N(0,1)",
ylab="Resíduo Studentizado", ylim=faixa, pch=16, main="")
par(new=TRUE)
qqnorm(e1,axes=FALSE,xlab="",ylab="",type="l",ylim=faixa,lty=1, main="")
par(new=TRUE)
qqnorm(e2,axes=FALSE,xlab="",ylab="", type="l",ylim=faixa,lty=1, main="")
par(new=TRUE)
qqnorm(med,axes=FALSE,xlab="",ylab="",type="l",ylim=faixa,lty=2, main="")
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