library(MASS)
data(Animals)

anim.m2 <- lm(log(brain)~log(body),data=Animals, 
              subset=!(log(Animals$body)>8&log(Animals$brain)<6))
summary(anim.m2)

anim.m0 <- lm(log(brain)~1, data=Animals, 
              subset=!(log(Animals$body)>8&log(Animals$brain)<6))
summary(anim.m0)

anova(anim.m0,anim.m2)
anova(anim.m2)
 
# O comando anova(anim.m2) resulta em uma tabela de anova com um resumo do modelo em questão, 
em que F é calculado a partir da variancia explicada pelo modelo e dos resíduos - variancia que 
não pode ser explicada pelo modelo. 
# O comando anova(anim.m0,anim.m2), por outro lado, compara os modelos anim.mO e anim.m2. 
A razão entrea as variancias é calculada a partir da variancia explicada por anim.m0 e da variancia explicada por anim.m2. 
Como anim.m0 é a média dos valores experimentais, a variancia é a mesma da variancia total da amostra. 

# O modelo anim.m0 estima somente um parametro - isso correponde a uma reta cuja inclinação é 0 e o intercepto é, portanto, 
a média dos valores. Dessa forma, a média e desvio padrão desse modelo são iguais à media e desvio dos dados.