workspace/minimal example

glmmTMB_GH639.R

EVCounts <- structure(list(name = c("ANUBIS", "ANUBIS", "ANUBIS", "ANUBIS", 
"ANUBIS", "ANUBIS", "ANUBIS", "ANUBIS", "ANUBIS", "ANUBIS", "ANUBIS", 
"ANUBIS", "ASHERA", "ASHERA", "ASHERA", "ASHERA", "ATHENA", "ATHENA", 
"ATHENA", "ATHENA", "ATHENA", "ATHENA", "ATHENA", "ATUTAHI", 
"ATUTAHI", "ATUTAHI", "BASTET", "BASTET", "BASTET", "BASTET", 
"BASTET", "BASTET", "BAUBO", "BAUBO", "BAUBO", "BAUBO", "BRAN", 
"BRAN", "BRAN", "BRAN", "BRAN", "CHAC", "CHAC", "CHAC", "CHAC", 
"CHAC", "CHAC", "CHAC", "COEUS", "COEUS", "COEUS", "COEUS", "COEUS", 
"DIONYSUS", "DIONYSUS", "DIONYSUS", "DIONYSUS", "DON", "DON", 
"DON", "DON", "DON", "ERIS", "ERIS", "ERIS", "ERIS", "ERIS", 
"ERIS", "BOREAS", "BOREAS", "ERIS", "BOREAS", "BOREAS", "BOREAS", 
"ERIS", "ERIS", "BOREAS", "ERIS", "BOREAS", "BOREAS", "EXCHUAH", 
"EXCHUAH", "EXCHUAH", "EXCHUAH", "EXCHUAH", "FERONIA", "GANESHA", 
"HARMONIA", "HARMONIA", "HARMONIA", "HERMES", "HERMES", "HERMES", 
"HERMES", "HERMES", "HERMES", "HERMES", "HERMES", "HERMES", "ITZMANA", 
"ITZMANA", "ITZMANA", "ITZMANA", "ITZMANA", "ITZMANA", "ITZMANA", 
"ITZMANA", "ITZMANA", "JAKUTA", "JAKUTA", "JAKUTA", "JAKUTA", 
"JOK", "JOK", "JOK", "JOK", "JOK", "JUNO", "JUNO", "JUNO", "JUNO", 
"KANALOA", "KANALOA", "KARI", "KARI", "KARI", "KERES", "KERES", 
"KERES", "KERES", "KERES", "KERES", "KHEPRI", "KHEPRI", "KHEPRI", 
"KHEPRI", "KHEPRI", "KHEPRI", "KHEPRI", "KHEPRI", "KHEPRI", "KRISHNA", 
"KRISHNA", "KRISHNA", "KRISHNA", "KRISHNA", "KRISHNA", "KRISHNA", 
"KRISHNA", "KRISHNA", "KRISHNA", "KRISHNA", "KRISHNA", "KRISHNA", 
"KRISHNA", "LAKSHMI", "LAKSHMI", "LAKSHMI", "LONGWANG", "LONGWANG", 
"LONGWANG", "LONGWANG", "LORELEI", "LOWEN", "LOWEN", "LOWEN", 
"LOWEN", "LOWEN", "LOWEN", "LUNA", "LUNA", "LUNA", "MANDOOAK", 
"MANDOOAK", "MANDOOAK", "MARS", "MARS", "MARS", "MARS", "MARS", 
"MARS", "MIMIR", "MIMIR", "MIMIR", "MOANA", "MOANA", "MOANA", 
"MOANA", "MOANA", "MOANA", "MOANA", "NEPHTHYS", "NEPHTHYS", "NEPHTHYS", 
"NEPHTHYS", "NEPHTHYS", "NEPHTHYS", "NIAMH", "NJORD", "NYX", 
"NYX", "NYX", "NYX", "NYX", "NYX", "NYX", "NYX", "ODIN", "OLYMPUS", 
"OLYMPUS", "OLYMPUS", "OLYMPUS", "OLYMPUS", "OLYMPUS", "OLYMPUS", 
"OLYMPUS", "PANTHEON", "PANTHEON", "PANTHEON", "PANTHEON", "PANTHEON", 
"PANTHEON", "PANTHEON", "PARVATI", "PARVATI", "PARVATI", "PARVATI", 
"PARVATI", "PARVATI", "PARVATI", "PARVATI", "PARVATI", "PARVATI", 
"PARVATI", "PARVATI", "PARVATI", "PERSEPHONE", "PERSEPHONE", 
"PERSEPHONE", "PERSEPHONE", "PINGA", "PLUTO", "PLUTO", "PLUTO", 
"PLUTO", "PLUTO", "PLUTO", "RHEA", "RHEA", "RHEA", "SHIVA", "SHIVA", 
"SHIVA", "SHIVA", "SHIVA", "SHIVA", "SKUSE", "SKUSE", "SKUSE", 
"SKUSE", "SKUSE", "SKUSE", "SKUSE", "SKUSE", "SKUSE", "SKUSE", 
"SKUSE", "SOBEK", "SOBEK", "SOBEK", "SOBEK", "SOBEK", "SOL", 
"SOL", "SOL", "SOL", "SOL", "SOL", "SOL", "STERQUILINUS", "STERQUILINUS", 
"STERQUILINUS", "STERQUILINUS", "STERQUILINUS", "STERQUILINUS", 
"STERQUILINUS", "STERQUILINUS", "STERQUILINUS", "STERQUILINUS", 
"STERQUILINUS", "STERQUILINUS", "THALIA", "THOR", "THOR", "THOR", 
"THOR", "THOR", "THOR", "THOR", "THOR", "THOR", "TRITON", "TRITON", 
"TRITON", "UNKUL", "UNKUL", "UNKUL", "UNKUL", "URANUS", "URANUS", 
"URANUS", "URANUS", "URANUS", "VARUNA", "VOICU", "VOICU", "WADJET", 
"WADJET", "WADJET", "WADJET", "WADJET", "WADJET", "WADJET", "WADJET", 
"XANGO", "XANGO", "XANGO", "XANGO", "XANGO", "XANGO", "YAM", 
"YAM", "YAM", "YAM", "YAM", "YAM", "YAM", "YAM", "YEMAYA", "YEMAYA", 
"YEMAYA", "YEMAYA", "YEMAYA", "YEMAYA", "YEMAYA", "YEMAYA", "YEMAYA", 
"YEMAYA", "YEMAYA", "YEMAYA"), jdate = c(24L, 26L, 27L, 30L, 
30L, 30L, 41L, 41L, 41L, 47L, 54L, 56L, 26L, 34L, 36L, 61L, 30L, 
31L, 35L, 40L, 40L, 41L, 47L, 26L, 35L, 41L, 37L, 45L, 47L, 49L, 
51L, 54L, 35L, 40L, 44L, 61L, 40L, 44L, 47L, 48L, 51L, 26L, 27L, 
31L, 31L, 40L, 45L, 48L, 26L, 40L, 49L, 54L, 54L, 28L, 40L, 44L, 
58L, 27L, 30L, 31L, 37L, 41L, 30L, 35L, 38L, 40L, 42L, 49L, 49L, 
50L, 51L, 56L, 57L, 57L, 58L, 58L, 60L, 61L, 63L, 65L, 26L, 28L, 
47L, 59L, 64L, 28L, 54L, 31L, 41L, 58L, 24L, 27L, 30L, 34L, 36L, 
40L, 41L, 42L, 47L, 26L, 26L, 27L, 27L, 28L, 30L, 36L, 36L, 38L, 
40L, 51L, 59L, 61L, 37L, 41L, 47L, 51L, 64L, 30L, 30L, 49L, 58L, 
48L, 63L, 26L, 27L, 34L, 30L, 37L, 45L, 48L, 61L, 64L, 24L, 28L, 
34L, 35L, 36L, 42L, 51L, 51L, 63L, 26L, 26L, 26L, 28L, 36L, 38L, 
40L, 42L, 44L, 47L, 49L, 49L, 51L, 54L, 24L, 42L, 48L, 34L, 42L, 
56L, 56L, 50L, 30L, 31L, 37L, 42L, 44L, 60L, 41L, 59L, 65L, 54L, 
59L, 64L, 24L, 24L, 27L, 30L, 34L, 38L, 30L, 37L, 57L, 30L, 31L, 
45L, 47L, 47L, 56L, 56L, 30L, 36L, 45L, 48L, 54L, 63L, 38L, 30L, 
24L, 30L, 36L, 43L, 47L, 47L, 56L, 59L, 42L, 26L, 26L, 26L, 30L, 
34L, 49L, 51L, 54L, 28L, 35L, 36L, 38L, 42L, 56L, 58L, 26L, 28L, 
28L, 30L, 40L, 44L, 47L, 47L, 50L, 50L, 50L, 51L, 63L, 47L, 49L, 
63L, 64L, 54L, 26L, 26L, 38L, 41L, 47L, 48L, 27L, 28L, 44L, 41L, 
45L, 45L, 51L, 57L, 61L, 26L, 27L, 27L, 28L, 28L, 36L, 38L, 45L, 
45L, 48L, 58L, 43L, 44L, 44L, 48L, 58L, 37L, 38L, 41L, 44L, 45L, 
49L, 56L, 24L, 26L, 28L, 30L, 31L, 34L, 34L, 47L, 54L, 58L, 63L, 
63L, 34L, 27L, 31L, 35L, 38L, 41L, 42L, 50L, 54L, 56L, 28L, 35L, 
49L, 37L, 37L, 56L, 57L, 27L, 28L, 50L, 56L, 61L, 63L, 37L, 64L, 
30L, 42L, 48L, 48L, 51L, 56L, 58L, 62L, 26L, 26L, 27L, 28L, 42L, 
57L, 26L, 27L, 30L, 34L, 35L, 38L, 47L, 48L, 26L, 26L, 30L, 31L, 
35L, 36L, 41L, 43L, 54L, 56L, 61L, 63L), start = c(11.23333333, 
15.53333333, 7.25, 9.7, 10.15, 12.64166667, 7.416666667, 9.05, 
9.85, 11.51666667, 14.4, 9.366666667, 16.125, 10.56666667, 9.616666667, 
11.19722222, 7.958333333, 14.2, 17.26666667, 14.63333333, 17.425, 
9.416666667, 16.36666667, 15.55, 17.68333333, 7.4, 16.06666667, 
8.291666667, 18.19166667, 9.316666667, 7.875, 16.10833333, 15.85, 
17.81666667, 15.38333333, 11.55, 15.2, 15.98333333, 17.725, 16.43333333, 
8.325, 13.66666667, 8.416666667, 12.15, 15.88333333, 14.09166667, 
9.683333333, 15.49166667, 9.55, 16.05, 9.725, 15.69166667, 16.05833333, 
17.225, 17.88333333, 17.48333333, 11.21666667, 7.641666667, 7.158333333, 
13.8, 17.33333333, 8.241666667, 14.66666667, 13.13333333, 11.26666667, 
17.36666667, 16.3, 9.233333333, 10.14166667, 13.825, 11.19166667, 
10.45833333, 12.49166667, 14.44166667, 11.975, 12.3, 17.73333333, 
8, 10.03333333, 10.29166667, 10.43333333, 17.6, 14.49166667, 
13.33333333, 13.83333333, 9.316666667, 13.39166667, 13.31666667, 
11.475, 7.383333333, 7.566666667, 11.38333333, 17.41666667, 8.058333333, 
7.241666667, 14.10833333, 10.25, 16.08333333, 17.30833333, 7.191666667, 
11.575, 8.033333333, 10.15833333, 16.35, 12.15833333, 9.25, 11.59166667, 
8.05, 14.58333333, 9.4, 17.575, 8.091666667, 13.86666667, 8.116666667, 
11.125, 7.75, 14.54166667, 16.30833333, 17.86666667, 11.26666667, 
9.4, 15.99166667, 11.68333333, 17.65, 7.266666667, 10.18333333, 
10.61666667, 16.45, 8.066666667, 13.15, 10.88333333, 14.175, 
7.166666667, 15.63333333, 9.8, 18.075, 11.96666667, 17.74166667, 
7.283333333, 11.5, 7.525, 14.09166667, 17.65, 18.4, 7.633333333, 
11.19166667, 9.216666667, 16.525, 15.65, 18.275, 14, 11.25833333, 
11.66666667, 8.166666667, 15.28333333, 15.73333333, 18.725, 16.425, 
12.58333333, 13.18333333, 10.18333333, 12.10833333, 14.21666667, 
18.3, 7.966666667, 14.35, 14.53333333, 13.43333333, 17.3, 11.90833333, 
13.75, 10.65833333, 14.05833333, 18.13333333, 14.175, 11.625, 
12.56666667, 14.09166667, 11.30833333, 11.325, 12.13333333, 13.825, 
18.24166667, 13.20833333, 8.325, 15.41666667, 7.833333333, 11.13333333, 
13.56666667, 7.608333333, 11.70833333, 7.575, 7.625, 9.291666667, 
17.83333333, 17.94166667, 7.166666667, 10.05833333, 7.133333333, 
7.716666667, 16.68333333, 8, 7.825, 9.85, 11.56666667, 9.766666667, 
14.13333333, 17.33333333, 7.55, 10.05, 16.45, 11.725, 11.725, 
8.008333333, 11.85833333, 13.34166667, 13.08333333, 16.31666667, 
9.983333333, 9.625, 16.50833333, 8.283333333, 10.525, 9.166666667, 
12.04166667, 18.05833333, 14.25, 15.64166667, 14.23333333, 11.94166667, 
16.40833333, 14.66666667, 15.34166667, 15.88333333, 10.23333333, 
11.28333333, 15.96666667, 7.625, 8.658333333, 13.825, 18.81666667, 
11.975, 16.11666667, 7.825, 11.5, 12.6, 18.21666667, 12.23333333, 
13.93333333, 16.45, 7.833333333, 7.533333333, 9.3, 9.808333333, 
14.04166667, 8.391666667, 8.025, 9.616666667, 12.65, 10.26666667, 
11.21666667, 8, 8.15, 8.5, 10.35833333, 13.61666667, 10.16666667, 
9.366666667, 15.39166667, 17.88333333, 13.64166667, 11.56666667, 
17.78333333, 10.45833333, 9.825, 16.03333333, 10.33333333, 12.14166667, 
8.666666667, 8.033333333, 17.2, 7.5, 15.94166667, 16.26666667, 
8.575, 9.4, 18.18333333, 18.38333333, 7.75, 8.3, 12.3, 7.525, 
14.53333333, 8.333333333, 13.9, 7.633333333, 11.95, 15.25, 13.33333333, 
13.80833333, 7.616666667, 15.38333333, 13.5, 8.466666667, 13.3, 
15.225, 7.983333333, 14.5, 11.83333333, 11.61666667, 15.93333333, 
8.4, 11.85833333, 12.06666667, 15.625, 14.51666667, 15.51666667, 
9.816666667, 13.20833333, 18.23333333, 7.316666667, 9.716666667, 
8.166666667, 17.35, 7.833333333, 14.91666667, 10.58333333, 9.841666667, 
18.15, 13.15, 18.3, 13.65833333, 13.375, 12.125, 18.45833333, 
12.55833333, 16, 14.05, 11.19166667, 14.5, 9.191666667, 7.566666667, 
15.425, 12.375, 7.825, 8.341666667, 17.59166667, 11.425, 8.341666667, 
8.758333333), duration = c(20, 20, 12.16666667, 20, 20, 20, 15.66666667, 
20, 18.96666667, 20, 13.01666667, 18, 20, 20, 20, 19.66666667, 
19.5, 20, 20, 20, 20, 17.76666667, 20, 20, 19.16666667, 20, 20, 
20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 12.5, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 
20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 17.5, 20, 20, 20, 20, 20, 
20, 19.5, 20, 20, 19.38333333, 20, 14.91666667, 20, 20, 20, 20, 
20, 20, 14, 20, 20, 20, 20, 20, 21, 20, 20, 20, 19.38333333, 
20, 19.6, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 
20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 18, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 16.31666667, 
20, 16.88333333, 21, 12.05, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 
20, 20, 20, 20, 20, 15, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 19.96666667, 
20, 20, 20, 20, 19.85, 20, 20, 20, 20, 17.11666667, 20, 20, 19.71666667, 
20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 15.63333333, 
20, 20, 15.85, 20, 19.15, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 16.95, 20, 
20, 19.83333333, 20, 20, 20, 20, 23.5, 20, 20, 20, 20, 19.5, 
20, 20, 20, 20, 20, 21.5, 20, 11.66666667, 19.66666667, 20, 19.96666667, 
20, 20, 20, 20, 20, 19.58333333, 20, 20, 20, 20, 20, 19, 20.5, 
20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 19.51666667, 20, 19.5, 20, 
20, 20, 20, 19.5, 20, 20, 20, 21, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 16.5, 
20, 13.85, 20, 20, 20, 20.5, 14.16666667, 20, 20, 20, 18.25, 
20, 19.86666667, 20, 13.86666667, 20.5, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 
22, 20, 20, 20, 16, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 22, 11.63333333, 
20, 20, 19.85, 20, 18.31666667, 20, 20, 20, 20, 21, 20, 20, 20, 
19.76666667, 20, 20, 20, 20, 19.93333333, 19.58333333, 20, 20, 
15, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 19.93333333, 20, 20, 20, 20, 20, 
13.86666667, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 12, 20, 18.41666667, 20, 
20, 20, 20, 20, 19.13333333, 20, 20, 20, 20, 20, 19.81666667, 
20, 20, 20, 20, 20, 16.65, 20, 20, 20, 20, 20, 15.63333333, 19.5, 
20, 20), ev = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
1L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 2L, 0L, 0L, 3L, 0L, 
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
0L, 0L, 0L, 2L, 2L, 0L, 2L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 
1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 2L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 1L, 2L, 
0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 
0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 
1L, 0L, 0L, 0L, 2L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 2L, 6L, 0L, 0L, 
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
0L, 0L), fp = c("N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", 
"N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "Y", "Y", "Y", "Y", "Y", "Y", 
"Y", "N", "N", "N", "Y", "Y", "Y", "Y", "Y", "Y", "N", "N", "N", 
"N", "Y", "Y", "Y", "Y", "Y", "Y", "Y", "Y", "Y", "Y", "Y", "Y", 
"N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", 
"N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "Y", "Y", "N", "Y", "Y", "Y", 
"N", "N", "Y", "N", "Y", "Y", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", 
"N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", 
"N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", 
"N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", 
"N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", 
"N", "N", "Y", "Y", "Y", "Y", "Y", "Y", "Y", "Y", "Y", "Y", "Y", 
"Y", "Y", "Y", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "Y", "Y", 
"Y", "Y", "Y", "Y", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", 
"N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", 
"N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", 
"N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", 
"N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", 
"N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", 
"N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "Y", "Y", "Y", "Y", "Y", "Y", 
"N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", 
"N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "Y", "Y", "Y", 
"Y", "Y", "Y", "Y", "Y", "Y", "Y", "Y", "Y", "N", "N", "N", "N", 
"N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", 
"N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", 
"N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", 
"N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", 
"N", "N", "N"), tourist = c(9.483333333, 2.466666667, 0, 48, 
19.2, 2.5, 0, 0, 0, 0, 12.6, 0, 0, 10.71666667, 36.06666667, 
0, 0, 48.91666667, 38.45, 12.05, 0, 0.3, 0, 6.216666667, 5.35, 
0.983333333, 0, 0, 25.7, 0, 0.466666667, 0, 2.55, 0.566666667, 
0, 0, 6, 13.3, 29.38333333, 0, 0, 12.06666667, 4.383333333, 7.4, 
0.483333333, 40.91666667, 113.2833333, 3.933333333, 57.86666667, 
37.16666667, 2.216666667, 45.08333333, 0, 48.35, 9.216666667, 
16.51666667, 28.05, 0.15, 5.866666667, 2.233333333, 24.75, 5.966666667, 
21.5, 1.2, 0, 26.56666667, 0, 0, 41.16666667, 30.5, 0, 178.0333333, 
111.5166667, 11.71666667, 67.81666667, 0, 63.86666667, 5.483333333, 
0, 64.65, 0, 0, 2.75, 3.4, 0, 51.13333333, 0, 6.666666667, 0, 
21.28333333, 0, 31.1, 22.28333333, 9.933333333, 27.1, 107.6333333, 
130.6333333, 2.333333333, 96.53333333, 0, 0, 11.16666667, 7.933333333, 
10.7, 35.36666667, 15.43333333, 40.53333333, 5.05, 65.38333333, 
0, 5.616666667, 4.233333333, 30.78333333, 11.9, 0, 0, 0, 22.16666667, 
5.866666667, 0, 0, 31.9, 33.53333333, 23.8, 0, 40.76666667, 11.25, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 8.8, 97.06666667, 1.6, 62.36666667, 21.85, 
4.233333333, 0, 0, 0, 40.51666667, 0, 0, 23.51666667, 56.2, 0, 
28.26666667, 0, 41.78333333, 0, 94.53333333, 0.833333333, 70.53333333, 
5.883333333, 17.21666667, 0, 41.68333333, 82.8, 75.28333333, 
95.21666667, 5.533333333, 0, 0, 32.75, 0, 57.16666667, 17.4, 
3.866666667, 0, 0, 0, 0, 0, 22.03333333, 1.75, 18.16666667, 10.88333333, 
16.78333333, 27.66666667, 39.85, 16.4, 0, 0, 5.15, 2.183333333, 
2.9, 0, 0, 0.766666667, 7.55, 12.73333333, 0, 63.25, 29.31666667, 
12.25, 0, 0, 0, 18.73333333, 4.833333333, 10.45, 8.85, 0, 0, 
0, 7.266666667, 0, 0, 0, 23.28333333, 15.65, 26.63333333, 0, 
0, 28.16666667, 0, 33.46666667, 29.6, 3.45, 0, 0, 8.683333333, 
2.216666667, 0, 12.66666667, 22.6, 5.133333333, 106.1833333, 
0, 0, 9.916666667, 45.13333333, 62.1, 40.28333333, 0, 0.333333333, 
0, 0, 37.68333333, 0, 0, 0, 11.9, 0, 2, 10.01666667, 13.86666667, 
43.58333333, 0, 0, 0, 107.9, 47.63333333, 4.933333333, 0, 40.83333333, 
9.25, 15.76666667, 87.28333333, 13.6, 3.433333333, 1.516666667, 
0, 0, 0, 0.4, 2.4, 19.8, 0, 19.38333333, 30.68333333, 0, 0, 13.88333333, 
0, 0, 0, 1, 0, 0, 2.666666667, 8.066666667, 22.05, 15.55, 9.383333333, 
23.56666667, 10.31666667, 0, 0, 2.166666667, 24.28333333, 0, 
4.366666667, 6.883333333, 2.166666667, 128.3166667, 92.63333333, 
0, 0, 13.18333333, 37.43333333, 0, 136.8833333, 49.13333333, 
10.88333333, 14.4, 17.2, 21.9, 0, 0, 0, 0, 2.333333333, 4.25, 
7.966666667, 0, 0.15, 5.05, 6.666666667, 0, 10.95, 0.7, 0.766666667, 
0, 79.41666667, 6.8, 7.416666667, 1.083333333, 0, 6.816666667, 
0.55, 3.916666667, 0.4, 6.266666667, 0, 4.916666667, 0, 0, 27.16666667, 
50.16666667, 2.1, 6.166666667, 0, 0, 36.26666667, 9.666666667, 
11.56666667, 0)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -350L
))

EVCountsSTD <- MuMIn::stdize(EVCounts, 
                      omit.cols = c("ev", "fp", "duration", "name"), 
                      center = TRUE, scale = TRUE) 


library(glmmTMB)
fullEVCounts1 <- glmmTMB(ev ~ z.jdate + z.start + z.tourist + fp + offset(log(duration)) + (1|name),
                         zi = ~ 1, family = poisson(), data = EVCountsSTD, na.action = "na.fail")

zm13 <- update(fullEVCounts1, . ~ z.start + fp + offset(log(duration)) + (1|name))

logLik(fullEVCounts1)
logLik(zm13)
zm13$obj$fn(zm13$fit$par)  ## even worse?

zm13a <- update(zm13, control = glmmTMBControl(optimizer="optim",optArgs=list(method="BFGS")))
logLik(zm13a)
getME(zm13,"theta")
getME(zm13a,"theta")
zm13b <- update(zm13, start=list(theta=-1))
logLik(zm13b)

tprof <- function(thetavec=seq(-2,2,by=0.05), base_model=zm13) {
    lvec <- numeric(length(thetavec))
    for (i in seq_along(lvec)) {
        cat(".")
        r <- tryCatch(c(logLik(update(base_model, start=list(theta=thetavec[i]),
                                      map=list(theta=factor(NA))))),
                      error=function(e) NA)
        lvec[i] <- r
    }
    return(-1*lvec)
}

lvec <- tprof()
plot(thetavec,lvec)
points(thetavec,lvec2, col=2)


zm13c <- update(fullEVCounts1, . ~ z.start + fp + offset(log(duration/mean(duration))) + (1|name))
lvec2 <- tprof(base_model=zm13c)

## expand.grid over the other four parameters for a fixed theta where we know we get NA?

## zm13 <- glmmTMB(ev ~ z.start + fp + offset(log(duration)) + (1|name), zi = ~ 1, family = poisson(), data = EVCountsSTD, na.action = "na.fail")