Não estão sendo encontrados os objetos 'm1' e 'época'

Bom dia Pessoal,

         Estou quebrando a cabeça para tentar desdobrar interações em
dados com distribuição de Poisson inflacionada por zeros, na verdade é
uma situação muito recorrente em entomologia, onde em algumas situações
temos zero insetos e em outras muitos, considerando-se dados de
contagens. Fiz uma pequena simulação abaixo para ilustrar o problema
(Variáveis observadas Trat e Epoca e variável resposta y), se acho um
modelo significativo que tem uma parte com distribuição de Poisson e
outra com Binomial, como faço o desdobramento? Uma para cada
distribuição ou tem alguma abordagem diferente? Segue CRM abaixo:

## Desdobramento de dados com distribuição de Poisson inflacionado por
zeros ---

require(pscl)

y1<- c(mapply(rpois, lambda=c(5,20,45), MoreArgs=list(n=400)))##Criação
da variável resposta Poisson
y2<- c(mapply(rbinom, size=c(1,0,0), prob=c(0.5,1,1),
MoreArgs=list(n=200)))##Criação da variável resposta Binomial
y<-c(y1,y2)

trat <- as.factor(gl(3,600)) ##Criação dos tratamentos

tempo<- as.factor(rep(gl(6,100),3)) ### Criação da variável tempo

dados<-as.data.frame(cbind(trat,tempo, y))

#-------------------------------------------------------------------------------
# Análise de variância do dados inflacionados

summary(m1 <- zeroinfl(y ~ trat | epoca, data = dados)) ## Modelo completo

mnull <- update(m1, . ~ 1) ### Modelo nulo

pchisq(2 * (logLik(m1) - logLik(mnull)), df = 2, lower.tail = FALSE) ##
Teste de Chi o modelo completo foi significativo

## Comparando com GLM Poisson sem inflação por zeros
---------------------------

summary(p1 <- glm(y ~ trat + epoca, family = poisson, data = dados))

##Teste de
Vuong----------------------------------------------------------------

vuong(p1, m1) ## O GLM Poisson estava tão mal ajustado que o Poisson
iflacionado é a única opção

#

## E agora, como desdobrar isto? Faço um desdobramento para parte de
poisson e outra para parte binomial?

Obrigado,

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Alexandre dos Santos
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