请写一个用spglm()拟合空间杜冰回归模型的例子，其中用于模型的数据数据量比较小

好的，以下是一个用spglm()拟合空间杜宾回归模型的例子，数据量比较小：

library(sp)
library(spdep)
library(spgl)

# 读入数据
data(meuse)
coordinates(meuse) <- c("x", "y")

# 计算距离权重矩阵
W <- nb2listw(knearneigh(coordinates(meuse), k=5))

# 定义响应变量和解释变量
y <- meuse$zinc
x <- meuse$copper

# 构建空间杜宾回归模型
fit <- spglm(y~x, data=meuse, family=poisson(), 
             listw=W, method="maximum")

# 查看模型结果
summary(fit)

在上面的例子中，我们使用了`meuse`数据集，这是一个包含荷兰Meuse河附近地区的地质和污染物浓度数据的数据集。首先，我们将数据集转换为`SpatialPointsDataFrame`对象，并计算距离权重矩阵。然后，我们定义响应变量和解释变量，并使用`spglm()`函数拟合空间杜宾回归模型。最后，我们查看模型结果的摘要。