fit1 <- rq(foodexp ~ income, tau = .5, data = engel) 怎么在代码中添加SAR模型

fit1是一个使用`rq()`函数进行随机效应回归（Regression with Random Effects）的例子，其中`foodexp`是因变量，`income`是自变量，`tau = .5`指定了误差项的方差结构，`data = engel`表示数据来自名为engel的数据集。

如果你想在R中添加空间自回归（Spatial Autoregressive Model，如SAR）模型，通常会使用`spdep`包中的函数。例如，如果你的数据集包含空间信息，并且你想做空间滞后模型（Spatial Lag Model），你可以使用`sarlm()`函数，如果要做空间误差模型（Spatial Error Model），可以使用`sem()`函数。假设你的数据集已经包含了必要的空间坐标信息：

# 首先，安装并加载spdep包（如果尚未安装）
install.packages("spdep")
library(spdep)

# 假设你的空间数据存储在一个叫做df的空间数据框中，其中包含foodexp和income列以及经纬度或其他空间标识
# 将食物支出作为因变量，收入作为自变量，空间邻接矩阵（w）用于定义空间关系
# 对于空间滞后模型
fit_sar_lag <- sarlm(foodexp ~ income + l(income), data = df, w = your_neighborhood_matrix)

# 对于空间误差模型
fit_sar_err <- sem(foodexp ~ income, data = df, form = ~ income | 1, w = your_neighborhood_matrix)

# 注意：你需要确保your_neighborhood_matrix是一个合适的邻接矩阵，可以是king、rook或其他类型的邻接类型

# 查看模型摘要
summary(fit_sar_lag)
summary(fit_sar_err)