空间杜宾随机效应模型的一般形式如下：
Y = Xβ + Zu + ε
其中，Y是n×1的因变量向量，X是n×k的固定效应设计矩阵，β是k×1的固定效应系数向量，Z是n×q的随机效应设计矩阵，u是q×1的随机效应向量，ε是n×1的误差项向量。
在空间杜宾随机效应模型中，Z通常表示空间结构的随机效应，u表示空间结构的随机效应系数向量。空间结构的随机效应可以用来描述空间数据的空间自相关性和空间异质性。同时，模型中的误差项ε也可以包含空间误差项，以考虑空间数据的随机误差。
需要注意的是，空间杜宾随机效应模型的具体形式和参数估计方法可能会因具体问题而异。在实际应用中，需要根据具体问题选择合适的模型和方法，并进行适当的调整和优化。
你怎么还没解决？实在看不下去了。
PURPOSE: computes spatial durbin model estimates (I-rho*W)y = a + X*B1 + W*X*B2 + e, using sparse algorithms --------------------------------------------------- USAGE: results = sdm(y,x,W,info) ...
