R语言使用mcmc算法中的MH采样函数对ergm进行参数估计，并查看后验分布

首先，需要安装ergm包和coda包。然后，可以使用以下代码进行MH采样和后验分布的检查：

library(ergm)
library(coda)

# 生成网络数据
set.seed(123)
net <- rgraph(10, directed = FALSE)

# 构建ERGM模型
ergm_model <- ergm(net ~ edges)

# 进行MH采样
mcmc_samples <- ergmMH(ergm_model, control = list(nrep = 10000, proposal = "toggles"))

# 检查收敛性
summary(mcmc_samples)

# 绘制后验分布图
plot(mcmc_samples)

在上述代码中，我们使用了一个简单的ERGM模型，将网络中的边数作为响应变量，然后使用MH算法进行采样。我们选择了10000次迭代，并使用“toggles”命令作为提议分布。然后，我们使用`summary()`函数检查了MH采样的收敛性，并使用`plot()`函数绘制了后验分布的图形。