在4.1.3版本的R语言中建立ergm模型，参照分布项设置为泊松分布，引入关键的包，对模型分别使用MH采样函数以及Gibbs采样函数下的MCMC算法进行参数估计，并绘制后验密度、迭代轨迹、自相关图像

首先，我们需要安装并引入ERGM和ergm.counts包：

install.packages("ergm")
install.packages("ergm.counts")

library(ergm)
library(ergm.counts)

然后，我们可以使用ergm.counts包中的`ergm_counts`函数来建立ERGM模型，并设置分布项为泊松分布：

data(faux.mesa.high)
model <- ergm_counts(edges ~ edges + mutual + istar(2) + ostar(2), ~edges, 
                     response=faux.mesa.high$y, offset=faux.mesa.high$offsets, 
                     dist="poisson")

接下来，我们可以使用MH算法进行参数估计：

set.seed(123)
summary(MHmcmc(model, 1000))

也可以使用Gibbs采样函数进行参数估计：

set.seed(123)
summary(Gibbsmcmc(model, 1000))

在绘制后验密度、迭代轨迹、自相关图像时，我们可以使用ergm包中的`plot`函数：

plot(MHmcmc(model, 1000))
plot(Gibbsmcmc(model, 1000))