在4.1.3版本的R语言中建立加权有向ergm模型，参照分布项设置为泊松分布，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，迭代1000次绘制迭代轨迹图、后验密度图

首先，需要安装并加载`ergm`包和`network`包：

install.packages("ergm")
install.packages("network")
library(ergm)
library(network)

接着，我们使用`ergm()`函数建立加权有向ergm模型，并使用`summary()`函数查看模型的摘要信息：

# 构建加权有向ergm模型
model <- ergm(weight ~ edges + mutual + nodecov("cov1") + nodecov("cov2"), 
              dist="poisson", control=control.ergm(seed=123))

# 查看模型的摘要信息
summary(model)

然后，我们可以使用MH采样函数和Gibbs采样函数对模型进行参数估计。这里我们分别设定迭代次数为1000次，并设置burn-in期为100次：

# 设置MCMC算法参数
mcmc_mh <- MCMC(model, n=1000, method="MH", burnin=100, thin=1, seed=123)
mcmc_gibbs <- MCMC(model, n=1000, method="Gibbs", burnin=100, thin=1, seed=123)

# 运行MCMC算法
mcmc_mh <- mcmc(mcmc_mh)
mcmc_gibbs <- mcmc(mcmc_gibbs)

# 绘制迭代轨迹图
plot(mcmc_mh, main="MH Algorithm")
plot(mcmc_gibbs, main="Gibbs Algorithm")

# 绘制后验密度图
densplot(mcmc_mh, main="MH Algorithm")
densplot(mcmc_gibbs, main="Gibbs Algorithm")

这样就可以得到迭代轨迹图和后验密度图了。需要注意的是，迭代轨迹图可以帮助我们观察MCMC算法是否收敛，后验密度图可以帮助我们了解参数的后验分布情况。同时，需要注意的是，迭代次数和burn-in期的设置可能会影响到结果，需要根据具体情况进行调整。