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，迭代设置为1000次，

好的，以下是参考代码：

# 载入相关包
library(ergm)
library(MCMCpack)

# 建立模型
model <- ergm(cbind(y, x) ~ edges + gwesp(0.5, fixed = TRUE),
              constraints = "symmetric", 
              control = control.ergm(seed = 1234),
              response = "Poisson")

# MH采样函数下的MCMC算法进行参数估计
set.seed(1234)
mcmc_mh <- MCMCmetrop1R(model, burnin = 100, mcmc = 1000)

# Gibbs采样函数下的MCMC算法进行参数估计
set.seed(1234)
mcmc_gibbs <- MCMCergm(model, control = control.ergm(seed = 1234),
                       constraints = "symmetric", 
                       sampler = "MH", 
                       mcmc = 1000, 
                       burnin = 100)

以上代码中，我们使用ergm包中的ergm函数建立加权有向ergm模型，参照分布项设置为泊松分布。然后，我们分别使用MH采样函数和Gibbs采样函数下的MCMC算法进行参数估计，迭代设置为1000次。最后，我们可以使用MCMCpack包中的MCMCmetrop1R函数和MCMCergm函数来进行参数估计。