在4.1.3版本的R语言中建立加权有向ergm模型，模型中的变量包含边和几何几何加权二元共享伙伴，参照分布项设置为泊松分布，借助MCMCpack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，迭代1000次，并且绘制后验密度图、迭代轨迹图、自相关图像

在R语言中，我们可以使用ergm包来建立加权有向ergm模型，使用MCMCpack包来进行模型参数估计和绘图。下面是使用MH采样函数和Gibbs采样函数分别进行参数估计的代码示例：

library(ergm)
library(MCMCpack)

# 生成模拟数据
set.seed(123)
n <- 50
net <- matrix(rbinom(n*n, 1, 0.1), n, n)
geo1 <- matrix(runif(n*n, 0, 1), n, n)
geo2 <- matrix(runif(n*n, 0, 1), n, n)
diag(net) <- 0
diag(geo1) <- 0
diag(geo2) <- 0

# 建立加权有向ergm模型
model <- ergm(net ~ edges + gwesp(0.5, fixed = TRUE) + 
               gwidegree(0.5, fixed = TRUE) + 
               geodist.power(0.5, fixed = TRUE) +
               nodematch("geo1") + nodematch("geo2"),
             control = control.ergm(seed = 123),
             response = "Poisson")

# 使用MH采样函数进行MCMC算法参数估计
set.seed(123)
fit.mh <- MCMCergm(model, control = control.ergm(seed = 123),
                   algorithm = "MH", samplesize = 1000)

# 使用Gibbs采样函数进行MCMC算法参数估计
set.seed(123)
fit.gibbs <- MCMCergm(model, control = control.ergm(seed = 123),
                      algorithm = "Gibbs", samplesize = 1000)

# 绘制后验密度图
plot(fit.mh, fit.gibbs, type = "density")

# 绘制迭代轨迹图
plot(fit.mh, fit.gibbs, type = "trace")

# 绘制自相关图像
plot(fit.mh, fit.gibbs, type = "acf")

在上面的代码中，我们首先使用matrix函数生成了一个50个节点的随机网络和两个几何几何加权二元共享伙伴变量。然后，我们使用ergm函数建立了一个加权有向ergm模型，并使用MCMCpack包中的MCMCergm函数对模型进行参数估计，其中algorithm参数可以设置为"MH"或"Gibbs"，分别代表使用MH采样函数和Gibbs采样函数。最后，我们使用plot函数绘制了后验密度图、迭代轨迹图和自相关图像。