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

首先需要安装和加载ergm包以及其他需要的包，如下所示：

install.packages("ergm")
library(ergm)
library(coda)
library(ggplot2)

接着，我们以“Sampson”数据集为例，构建一个基本的ERGM模型，其中分布项为泊松分布：

data(sampson)
model <- ergm(sampson ~ edges, ~ nodematch("group"), ~ mutual, 
              ~ nodematch("group", diff = "con"), ~ ttriad, 
              ~ nodeicov("group"), ~ edges:nodeicov("group"), 
              ~ edges:ttriad, ~ esp())
summary(model)

上述代码中，我们使用了多个网络统计量的组合来构建ERGM模型，并使用了nodematch和nodeicov等附加项来考虑节点属性的影响。edges表示网络中连接的数量，mutual表示互惠连接的数量，ttriad表示三元组的数量，esp表示期望度分布。

接下来，我们可以使用MH和Gibbs两种MCMC算法对模型进行参数估计，并绘制后验密度、迭代轨迹、自相关图像。具体代码如下：

# 使用MH算法进行MCMC采样
set.seed(123)
fit.MH <- ergm(model, method = "MH", control = control.ergm(MCMC.samplesize = 5000))
summary(fit.MH)
plot(fit.MH)

# 绘制后验密度
densplot(as.mcmc(fit.MH), main = "MH")

# 绘制迭代轨迹
plot(fit.MH ~ edges, main = "MH", col = "blue", lty = 1, type = "l", ylab = "Edges")

# 绘制自相关图像
acfplot(as.mcmc(fit.MH))

# 使用Gibbs算法进行MCMC采样
set.seed(123)
fit.Gibbs <- ergm(model, method = "Gibbs", control = control.ergm(MCMC.samplesize = 5000))
summary(fit.Gibbs)
plot(fit.Gibbs)

# 绘制后验密度
densplot(as.mcmc(fit.Gibbs), main = "Gibbs")

# 绘制迭代轨迹
plot(fit.Gibbs ~ edges, main = "Gibbs", col = "red", lty = 1, type = "l", ylab = "Edges")

# 绘制自相关图像
acfplot(as.mcmc(fit.Gibbs))

上述代码中，我们首先使用control.ergm函数对MCMC采样参数进行设置，然后分别使用MH和Gibbs算法对模型进行采样，并使用summary函数和plot函数对结果进行可视化展示。最后，我们使用densplot、plot和acfplot函数分别绘制后验密度、迭代轨迹和自相关图像。

需要注意的是，上述代码只是一个简单的示例，实际应用中需要根据具体情况进行调整。