在R语言中对ergm模型利用mcmc算法进行参数估计，此处使用MH采样函数，并绘制参数的后验密度、迭代轨迹、自相关作用图

首先，需要加载ergm包和network包：

library(ergm)
library(network)

接着，我们需要准备数据。这里我们使用一个随机生成的网络数据：

set.seed(123)
net <- rgraph(100, mode = "erdos.renyi", 0.1)

然后，定义一个ergm模型：

model <- ergm(net ~ edges + mutual + gwesp(0.5))

接下来，我们使用MH采样函数进行参数估计：

set.seed(1)
samples <- mcmc(model, control = list(MCMC.burnin = 1000, MCMC.samplesize = 5000, MCMC.interval = 10))

其中，MCMC.burnin表示燃烧期，MCMC.samplesize表示采样次数，MCMC.interval表示采样间隔。

然后，我们可以绘制参数的后验密度图：

plot(samples, density = TRUE)

接着，我们可以绘制迭代轨迹：

plot(samples, type = "l")

最后，我们可以绘制自相关作用图：

plot(samples, type = "acf")

完整代码：

library(ergm)
library(network)

set.seed(123)
net <- rgraph(100, mode = "erdos.renyi", 0.1)

model <- ergm(net ~ edges + mutual + gwesp(0.5))

set.seed(1)
samples <- mcmc(model, control = list(MCMC.burnin = 1000, MCMC.samplesize = 5000, MCMC.interval = 10))

plot(samples, density = TRUE)
plot(samples, type = "l")
plot(samples, type = "acf")