요즘 베이지안 모형에서는 모수의 사후 분포 추정을 위해 깁스 샘플러가 이용되고 있다. 깁스 샘플러는 사후 분포가 복잡하여 랜덤 표본을 만들기 힘들 때 이용한다.
베이지안 모형에서, 추정해야 할 모수의 사후 분포는 사전 분포와 우도함수의 곱으로 표현될 수 있다. 모수의 사후 분포 추정을 위해 최근에는 깁스 샘플러(Gibbs sampler)가 널리 활용되고 있다. 깁스 샘플러는 사후 분포가 복잡하여 랜덤 표본을 생성하기 어려울 때 사용한다. 즉, 각 변수의 조건부확률분포로부터 랜덤표본을 반복적으로 생성하게 되면 이들의 극한분포가 결합확률밀도함수가 된다. 깁스 샘플링에서 각 모수의 조건부확률분포로부터 반복적으로 생성된 난수들이 결합확률밀도함수를 극한분포로 수렴하는 벡터 마코브 연쇄(Markov chain)를 구성한다.