추정계수의 사후분포 계산은 복잡해 깁스샘플링을 추출기법으로 한 몬테카를로 시뮬레이션을 사용한다. 이 기법은 추출된 값으로 마르코프 연쇄를 만들고, 조건부 확률 분포에서 수렴된 평균값이 매개변수의 추정치가 된다.
추정계수의 사후분포를 계산하여 수식에서 직접 도출하는 것은 매우 복잡할 뿐만 아니라 때로는 적분이 불가능하기 때문에 여기서는 깁스샘플링(Gibbssampling)을 추출기법으로 한 몬테카를로 시뮬레이션을 사용한다(Allenby and Rossi, 1998; Hurber and Train, 2001; Train 2009). 마르코프 연쇄 몬테카를로 (Markov Chain Monte Carlo, MCMC) 시뮬레이션 기법은 매 시행마다 추출된 사후분포의 값으로 마르코프 연쇄를 만들고, 이 연쇄를 잇는 조건부 확률 분포에서의 연속 샘플 추출을 통하여 한계 분포(Marginal distribution)로 수렴되는 매개변수의 사후분포를 도출한다. 사후분포의 평균값이 곧 매개변수의 추정치가 된다. 이때 깁스샘플링은 여러 계수가 있는 경우 다른 계수를 고정시킨 상태에서 계수를 하나씩 번갈아 가며 추출하는 기법을 의미한다.