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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.
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.