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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.
요즘 베이지안 모형에서는 모수의 사후 분포 추정을 위해 깁스 샘플러가 이용되고 있다. 깁스 샘플러는 사후 분포가 복잡하여 랜덤 표본을 만들기 힘들 때 이용한다.