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혼합 MDCEV 모형은 여러 가지 요소를 분석할 수 있게 하는 장점이 있으나, 추정과정 상 계산이 복잡하여 고전적인 최우추정법을 사용하기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 베이지안 추정방법을 이용하여 이러한 한계를 극복한다. 베이지안 추정방법은 고전적 추정방법에 비해 많은 장점이 존재한다. 우선 베이지안 추정방법은 고전적 추정방식의 약점인 초깃값의 위치에 따라 최대 우도가 잘못 산정되는 문제를 피할 수 있다(Train, 2009). 베이지안 추정 결과는 뿐만 아니라, 고전적인 관점에서의 추정결과도 변환이 가능하여 쉽게 의미를 비교할 수 있다. 또한, 베이지안 추정방법이 복잡한 계산이 수반되는 추정에 이용할 경우, 고전적인 추정방법보다 제약조건을 적게 사용하면서도 효율적으로 일관된 결과를 얻을 수 있다.
혼합 MDCEV 모형은  베이지안 추정방법을 통해 최대 우도가 잘못 산정되는 문제를 피할 수 있으며, 쉽게 의미를 비교할 수 있다. 또한, 추정방법이 복잡한 계산에서 일관된 결과를 얻을 수 있다.